
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...

YugabyteDB MCP Server forbinder dine AI-assistenter med YugabyteDB og giver sikre, skrivebeskyttede databaseforespørgsler og schemaindsigt for udviklere og datateams.
FlowHunt giver et ekstra sikkerhedslag mellem dine interne systemer og AI-værktøjer, hvilket giver dig granulær kontrol over hvilke værktøjer der er tilgængelige fra dine MCP-servere. MCP-servere hostet i vores infrastruktur kan problemfrit integreres med FlowHunts chatbot samt populære AI-platforme som ChatGPT, Claude og forskellige AI-editorer.
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.
Der nævnes ingen promptskabeloner i repositoryet.
Der er ikke angivet eksplicitte MCP-ressourcer i repositoryet.
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.
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.
{
"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"
}
}
}
}
mcpServers.env-feltet.{
"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"
}
}
}
}
{
"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"
}
}
}
}
Der er ikke angivet opsætningsvejledning for Cline i repositoryet.
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"
}
}
}
}
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:
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.
| Sektion | Tilgængelighed | Detaljer/Noter |
|---|---|---|
| Oversigt | ✅ | Oversigt leveret i README |
| Liste over Prompts | ⛔ | Ingen promptskabeloner fundet |
| Liste over Ressourcer | ⛔ | Ingen eksplicitte ressourcer angivet |
| Liste over Værktøjer | ✅ | summarize_database, run_read_only_query beskrevet i README |
| Sikring af API-nøgler | ✅ | Miljøvariabel-konfiguration dokumenteret |
| Sampling Support (mindre vigtigt) | ⛔ | Ikke nævnt |
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.
| Har en LICENSE | ✅ Apache-2.0 |
|---|---|
| Har mindst ét værktøj | ✅ |
| Antal forks | 2 |
| Antal stjerner | 2 |
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.
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.
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.
Ja. Serveren understøtter kun skrivebeskyttede operationer, hvilket sikrer, at ingen data ændres. Legitimationer håndteres via miljøvariabler for sikkerhed.
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.
I øjeblikket fokuserer den på kernefunktioner til databaseudforskning og forespørgsler. Promptskabeloner og eksplicitte MCP-ressourcer er ikke inkluderet i den nuværende implementering.
Brug altid miljøvariabler til at gemme og injicere databaseforbindelsesstrenge. Serverkonfigurationen understøtter miljøvariablen YUGABYTEDB_URL til dette formål.
Styrk dine AI-arbejdsgange med sikker, samtalebaseret adgang til YugabyteDB-data. Prøv YugabyteDB MCP Server i FlowHunt eller din foretrukne MCP-aktiverede editor.
YDB MCP Server forbinder AI-assistenter og LLM'er med YDB-databaser, hvilket muliggør adgang, forespørgsler og administration af YDB-instanser med naturligt spr...
JDBC MCP Server forbinder AI-assistenter og SQL-databaser via JDBC-protokollen, hvilket muliggør realtidsforespørgsler, automatisering af analyser og strømlinet...
MariaDB MCP Server giver sikker, skrivebeskyttet adgang til MariaDB-databaser for AI-assistenter, hvilket muliggør automatisering af arbejdsgange, dataanalyse o...
Cookie Samtykke
Vi bruger cookies til at forbedre din browsingoplevelse og analysere vores trafik. See our privacy policy.


