YugabyteDB MCP-server

YugabyteDB MCP-server

YugabyteDB MCP-servern kopplar dina AI-assistenter till YugabyteDB och ger utvecklare och datateam möjlighet till säker, skrivskyddad databasfrågeställning och schemaöversikt.

Vad gör “YugabyteDB” MCP-servern?

YugabyteDB MCP-servern är en implementation av Model Context Protocol (MCP) som möjliggör för stora språkmodeller och AI-assistenter att interagera direkt med YugabyteDB-databaser. Genom att fungera som en brygga mellan AI-klienter och databasen, låter denna server användare utföra uppgifter som att lista databasens tabeller, visa schemadetaljer och köra skrivskyddade SQL-frågor, allt via standardiserade MCP-gränssnitt. Detta förbättrar utvecklarflöden avsevärt genom att det blir enkelt för AI-drivna verktyg och agenter att få åtkomst till och hantera strukturerad data i YugabyteDB, vilket underlättar aktiviteter som datautforskning, revision och integrering i större utvecklingsprocesser. Servern är kompatibel med populära MCP-klienter såsom Claude Desktop, Cursor och Windsurf Editor och är utformad för smidig distribution och säker drift.

Lista över promptmallar

Inga promptmallar nämns i arkivet.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-resurser listas i arkivet.

Lista över verktyg

  • summarize_database
    Listar alla tabeller i YugabyteDB-databasen inklusive deras schema och antal rader. Detta verktyg möjliggör för LLM:er och användare att snabbt få en översikt över databasens struktur och innehåll.

  • run_read_only_query
    Kör en användardefinierad, skrivskyddad SQL-fråga på den anslutna YugabyteDB-instansen och returnerar resultatet som JSON. Detta verktyg möjliggör säker datautforskning och hämtning utan risk för ändringar i databasen.

Användningsfall för denna MCP-server

  • Databasutforskning
    Utvecklare och AI-agenter kan lista alla tabeller och visa deras scheman, vilket gör det lättare att förstå strukturen och innehållet i stora YugabyteDB-installationer.

  • Datarevision
    Kör skrivskyddade frågor för att granska data över tabeller, kontrollera avvikelser eller validera affärslogik utan risk för oavsiktliga ändringar.

  • Integration med AI-assistenter
    Kopplar YugabyteDB till AI-drivna assistenter (t.ex. Claude, Cursor) för konversationsbaserad frågeställning och intelligent datanavigering.

  • Snabb prototypning och utveckling
    Möjliggör snabb, interaktiv utforskning av databasens innehåll, vilket gynnar utvecklare vid schemadesign, testning och felsökning.

  • Säker datadelning
    Låter externa samarbetspartners eller verktyg ställa frågor mot data på ett säkert sätt via MCP utan direkt databasåtkomst eller risk för datamodifiering.

Så här sätter du upp det

Windsurf

  1. Installera Windsurf Editor.
  2. Gå till Windsurf > Inställningar > Windsurf Settings > Cascade > Model Context Protocol (MCP) Servers > Lägg till server > Lägg till anpassad server.
  3. Lägg till konfigurationen (se JSON-exempel).
  4. Spara och uppdatera.

Exempel på JSON-konfiguration

{
  "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. Redigera konfiguration: Claude → Inställningar → Utvecklare → Redigera Config.
  2. Lägg till konfigurationen under mcpServers.
  3. Ange din YugabyteDB-URL i fältet env.
  4. Starta om Claude Desktop.

Exempel på JSON-konfiguration

{
  "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. Installera Cursor.
  2. Gå till Cursor > Inställningar > Cursor Settings > MCP > Lägg till en ny global MCP-server.
  3. Lägg till konfigurationen enligt ovan.
  4. Spara konfigurationen.
  5. Uppdatera för att säkerställa att servern är aktiverad.

Exempel på JSON-konfiguration

{
  "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

Inga installationsinstruktioner finns för Cline i arkivet.

Skydda API-nycklar

Det rekommenderas att skydda databasinloggningar med hjälp av miljövariabler. Du kan konfigurera YUGABYTEDB_URL i avsnittet env i din konfigurations-JSON.

