YugabyteDB MCP Server

YugabyteDB MCP Server

YugabyteDB MCP Server forbinder dine AI-assistenter med YugabyteDB og giver sikre, skrivebeskyttede databaseforespørgsler og schemaindsigt for udviklere og datateams.

Hvad gør “YugabyteDB” MCP Server?

YugabyteDB MCP Server er en implementering af Model Context Protocol (MCP), designet til at gøre det muligt for store sprogmodeller og AI-assistenter at interagere direkte med YugabyteDB-databaser. Ved at fungere som bro mellem AI-klienter og databasen giver denne server brugerne mulighed for at udføre opgaver som at vise databasetabeller, se schema-detaljer og køre skrivebeskyttede SQL-forespørgsler, alt sammen gennem standardiserede MCP-grænseflader. Dette forbedrer udvikleres arbejdsgange betydeligt ved at gøre det enkelt for AI-drevne værktøjer og agenter at få adgang til og manipulere strukturerede data i YugabyteDB, hvilket letter aktiviteter som dataudforskning, revision og integration i bredere udviklingspipeline. Serveren er kompatibel med populære MCP-klienter, herunder Claude Desktop, Cursor og Windsurf Editor, og er designet til problemfri udrulning og sikker drift.

Liste over Prompts

Der nævnes ingen promptskabeloner i repositoryet.

Liste over Ressourcer

Der er ikke angivet eksplicitte MCP-ressourcer i repositoryet.

Liste over Værktøjer

  • summarize_database
    Viser alle tabeller i YugabyteDB-databasen, inklusive deres skema og rækkerantal. Dette værktøj gør det muligt for LLM’er og brugere hurtigt at få et overblik over databasestrukturen og dens indhold.

  • run_read_only_query
    Udfører en brugerdefineret, skrivebeskyttet SQL-forespørgsel på den tilsluttede YugabyteDB-instans og returnerer resultaterne som JSON. Dette værktøj muliggør sikker dataudforskning og -hentning uden risiko for ændringer i databasen.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

  • Databaseudforskning
    Udviklere og AI-agenter kan vise alle tabeller og deres skemaer, hvilket gør det lettere at forstå strukturen og indholdet af store YugabyteDB-udrulninger.

  • Datarevision
    Kør skrivebeskyttede forespørgsler for at revidere data på tværs af tabeller, tjekke for afvigelser eller validere forretningslogik uden risiko for utilsigtede dataændringer.

  • Integration med AI-assistenter
    Forbinder YugabyteDB med AI-drevne assistenter (f.eks. Claude, Cursor) for samtalebaserede forespørgsler og intelligent datanavigation.

  • Hurtig prototyping og udvikling
    Gør det muligt hurtigt og interaktivt at udforske databaseindhold, hvilket gavner udviklere under schema-design, test og fejlfinding.

  • Sikker datadeling
    Giver eksterne samarbejdspartnere eller værktøjer mulighed for at forespørge data sikkert via MCP uden direkte databaseadgang eller risiko for datamutation.

Sådan sættes det op

Windsurf

  1. Installer Windsurf Editor.
  2. Gå til Windsurf > Indstillinger > Windsurf Indstillinger > Cascade > Model Context Protocol (MCP) Servers > Tilføj server > Tilføj brugerdefineret server.
  3. Tilføj konfigurationen (se JSON-eksempel).
  4. Gem og opdater.

Eksempel på JSON-konfiguration

{
  "mcpServers": {
    "yugabytedb-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/cloned/yugabytedb-mcp-server/",
        "run",
        "src/server.py"
      ],
      "env": {
        "YUGABYTEDB_URL": "dbname=database_name host=hostname port=5433 user=username password=password"
      }
    }
  }
}

Claude

  1. Rediger konfiguration: Claude → Indstillinger → Udvikler → Rediger Konfig.
  2. Tilføj konfigurationen under mcpServers.
  3. Indstil din YugabyteDB URL i env-feltet.
  4. Genstart Claude Desktop.

Eksempel på JSON-konfiguration

{
  "mcpServers": {
    "yugabytedb-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/cloned/yugabytedb-mcp-server/",
        "run",
        "src/server.py"
      ],
      "env": {
        "YUGABYTEDB_URL": "dbname=database_name host=hostname port=5433 user=username password=password"
      }
    }
  }
}

Cursor

  1. Installer Cursor.
  2. Gå til Cursor > Indstillinger > Cursor Indstillinger > MCP > Tilføj en ny global MCP-server.
  3. Tilføj konfigurationen som ovenfor.
  4. Gem konfigurationen.
  5. Opdater for at sikre, at serveren er aktiveret.

Eksempel på JSON-konfiguration

{
  "mcpServers": {
    "yugabytedb-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/cloned/yugabytedb-mcp-server/",
        "run",
        "src/server.py"
      ],
      "env": {
        "YUGABYTEDB_URL": "dbname=database_name host=hostname port=5433 user=username password=password"
      }
    }
  }
}

Cline

Der er ikke angivet opsætningsvejledning for Cline i repositoryet.

