YugabyteDB MCP 服务器

“YugabyteDB” MCP 服务器的作用

YugabyteDB MCP 服务器是 Model Context Protocol (MCP) 的一种实现，旨在让大型语言模型和 AI 助手能够直接与 YugabyteDB 数据库交互。作为 AI 客户端与数据库之间的桥梁，该服务器允许用户通过标准化的 MCP 接口执行诸如列出数据库表、查看 schema 详情和运行只读 SQL 查询等任务。这大大提升了开发者的工作流程，使 AI 驱动的工具和 agent 能够便捷地访问并操作 YugabyteDB 中的结构化数据，便于数据探索、审计以及集成到更广泛的开发流水线中。该服务器兼容主流 MCP 客户端，包括 Claude Desktop、Cursor 和 Windsurf 编辑器，同时支持无缝部署和安全运行。

Prompts 列表

仓库中未提及 prompt 模板。

资源列表

仓库中未列出明确的 MCP 资源。

工具列表

• summarize_database
  列出 YugabyteDB 数据库中的所有表，包括 schema 和行数。该工具可帮助 LLM 和用户快速了解数据库结构及其内容概况。

• run_read_only_query
  在已连接的 YugabyteDB 实例上执行用户指定的只读 SQL 查询，并以 JSON 形式返回结果。此工具支持安全的数据探索与检索，无需担心数据库被修改。

此 MCP 服务器的应用场景

• 数据库探索
  开发者和 AI agent 可列出所有表并查看其 schema，便于理解大规模 YugabyteDB 部署的结构与内容。

• 数据审计
  运行只读查询，对跨表数据进行审计、异常检查或业务逻辑验证，无需担心误操作导致数据变更。

• 与 AI 助手集成
  将 YugabyteDB 连接到 AI 助手（如 Claude、Cursor），实现对话式查询与智能数据导航。

• 快速原型开发
  快速、交互式地探索数据库内容，适用于开发者在 schema 设计、测试和调试阶段使用。

• 安全数据共享
  外部协作者或工具可通过 MCP 安全查询数据，无需直接访问数据库或担心数据被更改。

如何设置

Windsurf

1. 安装 Windsurf 编辑器。
2. 进入 Windsurf > 设置 > Windsurf 设置 > Cascade > Model Context Protocol (MCP) 服务器 > 添加服务器 > 添加自定义服务器。
3. 添加配置（见下方 JSON 示例）。
4. 保存并刷新。

JSON 配置示例

{
  "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. 编辑配置：Claude → 设置 → 开发者 → 编辑配置。
2. 在 mcpServers 下添加配置。
3. 在 env 字段中填写您的 YugabyteDB URL。
4. 重启 Claude Desktop。

JSON 配置示例

{
  "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. 安装 Cursor。
2. 进入 Cursor > 设置 > Cursor 设置 > MCP > 添加新的全局 MCP 服务器。
3. 按上述方式添加配置。
4. 保存配置。
5. 刷新以确保服务器已启用。

JSON 配置示例

{
  "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

仓库中未提供 Cline 的配置说明。

API 密钥安全建议

建议使用环境变量来保护数据库凭证。您可以在配置 JSON 的 env 部分设置 YUGABYTEDB_URL。

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

如何在流程中使用 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要把 MCP 服务器集成到您的 FlowHunt 工作流，只需添加 MCP 组件并将其连接到您的 AI agent：

点击 MCP 组件，打开配置面板。在系统 MCP 配置部分，使用以下 JSON 格式填写您的 MCP 服务器信息：

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

配置完成后，AI agent 即可将该 MCP 作为工具，访问其全部功能和能力。请记得将 “yugabytedb-mcp” 替换为您实际的 MCP 服务器名称，并将 URL 替换为自己的服务器地址。

概览

我们的看法

YugabyteDB MCP 服务器是一个专注实用的 MCP 数据库访问实现，文档清晰，安全措施完善。但缺乏 prompt 模板、显式资源定义以及采样或 Roots 等高级 MCP 特性。其主要价值在于数据库探索和通过 AI 客户端进行安全查询。

MCP 评分

评分：
鉴于配置和工具文档的覆盖面与清晰度，但由于缺乏 prompt 模板、资源定义和高级特性，本 MCP 服务器在实际数据库应用方面专注实用，MCP 特性支持宽度有限，综合得分为 6/10。