YugabyteDB MCP Server

Was macht der “YugabyteDB” MCP Server?

Der YugabyteDB MCP Server ist eine Implementierung des Model Context Protocol (MCP), die darauf ausgelegt ist, großen Sprachmodellen und KI-Assistenten den direkten Zugriff auf YugabyteDB-Datenbanken zu ermöglichen. Als Brücke zwischen KI-Clients und der Datenbank erlaubt dieser Server Aufgaben wie das Auflisten von Datenbanktabellen, das Anzeigen von Schema-Details und das Ausführen schreibgeschützter SQL-Abfragen – alles über standardisierte MCP-Schnittstellen. Dies verbessert Entwickler-Workflows erheblich, da KI-basierte Tools und Agenten einfach auf strukturierte Daten in YugabyteDB zugreifen und diese verarbeiten können, etwa zur Datenexploration, Prüfung oder Integration in größere Entwicklungsprozesse. Der Server ist kompatibel mit gängigen MCP-Clients wie Claude Desktop, Cursor und Windsurf Editor und wurde für reibungslose Bereitstellung und sicheren Betrieb konzipiert.

Liste der Prompts

Im Repository sind keine Prompt-Templates erwähnt.

Liste der Ressourcen

Im Repository sind keine expliziten MCP-Ressourcen aufgeführt.

Liste der Tools

• summarize_database
  Listet alle Tabellen der YugabyteDB-Datenbank inklusive deren Schemata und Zeilenzahlen auf. Dieses Tool ermöglicht LLMs und Nutzern einen schnellen Überblick über die Struktur und Inhalte der Datenbank.

• run_read_only_query
  Führt eine vom Nutzer angegebene, schreibgeschützte SQL-Abfrage auf der verbundenen YugabyteDB-Instanz aus und gibt die Ergebnisse als JSON zurück. So können Daten sicher exploriert und abgerufen werden, ohne Änderungen an der Datenbank zu riskieren.

Anwendungsfälle für diesen MCP Server

• Datenbankexploration
  Entwickler und KI-Agenten können alle Tabellen auflisten und deren Schemata einsehen, um die Struktur und Inhalte größerer YugabyteDB-Deployments schnell zu erfassen.

• Datenprüfung
  Führen Sie schreibgeschützte Abfragen durch, um Daten über mehrere Tabellen hinweg zu prüfen, Auffälligkeiten zu erkennen oder Business-Logik zu validieren – ohne Risiko unbeabsichtigter Datenänderungen.

• Integration mit KI-Assistenten
  Verbindet YugabyteDB mit KI-basierten Assistenten (z.B. Claude, Cursor) für dialogorientierte Abfragen und intelligente Datennavigation.

• Schnelles Prototyping und Entwicklung
  Erlaubt eine schnelle, interaktive Erkundung von Datenbankinhalten – ideal für Entwickler bei Schema-Design, Tests und Debugging.

• Sicheres Teilen von Daten
  Externe Partner oder Tools können über MCP sicher Daten abfragen, ohne direkten Datenbankzugriff oder das Risiko von Datenänderungen.

Einrichtung

Windsurf

1. Installieren Sie den Windsurf Editor.
2. Gehen Sie zu Windsurf > Einstellungen > Windsurf Einstellungen > Cascade > Model Context Protocol (MCP) Server > Server hinzufügen > Benutzerdefinierten Server hinzufügen.
3. Fügen Sie die Konfiguration hinzu (siehe JSON-Beispiel).
4. Speichern und aktualisieren.

Beispielkonfiguration (JSON)

{
  "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. Konfiguration bearbeiten: Claude → Einstellungen → Entwickler → Konfiguration bearbeiten.
2. Fügen Sie die Konfiguration unter mcpServers hinzu.
3. Tragen Sie Ihre YugabyteDB-URL im Feld env ein.
4. Starten Sie Claude Desktop neu.

Beispielkonfiguration (JSON)

{
  "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. Installieren Sie Cursor.
2. Gehen Sie zu Cursor > Einstellungen > Cursor Einstellungen > MCP > Einen neuen globalen MCP Server hinzufügen.
3. Fügen Sie die Konfiguration wie oben hinzu.
4. Speichern Sie die Konfiguration.
5. Aktualisieren Sie, um sicherzustellen, dass der Server aktiviert ist.

Beispielkonfiguration (JSON)

{
  "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

Im Repository sind keine Einrichtungshinweise für Cline enthalten.

API-Schlüssel absichern

Es wird empfohlen, Datenbank-Zugangsdaten über Umgebungsvariablen zu sichern. Sie können die YUGABYTEDB_URL im Abschnitt env Ihrer Konfiguration eintragen.

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

Nutzung dieses MCP in Flows

Nutzung von MCP in FlowHunt

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

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich System-MCP-Konfiguration tragen Sie Ihre MCP-Serverdaten im folgenden JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann Ihr KI-Agent dieses MCP als Tool mit allen seinen Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “yugabytedb-mcp” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL entsprechend Ihrer MCP-Server-Adresse anzupassen.

Übersicht

Unsere Einschätzung

Der YugabyteDB MCP Server ist eine fokussierte und nützliche MCP-Implementierung für den Datenbankzugriff mit klarer Dokumentation und robusten Sicherheitshinweisen. Es fehlen jedoch Prompt-Templates, explizite Resource-Definitionen und fortgeschrittene MCP-Features wie Sampling oder Roots. Der Hauptnutzen liegt in der Datenbankexploration und sicheren Abfrage über KI-Clients.

MCP Score

Bewertung:
Angesichts des Umfangs und der Klarheit von Setup- und Tool-Dokumentation, aber des Fehlens von Prompt-Templates, Resource-Definitionen und fortgeschrittenen Features erhält dieser MCP-Server 6/10 Punkte für praktischen, fokussierten Datenbankeinsatz bei begrenzter MCP-Feature-Bandbreite.