JDBC MCP Server
Verbind je AI-agenten moeiteloos met SQL-databases via de JDBC MCP Server en maak veilige, geautomatiseerde en multi-database workflows mogelijk in FlowHunt.

Wat doet de “JDBC” MCP Server?
De JDBC MCP Server is een Model Context Protocol (MCP) server die fungeert als brug tussen AI-assistenten en relationele databases via de JDBC (Java Database Connectivity) standaard. Met deze server kunnen ontwikkelaars AI-agenten in staat stellen om databasebewerkingen uit te voeren, data op te halen en te bewerken, en naadloos te communiceren met verschillende typen SQL-databases. Deze functionaliteit verrijkt workflows door taken als het uitvoeren van query’s, analytics en rechtstreeks databeheer via AI-gestuurde interfaces mogelijk te maken. De JDBC MCP Server vereenvoudigt de toegang tot verschillende databases, waardoor het eenvoudiger wordt om databasefunctionaliteiten te integreren in ontwikkel- en automatiseringspijplijnen.
Lijst met prompts
Er zijn geen prompt-sjablonen gevonden of vermeld in de repository.
Lijst met bronnen
Er worden geen expliciete bronnen vermeld in de beschikbare documentatie of bestanden.
Lijst met tools
Er is geen expliciete lijst met tools gevonden in server.py of gerelateerde bestanden binnen de repository.
Use cases van deze MCP Server
- Uitvoeren van databasequery’s: Maakt het mogelijk voor ontwikkelaars en AI-agenten om SQL-query’s uit te voeren op ondersteunde JDBC-databases rechtstreeks vanuit AI-gedreven tools, waardoor data ophalen en analyseren wordt gestroomlijnd.
- Databeheer: Ondersteunt het aanmaken, bijwerken en verwijderen van records in relationele databases, essentieel voor applicatieontwikkeling, prototyping of operationele automatisering.
- Multi-database integratie: Maakt naadloze interactie mogelijk met verschillende SQL-database-engines (zoals ondersteund door JDBC), nuttig voor organisaties met een heterogene databaseomgeving.
- Geautomatiseerde data-rapportage: Ondersteunt het bouwen van AI-gedreven workflows die automatisch rapportages genereren door databases te bevragen en de resultaten te formatteren voor eindgebruikers.
- Veilige data-toegang voor AI-agenten: Biedt een gecontroleerde interface waarmee AI-systemen veilig kunnen communiceren met bedrijfsdatabronnen zonder directe database-inloggegevens bloot te stellen.
Hoe stel je het in
Windsurf
- Vereisten: Zorg dat Node.js geïnstalleerd is en dat je toegang hebt tot het Windsurf-configuratiebestand.
- Lokaliseer configuratie: Open je Windsurf-configuratiebestand (meestal
windsurf.config.json
). - Voeg MCP Server toe: Voeg het JDBC MCP Server-item toe in het
mcpServers
-object met de volgende snippet:{ "mcpServers": { "jdbc-mcp": { "command": "npx", "args": ["@jdbc/mcp-server@latest"] } } }
- Opslaan en herstarten: Sla de configuratie op en herstart Windsurf om de nieuwe MCP-server te laden.
- Verifieer installatie: Controleer de logs of de Windsurf UI om te bevestigen dat de JDBC MCP Server draait.
Claude
- Vereisten: Installeer Node.js en open je Claude-configuratie.
- Bewerk configuratie: Open het Claude-configuratiebestand (bijvoorbeeld
claude.config.json
). - Configureer MCP: Voeg de JDBC MCP Server toe als volgt:
{ "mcpServers": { "jdbc-mcp": { "command": "npx", "args": ["@jdbc/mcp-server@latest"] } } }
- Opslaan en herstarten: Sla de wijzigingen op en herstart Claude.
- Verifieer: Bevestig via logs of interface dat de MCP-server verbonden is.
Cursor
- Vereisten: Zorg dat Node.js beschikbaar is en lokaliseer het Cursor-configuratiebestand.
- Open configuratie: Bewerk
cursor.config.json
. - Voeg MCP Server toe:
{ "mcpServers": { "jdbc-mcp": { "command": "npx", "args": ["@jdbc/mcp-server@latest"] } } }
- Herstart Cursor: Pas wijzigingen toe en herstart.
