YugabyteDB MCP Server

Hva gjør “YugabyteDB” MCP Server?

YugabyteDB MCP Server er en implementasjon av Model Context Protocol (MCP) laget for å gjøre det mulig for store språkmodeller og AI-assistenter å samhandle direkte med YugabyteDB-databaser. Ved å fungere som bro mellom AI-klienter og databasen, lar denne serveren brukere utføre oppgaver som å liste opp databasetabeller, se schema-detaljer og kjøre skrivebeskyttede SQL-forespørsler – alt via standardiserte MCP-grensesnitt. Dette forbedrer utviklerarbeidsflyter betydelig ved å gjøre det enkelt for AI-drevne verktøy og agenter å få tilgang til og manipulere strukturert data i YugabyteDB, og muliggjør aktiviteter som datautforskning, revisjon og integrasjon i større utviklingspipeliner. Serveren er kompatibel med populære MCP-klienter som Claude Desktop, Cursor og Windsurf Editor, og er laget for sømløs utrulling og sikker drift.

Liste over promptmaler

Det er ikke nevnt noen promptmaler i depotet.

Liste over ressurser

Det er ikke oppført noen eksplisitte MCP-ressurser i depotet.

Liste over verktøy

• summarize_database
  Lister alle tabeller i YugabyteDB-databasen, inkludert deres schema og raddetaljer. Dette verktøyet gjør det mulig for LLM-er og brukere å raskt få oversikt over databasestrukturen og innholdet.

• run_read_only_query
  Utfører en brukerbestemt, skrivebeskyttet SQL-forespørsel mot den tilkoblede YugabyteDB-instansen og returnerer resultatene som JSON. Dette verktøyet gir trygg datautforskning og uthenting uten risiko for endringer i databasen.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Databaseutforskning
  Utviklere og AI-agenter kan liste alle tabeller og se deres schemas, noe som gjør det enklere å forstå strukturen og innholdet i store YugabyteDB-installasjoner.

• Datarevisjon
  Kjør skrivebeskyttede forespørsler for å revidere data på tvers av tabeller, sjekke etter avvik eller validere forretningslogikk uten risiko for utilsiktede endringer.

• Integrasjon med AI-assistenter
  Koble YugabyteDB til AI-drevne assistenter (f.eks. Claude, Cursor) for samtalebasert spørring og intelligent datanavigasjon.

• Rask prototyping og utvikling
  Muliggjør rask, interaktiv utforskning av databaseinnhold, som er nyttig for utviklere under schema-design, testing og feilsøking.

• Sikker datadeling
  Lar eksterne samarbeidspartnere eller verktøy gjøre spørringer mot data trygt via MCP uten direkte databaseadgang eller risiko for datamutasjon.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Installer Windsurf Editor.
2. Gå til Windsurf > Settings > Windsurf Settings > Cascade > Model Context Protocol (MCP) Servers > Add server > Add custom server.
3. Legg til konfigurasjonen (se JSON-eksempel).
4. Lagre og oppdater.

Eksempel på JSON-konfigurasjon

{
  "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. Rediger konfigurasjonen: Claude → Settings → Developer → Edit Config.
2. Legg inn konfigurasjonen under mcpServers.
3. Angi din YugabyteDB-URL i env-feltet.
4. Start Claude Desktop på nytt.

Eksempel på JSON-konfigurasjon

{
  "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. Installer Cursor.
2. Gå til Cursor > Settings > Cursor Settings > MCP > Add a new global MCP server.
3. Legg til konfigurasjonen som ovenfor.
4. Lagre konfigurasjonen.
5. Oppdater for å sikre at serveren er aktivert.

Eksempel på JSON-konfigurasjon

{
  "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

Det finnes ingen oppsettsinstruksjoner for Cline i depotet.

Sikring av API-nøkler

Det anbefales å sikre databaselegitimasjon ved å bruke miljøvariabler. Du kan konfigurere YUGABYTEDB_URL i env-seksjonen i konfigurasjons-JSON-en din.

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

Slik bruker du denne MCP-en i flows

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flowen din og koble den til AI-agenten:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon limer du inn MCP-serverdetaljene dine i dette JSON-formatet:

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

Når det er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “yugabytedb-mcp” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytte ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Vår vurdering

YugabyteDB MCP Server er en fokusert og nyttig MCP-implementasjon for databaseadgang, med tydelig dokumentasjon og solid sikkerhetsveiledning. Den mangler imidlertid promptmaler, eksplisitte ressursdefinisjoner og avanserte MCP-funksjoner som Sampling eller Roots. Den primære verdien ligger i databaseutforskning og trygg spørring gjennom AI-klienter.

MCP-score

Vurdering:
Gitt dekningen og klarheten i oppsett- og verktøydokumentasjonen, men mangelen på promptmaler, ressursdefinisjoner og avanserte funksjoner, scorer denne MCP-serveren 6/10 for praktisk, fokusert databasebruk, men begrenset bredde i MCP-funksjonsstøtte.