Serveur MCP YugabyteDB

À quoi sert le serveur MCP “YugabyteDB” ?

Le serveur MCP YugabyteDB est une implémentation du Model Context Protocol (MCP) conçue pour permettre aux grands modèles de langage et aux assistants IA d’interagir directement avec les bases de données YugabyteDB. Faisant office de passerelle entre les clients IA et la base, ce serveur permet d’effectuer des tâches telles que la liste des tables, la visualisation des schémas et l’exécution de requêtes SQL en lecture seule, le tout via des interfaces MCP standardisées. Cela améliore grandement les workflows des développeurs en facilitant l’accès et la manipulation de données structurées dans YugabyteDB par des outils et agents pilotés par l’IA, pour l’exploration, l’audit ou l’intégration dans des pipelines de développement plus larges. Le serveur est compatible avec les clients MCP populaires comme Claude Desktop, Cursor et Windsurf Editor, et il est pensé pour un déploiement simple et une exploitation sécurisée.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est mentionné dans le dépôt.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est listée dans le dépôt.

Liste des outils

• summarize_database
  Liste toutes les tables de la base YugabyteDB, avec leur schéma et le nombre de lignes. Cet outil permet aux LLM et aux utilisateurs d’obtenir rapidement une vue d’ensemble de la structure et du contenu de la base.

• run_read_only_query
  Exécute une requête SQL en lecture seule, définie par l’utilisateur, sur l’instance YugabyteDB connectée et retourne les résultats au format JSON. Cet outil permet une exploration et une extraction de données sécurisées, sans risque de modification.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Exploration de base de données
  Les développeurs et agents IA peuvent lister toutes les tables et voir leur schéma, ce qui facilite la compréhension de la structure et du contenu des bases YugabyteDB volumineuses.

• Audit de données
  Exécutez des requêtes en lecture seule pour auditer les données des tables, détecter des anomalies ou valider des règles métier sans risquer de modifier les données.

• Intégration avec des assistants IA
  Connecte YugabyteDB à des assistants IA (ex : Claude, Cursor) pour un questionnement conversationnel et une navigation intelligente dans les données.

• Prototypage et développement rapide
  Permet une exploration interactive et rapide du contenu de la base, utile lors du design du schéma, des tests et du débogage.

• Partage sécurisé des données
  Permet à des collaborateurs externes ou à des outils d’interroger les données de façon sécurisée via MCP, sans accès direct à la base ni risque de modification.

Comment le mettre en place

Windsurf

1. Installez Windsurf Editor.
2. Allez dans Windsurf > Paramètres > Windsurf Settings > Cascade > Model Context Protocol (MCP) Servers > Ajouter un serveur > Ajouter un serveur personnalisé.
3. Ajoutez la configuration (voir l’exemple JSON).
4. Enregistrez et rafraîchissez.

Exemple de configuration 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. Modifiez la configuration : Claude → Paramètres → Développeur → Modifier la configuration.
2. Ajoutez la configuration sous mcpServers.
3. Définissez votre URL YugabyteDB dans le champ env.
4. Redémarrez Claude Desktop.

Exemple de configuration 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. Installez Cursor.
2. Allez dans Cursor > Paramètres > Cursor Settings > MCP > Ajouter un nouveau serveur MCP global.
3. Ajoutez la configuration comme ci-dessus.
4. Enregistrez la configuration.
5. Rafraîchissez pour activer le serveur.

Exemple de configuration 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

Aucune instruction d’installation n’est fournie pour Cline dans le dépôt.

Sécurisation des clés API

Il est recommandé de sécuriser les identifiants de la base via des variables d’environnement. Configurez la variable YUGABYTEDB_URL dans la section env de votre JSON de configuration.

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

Comment utiliser ce MCP dans des flows

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP à votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration du système MCP, renseignez les informations de votre serveur MCP au format JSON suivant :

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

Une fois la configuration effectuée, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil, avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à changer “yugabytedb-mcp” pour le nom réel de votre serveur MCP et à remplacer l’URL par votre propre URL de serveur MCP.

Aperçu

Notre avis

Le serveur MCP YugabyteDB est une implémentation MCP ciblée et utile pour l’accès aux bases de données, avec une documentation claire et de solides recommandations de sécurité. Il manque toutefois de prompt templates, de définitions explicites de ressources et de fonctionnalités MCP avancées comme Sampling ou Roots. Sa valeur principale réside dans l’exploration et l’interrogation sécurisées des bases via des clients IA.

Score MCP

Évaluation :
Compte tenu de la couverture et de la clarté de la documentation sur l’installation et les outils, mais de l’absence de prompt templates, de définitions de ressources et de fonctionnalités avancées, ce serveur MCP obtient une note de 6/10 pour un usage pratique et ciblé en base de données, mais au support limité des fonctionnalités MCP avancées.