- Controleer status: Controleer of de server draait via logs of het Cursor-dashboard.
Cline
- Vereisten: Installeer Node.js en open het Cline-configuratiebestand.
- Bewerk configuratie: Open
cline.config.json
. - Voeg MCP Server toe:
{ "mcpServers": { "jdbc-mcp": { "command": "npx", "args": ["@jdbc/mcp-server@latest"] } } }
- Opslaan en herstarten: Sla op en herstart Cline.
- Verifieer: Controleer de beschikbaarheid via logs of UI.
API-sleutels beveiligen
Om gevoelige informatie zoals database-inloggegevens te beveiligen, gebruik je omgevingsvariabelen in je configuratie. Voorbeeld:
{
"mcpServers": {
"jdbc-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@jdbc/mcp-server@latest"],
"env": {
"JDBC_URL": "${JDBC_URL}",
"JDBC_USER": "${JDBC_USER}",
"JDBC_PASSWORD": "${JDBC_PASSWORD}"
},
"inputs": {
"jdbc_url": "${JDBC_URL}",
"jdbc_user": "${JDBC_USER}",
"jdbc_password": "${JDBC_PASSWORD}"
}
}
}
}
Hoe gebruik je deze MCP in flows
MCP gebruiken in FlowHunt
Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en koppel je die aan je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Plaats in de systeem-MCP-configuratiesectie jouw MCP-servergegevens in dit JSON-formaat:
{
"jdbc-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken, met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “jdbc-mcp” te wijzigen naar de daadwerkelijke naam van jouw MCP-server en de URL te vervangen door je eigen MCP-server-URL.
Overzicht
Sectie | Beschikbaarheid | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | |
Lijst met prompts | ⛔ | Geen prompts gevonden |
Lijst met bronnen | ⛔ | Niet gespecificeerd |
Lijst met tools | ⛔ | Niet gespecificeerd |
API-sleutels beveiligen | ✅ | Voorbeeld gegeven |
Sampling support (minder belangrijk voor score) | ⛔ | Niet genoemd |
Een degelijke JDBC MCP-implementatie met duidelijke setup-instructies en beveiligingsadvies, maar zonder expliciete prompt-, bron- of tooldefinities. Op basis van bovenstaande zou ik deze MCP-server beoordelen met een 4/10 voor documentatie en bruikbaarheid.
MCP Score
Heeft een LICENSE | ⛔ |
---|---|
Heeft minstens één tool | ⛔ |
Aantal forks | |
Aantal sterren |
Veelgestelde vragen
- Wat is de JDBC MCP Server?
De JDBC MCP Server is een brug tussen AI-assistenten en relationele databases via de JDBC-standaard, waarmee AI-agenten SQL-query's kunnen uitvoeren, records beheren en rapportages automatiseren over meerdere typen databases.
- Hoe voeg ik de JDBC MCP Server toe aan mijn FlowHunt-workflow?
Voeg het MCP-component toe aan je flow, open het configuratiepaneel en plaats je JDBC MCP-servergegevens in de systeem-MCP-configuratiesectie. Gebruik het opgegeven JSON-formaat om je server te koppelen.
- Hoe beveilig ik mijn database-inloggegevens?
Gebruik omgevingsvariabelen in je MCP-serverconfiguratie om gevoelige informatie zoals JDBC-URL's, gebruikersnamen en wachtwoorden veilig op te slaan. Raadpleeg het voorbeeld in de documentatie voor de juiste setup.
- Met welke databases kan ik verbinden via JDBC MCP?
Je kunt verbinden met elke SQL-database die door JDBC wordt ondersteund, zoals MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server en meer.
- Wat zijn enkele use cases voor de JDBC MCP Server?
Veelvoorkomende toepassingen zijn het uitvoeren van databasequery's, beheren en bijwerken van data, integratie van meerdere databases, geautomatiseerde data-rapportage en het veilig ontsluiten van data voor AI-agenten.
Probeer JDBC MCP Server in FlowHunt
Geef je AI-agenten de mogelijkheid om te communiceren met elke JDBC-compatibele database. Voer query's uit, beheer records en automatiseer rapportages – allemaal binnen je FlowHunt-workflows.