Minimalist SaaS database integration illustration

Agente de IA para Servidor JDBC MCP

Conecta sin esfuerzo Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) a tus bases de datos usando el Servidor JDBC Model Context Protocol (MCP). Inspecciona, consulta, crea y modifica contenido de bases de datos en PostgreSQL, Oracle, MariaDB, SQLite y muchos más—simplemente proporcionando una URL JDBC. Acelera tus flujos de datos y potencia la gestión de bases de datos basada en IA con una integración robusta, segura y flexible.

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Minimalist vector showing database connectivity

Integración universal de bases de datos para IA

Conecta tus flujos de trabajo de IA a prácticamente cualquier base de datos compatible con JDBC. El Servidor JDBC MCP soporta PostgreSQL, Oracle, MariaDB, MySQL, SQLite, SQL Server y más, proporcionando un puente unificado para que los LLMs interactúen con tus datos de forma segura y eficiente.

Amplio soporte de bases de datos.
Integra con PostgreSQL, Oracle, MariaDB, MySQL, SQLite, SQL Server y más a través de una sola interfaz.
Acceso a datos impulsado por IA.
Permite a los LLMs leer, escribir y gestionar el contenido de la base de datos, impulsando automatización e insights más inteligentes.
Seguro y controlado.
Aprovecha la conectividad segura y el control granular para interacciones seguras con bases de datos impulsadas por IA.
Despliegue ultrarrápido.
Inicia el servidor con un solo comando. Sin configuraciones pesadas—simplemente proporciona una URL JDBC y listo.
Minimalist illustration of database operations

Herramientas potentes de consulta y gestión

Aprovecha una suite de herramientas integradas para realizar operaciones SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE; administrar tablas; y describir esquemas—directamente desde tu agente de IA. Agiliza la manipulación y exploración de estructuras de datos complejas en tiempo real.

Consultas de lectura y escritura.
Ejecuta operaciones SELECT, INSERT, UPDATE y DELETE de forma segura desde tus flujos de trabajo LLM.
Gestión de tablas.
Crea, lista y describe tablas de forma programática para permitir una exploración dinámica de esquemas.
Exploración basada en prompts.
Impulsa el descubrimiento de datos con IA usando prompts de ejemplo y bases de datos de muestra listas para usar.
Scalable SaaS database integration concept

Configuración y escalabilidad sin esfuerzo

Lanza el Servidor JDBC MCP al instante con JBang—sin gestión manual de drivers ni instalaciones complicadas. Escala fácilmente desde bases de datos en memoria para pruebas hasta entornos de producción en vivo, y aprovecha bases de datos de muestra descargables para prototipado rápido.

Lanzamiento instantáneo.
Despliega el servidor con un solo comando JBang—sin necesidad de experiencia en Java.
Flexible para cualquier flujo de trabajo.
Soporta tanto bases de datos en memoria como en vivo para desarrollo, pruebas y producción.

INTEGRACIÓN MCP

Herramientas disponibles para integración JDBC MCP

Las siguientes herramientas están disponibles como parte de la integración JDBC MCP:

read_query

Ejecuta consultas SELECT en la base de datos para recuperar y filtrar datos de las tablas.

write_query

Realiza operaciones INSERT, UPDATE o DELETE para modificar o eliminar datos en la base de datos.

create_table

Crea nuevas tablas en la base de datos con columnas y esquemas especificados.

list_tables

Lista todas las tablas disponibles actualmente en la base de datos conectada.

describe_table

Obtiene detalles de esquemas e información de columnas para una tabla específica.

Conecta LLMs a cualquier base de datos con el Servidor JDBC MCP sin esfuerzo

Explora, consulta y gestiona tus bases de datos usando lenguaje natural. Configura al instante el servidor Model Context Protocol para JDBC y potencia tus flujos de trabajo de IA con una integración de bases de datos sin complicaciones—sin necesidad de configuraciones complejas.

Screenshot of Quarkiverse landing page

¿Qué es Quarkiverse?

Quarkiverse es un ecosistema abierto y colaborativo enfocado en desarrollar extensiones y herramientas para Quarkus, un framework Java nativo para Kubernetes. Quarkiverse reúne esfuerzos impulsados por la comunidad para construir extensiones reutilizables y de alta calidad que simplifican y aceleran el desarrollo Java para aplicaciones nativas en la nube. El proyecto fomenta la innovación y la contribución proporcionando un centro centralizado para documentación, orientación y recursos de extensiones. Esto permite a los desarrolladores ampliar las capacidades de Quarkus, integrar sistemas externos y construir rápidamente soluciones robustas para entornos modernos de empresa, IA y microservicios.

Capacidades

Qué podemos hacer con Quarkus MCP Server

Quarkus MCP Server es una extensión de Quarkiverse que implementa el Model Context Protocol (MCP), permitiendo la integración sin fisuras entre aplicaciones LLM y fuentes de datos o herramientas externas. Con esta extensión, los desarrolladores pueden usar APIs declarativas y programáticas para exponer prompts, recursos y herramientas de IA de manera eficiente. Soporta múltiples transportes de comunicación (stdio y HTTP) y permite una fácil integración con frameworks de IA como LangChain4j, convirtiéndolo en una opción poderosa para construir aplicaciones potenciadas con IA.

Exponer prompts potenciados por IA
Crea y registra plantillas de prompts que los LLMs pueden acceder y completar.
Integrar recursos externos
Expón archivos, fuentes de datos u otros recursos a los LLMs mediante una API estandarizada.
Soportar múltiples transportes
Comunica a través de stdio o HTTP/SSE para escenarios de despliegue flexibles.
Registro programático de funcionalidades
Registra dinámicamente prompts y recursos al iniciar mediante código.
Modelo de ejecución granular
Controla la lógica bloqueante y no bloqueante para optimizar el uso de recursos.
vectorized server and ai agent

¿Qué es Quarkiverse?

Los agentes de IA pueden beneficiarse del uso de Quarkus MCP Server al obtener acceso estandarizado y seguro a recursos externos, herramientas y prompts dentro de un entorno Java empresarial. Esto permite a los agentes recuperar datos ricos en contexto, ejecutar lógica de negocio personalizada e interactuar con diversos backends, todo mientras aprovechan el rendimiento, escalabilidad y modelo amigable para desarrolladores de Quarkus.