Sikring af API-nøgler

Det anbefales at sikre databaselegitimationer ved hjælp af miljøvariabler. Du kan konfigurere YUGABYTEDB_URL i env-sektionen af din konfigurations-JSON.

{
  "mcpServers": {
    "yugabytedb-mcp": {
      "env": {
        "YUGABYTEDB_URL": "dbname=database_name host=hostname port=5433 user=username password=password"
      }
    }
  }
}

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbejdsgang skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

FlowHunt MCP flow

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. Indsæt dine MCP-serveroplysninger i systemets MCP-konfigurationssektion med dette JSON-format:

{
  "yugabytedb-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “yugabytedb-mcp” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.


Oversigt

SektionTilgængelighedDetaljer/Noter
OversigtOversigt leveret i README
Liste over PromptsIngen promptskabeloner fundet
Liste over RessourcerIngen eksplicitte ressourcer angivet
Liste over Værktøjersummarize_database, run_read_only_query beskrevet i README
Sikring af API-nøglerMiljøvariabel-konfiguration dokumenteret
Sampling Support (mindre vigtigt)Ikke nævnt

Vores vurdering

YugabyteDB MCP Server er en fokuseret og nyttig MCP-implementering til databaseadgang med klar dokumentation og robust sikkerhedsanbefaling. Den mangler dog promptskabeloner, eksplicitte ressource-definitioner og avancerede MCP-funktioner som Sampling eller Roots. Dens primære værdi ligger i databaseudforskning og sikker forespørgsel via AI-klienter.

MCP-score

Har en LICENSE✅ Apache-2.0
Har mindst ét værktøj
Antal forks2
Antal stjerner2

Bedømmelse:
Givet dækningen og klarheden i opsætnings- og værktøjsdokumentation, men manglen på promptskabeloner, ressource-definitioner og avancerede funktioner, scorer denne MCP-server 6/10 for praktisk, fokuseret databasebrug, men begrænset bredde i MCP-funktionalitet.

Ofte stillede spørgsmål

Hvad gør YugabyteDB MCP Server?

Den gør det muligt for AI-assistenter og værktøjer at interagere med YugabyteDB-databaser via Model Context Protocol og giver sikker, skrivebeskyttet adgang til databaseskemaer og data til udforskning, revision og integration i udvikleres arbejdsgange.

Hvilke værktøjer tilbyder denne MCP-server?

Den tilbyder to værktøjer: summarize_database, som viser tabeller og skemaer med rækkeroptælling, og run_read_only_query, som udfører brugerdefinerede, skrivebeskyttede SQL-forespørgsler og returnerer resultater som JSON.

Er YugabyteDB MCP Server sikker til produktionsmiljøer?

Ja. Serveren understøtter kun skrivebeskyttede operationer, hvilket sikrer, at ingen data ændres. Legitimationer håndteres via miljøvariabler for sikkerhed.

Kan jeg bruge denne server i FlowHunt-flows?

Absolut. Tilføj MCP-komponenten i din FlowHunt-flow, konfigurer den med dine YugabyteDB MCP-serverdetaljer, og dine AI-agenter vil kunne bruge værktøjerne til databaseudforskning og forespørgsler.

Understøtter serveren andre MCP-funktioner som promptskabeloner eller ressource-definitioner?

I øjeblikket fokuserer den på kernefunktioner til databaseudforskning og forespørgsler. Promptskabeloner og eksplicitte MCP-ressourcer er ikke inkluderet i den nuværende implementering.

Hvordan sikrer jeg mine databaselegitimationer?

Brug altid miljøvariabler til at gemme og injicere databaseforbindelsesstrenge. Serverkonfigurationen understøtter miljøvariablen YUGABYTEDB_URL til dette formål.

Forbind FlowHunt med YugabyteDB

Styrk dine AI-arbejdsgange med sikker, samtalebaseret adgang til YugabyteDB-data. Prøv YugabyteDB MCP Server i FlowHunt eller din foretrukne MCP-aktiverede editor.

Lær mere

YDB MCP Server-integration
YDB MCP Server-integration

YDB MCP Server-integration

YDB MCP Server forbinder AI-assistenter og LLM'er med YDB-databaser, hvilket muliggør adgang, forespørgsler og administration af YDB-instanser med naturligt spr...

4 min læsning
AI MCP +5
JDBC MCP Server Integration
JDBC MCP Server Integration

JDBC MCP Server Integration

JDBC MCP Server forbinder AI-assistenter og SQL-databaser via JDBC-protokollen, hvilket muliggør realtidsforespørgsler, automatisering af analyser og strømlinet...

4 min læsning
MCP Server JDBC +5
MariaDB MCP Server
MariaDB MCP Server

MariaDB MCP Server

MariaDB MCP Server giver sikker, skrivebeskyttet adgang til MariaDB-databaser for AI-assistenter, hvilket muliggør automatisering af arbejdsgange, dataanalyse o...

4 min læsning
AI Databases +5