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

Hur du använder denna MCP i flöden

Att använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

FlowHunt MCP flow

Klicka på MCP-komponenten för att öppna inställningspanelen. I systemets MCP-konfigurationsavsnitt, mata in din MCP-serverinformation i detta JSON-format:

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

När den är konfigurerad kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapabiliteter. Kom ihåg att byta ut “yugabytedb-mcp” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med din egen MCP-server-URL.


Översikt

AvsnittTillgänglighetDetaljer/Kommentarer
ÖversiktÖversikt ges i README
Lista över promptmallarInga promptmallar hittades
Lista över resurserInga explicita resurser listade
Lista över verktygsummarize_database, run_read_only_query beskrivs i README
Skydda API-nycklarMiljövariabelkonfiguration dokumenterad
Samplingstöd (mindre viktigt vid utvärdering)Inte nämnt

Vår åsikt

YugabyteDB MCP-servern är en fokuserad och användbar MCP-implementation för databasåtkomst, med tydlig dokumentation och robusta säkerhetsrekommendationer. Dock saknas promptmallar, explicita resursdefinitioner och avancerade MCP-funktioner som Sampling eller Roots. Dess huvudsakliga värde ligger i databasutforskning och säker frågeställning via AI-klienter.

MCP-poäng

Har en LICENSE✅ Apache-2.0
Har minst ett verktyg
Antal forks2
Antal stjärnor2

Betyg:
Med tanke på täckning och tydlighet i installations- och verktygsdokumentation, men brist på promptmallar, resursdefinitioner och avancerade funktioner får denna MCP-server 6/10 för praktisk, fokuserad databas-användning men begränsad bredd i MCP-funktionsstöd.

Vanliga frågor

Vad gör YugabyteDB MCP-servern?

Den möjliggör för AI-assistenter och verktyg att interagera med YugabyteDB-databaser via Model Context Protocol och ger säker, skrivskyddad åtkomst till databasers scheman och data för utforskning, revision och integration i utvecklarflöden.

Vilka verktyg erbjuder denna MCP-server?

Den erbjuder två verktyg: summarize_database, som listar tabeller och scheman med radantal, och run_read_only_query, som kör användardefinierade, skrivskyddade SQL-frågor och returnerar resultat i JSON-format.

Är YugabyteDB MCP-servern säker för produktionsmiljöer?

Ja. Servern stödjer endast skrivskyddade operationer, vilket säkerställer att ingen data ändras. Inloggningsuppgifter hanteras via miljövariabler för säkerhet.

Kan jag använda denna server i FlowHunt-flöden?

Absolut. Lägg till MCP-komponenten i ditt FlowHunt-flöde, konfigurera den med din YugabyteDB MCP-serverinformation, och dina AI-agenter kan använda verktygen för databasutforskning och frågeställning.

Stöder servern andra MCP-funktioner som promptmallar eller resursdefinitioner?

För närvarande fokuserar den på kärnfunktionalitet för databasutforskning och frågeställning. Promptmallar och explicita MCP-resurser ingår inte i den nuvarande implementationen.

Hur skyddar jag mina databasinloggningar?

Använd alltid miljövariabler för att lagra och injicera databasanslutningssträngar. Serverkonfigurationen stödjer miljövariabeln YUGABYTEDB_URL för detta ändamål.

Koppla FlowHunt till YugabyteDB

Stärk dina AI-arbetsflöden med säker, konversationsbaserad åtkomst till YugabyteDB-data. Prova YugabyteDB MCP-servern i FlowHunt eller din favoritredigerare med MCP-stöd.

Lär dig mer

YDB MCP Server-integration
YDB MCP Server-integration

YDB MCP Server-integration

YDB MCP-servern kopplar samman AI-assistenter och LLM:er med YDB-databaser och möjliggör åtkomst, sökning och hantering av YDB-instans via naturligt språk. Den ...

4 min läsning
AI MCP +5
JupyterMCP MCP-serverintegration
JupyterMCP MCP-serverintegration

JupyterMCP MCP-serverintegration

JupyterMCP möjliggör sömlös integration av Jupyter Notebook (6.x) med AI-assistenter via Model Context Protocol. Automatisera kodkörning, hantera celler och häm...

3 min läsning
MCP Jupyter +5
MySQL MCP-server
MySQL MCP-server

MySQL MCP-server

MySQL MCP-servern tillhandahåller en säker brygga mellan AI-assistenter och MySQL-databaser. Den möjliggör strukturerad databashantering, frågor och dataanalys ...

4 min läsning
MCP MySQL +5