MCP-Datenbankserver

Was macht der “MCP-Datenbankserver”?

Der MCP-Datenbankserver ist ein Model Context Protocol (MCP)-Server, der entwickelt wurde, um KI-Assistenten und Entwicklungstools wie Claude nahtlose Datenbankzugriffs-Funktionen bereitzustellen. Er ermöglicht eine sichere und programmatische Verbindung zu verschiedenen gängigen Datenbanksystemen, darunter SQLite, SQL Server, PostgreSQL und MySQL. Als Brücke zwischen KI-gesteuerten Agenten und externen Datenbanken befähigt der MCP-Datenbankserver Entwickler, Datenbankabfragen durchzuführen, Inhalte zu verwalten und direkt aus Workflows oder Automatisierungspipelines mit strukturierten Daten zu interagieren. Diese Integration steigert die Produktivität, da Routineaufgaben wie das Abfragen von Datensätzen oder das Aktualisieren von Tabellen effizient und konsistent ausgeführt werden können und somit die Fähigkeit zur Entwicklung kontextbewusster KI-Anwendungen verbessert wird.

Liste der Prompts

In Repository oder Dokumentation sind keine Prompt-Vorlagen explizit erwähnt.

Liste der Ressourcen

In der verfügbaren Dokumentation oder dem Code sind keine expliziten MCP-“Ressourcen” beschrieben.

Liste der Tools

In der Dokumentation oder im Server-Dateiverzeichnis ist keine direkte Liste von MCP-“Tools” aufgeführt.

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• Datenbankverwaltung
  Ermöglicht KI-Assistenten oder Skripten den sicheren Zugriff auf und die Verwaltung verschiedener Datenbanken (SQLite, SQL Server, PostgreSQL, MySQL) – inklusive Abfragen, Aktualisierungen und Schema-Erkundung.

• Datenanalyse und Reporting
  Unterstützt automatisierte Datenabfrage und -aggregation für Berichts­zwecke, sodass Anwender Fragen zu in Datenbanken gespeicherten Daten stellen und strukturierte Antworten erhalten können.

• Automatisierungsintegration
  Dient als Backend für Workflow-Automatisierungssysteme, die Echtzeit-Zugriff auf Datenbanken benötigen, z. B. zum Aktualisieren von Datensätzen bei bestimmten Auslösern oder zum Generieren von Benachrichtigungen bei Datenbankänderungen.

• Anwendungsentwicklungs-Support
  Bietet Backend-Konnektivität für die Entwicklung KI-gesteuerter Anwendungen, die dynamischen Lese-/Schreibzugriff auf Unternehmens- oder lokale Datenbanken benötigen.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js auf Ihrem System installiert ist.
2. Installieren Sie den MCP-Datenbankserver global:

   npm install -g @executeautomation/database-server@latest
   

3. Öffnen Sie die Windsurf-Konfigurationsdatei (meist windsurf.config.json).
4. Fügen Sie den MCP-Datenbankserver-Eintrag hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "database-server": {
         "command": "database-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

5. Speichern und starten Sie Windsurf neu. Überprüfen Sie die Konnektivität im MCP-Dashboard.

API-Schlüssel absichern
Speichern Sie sensible Zugangsdaten als Umgebungsvariablen:

{
  "env": {
    "DB_PASSWORD": "your_password"
  },
  "inputs": {
    "password": "${DB_PASSWORD}"
  }
}

Claude

1. Installieren Sie Node.js, falls noch nicht vorhanden.
2. Installieren Sie den MCP-Datenbankserver global:

   npm install -g @executeautomation/database-server@latest
   

3. Ergänzen Sie Claudes MCP-Konfigurationsdatei um:

   {
     "mcpServers": {
       "database-server": {
         "command": "database-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Speichern, starten Sie Claude neu und bestätigen Sie, dass der MCP-Server erreichbar ist.

API-Schlüssel absichern
Legen Sie Zugangsdaten als Umgebungsvariablen ab und referenzieren Sie diese in der Konfiguration.

Cursor

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist.
2. Führen Sie aus:

   npm install -g @executeautomation/database-server@latest
   

3. Bearbeiten Sie die cursor.config.json von Cursor wie folgt:

   {
     "mcpServers": {
       "database-server": {
         "command": "database-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Speichern und starten Sie Cursor neu. Prüfen Sie, ob der Server erfolgreich registriert wurde.

API-Schlüssel absichern
Verwenden Sie Umgebungsvariablen wie in den anderen Beispielen.

Cline

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist.
2. Installieren Sie den Server global:

   npm install -g @executeautomation/database-server@latest
   

3. Aktualisieren Sie cline.config.json:

   {
     "mcpServers": {
       "database-server": {
         "command": "database-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Speichern, starten Sie Cline neu und bestätigen Sie, dass der MCP-Datenbankserver läuft.

API-Schlüssel absichern
Referenzieren Sie Zugangsdaten über Umgebungsvariablen wie oben gezeigt.

Nutzung dieses MCP-Servers in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Fügen Sie im System-MCP-Konfigurationsbereich die Details Ihres MCP-Servers in diesem JSON-Format ein:

{
  "database-server": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP-Tool mit all seinen Funktionen verwenden. Denken Sie daran, “database-server” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL zu ersetzen.

Übersicht

Basierend auf den verfügbaren Informationen konzentriert sich der MCP-Datenbankserver auf eine robuste Datenbankanbindung und bietet Standard-Setup-Praktiken, es fehlen jedoch detaillierte Dokumentationen zu MCP-Prompts, -Ressourcen und -Tools im öffentlichen Repository.

Unsere Einschätzung

Dieser MCP bietet eine solide Datenbankintegration für KI-Workflows und ist gut dokumentiert in Bezug auf Installation und Nutzung. Es fehlen jedoch explizite Definitionen von MCP-Prompts, -Ressourcen und -Tools, die für maximale Nutzbarkeit und Interoperabilität in MCP-basierten Umgebungen wichtig wären.

MCP-Bewertung

Bewertung:
Basierend auf den beiden obigen Tabellen erzielt dieser MCP eine Bewertung von 5/10. Er ist zuverlässig und Open Source, mit klaren Setup-Anweisungen und sinnvollen Anwendungsfällen, aber es fehlen explizite Definitionen für MCP-Prompts, -Ressourcen und -Tools, die seinen Nutzen und die Interoperabilität deutlich erhöhen würden.