hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

Integrations

Supports integration with FastAPI for running the MCP server, providing both standalone and integrated deployment options
Provides database access capabilities for MySQL, supporting query execution and schema exploration
Enables querying and interacting with PostgreSQL databases through SQL execution tools and schema resources

Servidor MCP de base de datos (por Legion AI)

Un servidor que ayuda a las personas a acceder y consultar datos en bases de datos utilizando Legion Query Runner con integración del SDK de Python del Protocolo de contexto de modelo (MCP).

Características

Acceso a la base de datos a través de Legion Query Runner
Compatibilidad del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) con asistentes de IA
Exponer las operaciones de la base de datos como recursos, herramientas y avisos de MCP
Múltiples opciones de implementación (servidor MCP independiente, integración FastAPI)
Ejecución de consultas y manejo de resultados
Configuración flexible a través de variables de entorno, argumentos de línea de comandos o configuración MCP JSON

Bases de datos compatibles

Base de datos	Código DB_TYPE
PostgreSQL	pág.
Desplazamiento al rojo	corrimiento al rojo
Base de datos de cucarachas	cucaracha
MySQL	MySQL
RDS MySQL	rds_mysql
Microsoft SQL Server	mssql
Gran consulta	BigQuery
Base de datos Oracle	oráculo
SQLite	sqlite

Usamos la biblioteca Legion Query Runner como conectores. Puedes encontrar más información en su documentación de API .

¿Qué es MCP?

El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) es una especificación para mantener el contexto en aplicaciones de IA. Este servidor utiliza el SDK de Python de MCP para:

Exponer las operaciones de bases de datos como herramientas para los asistentes de IA
Proporcionar esquemas de bases de datos y metadatos como recursos
Generar indicaciones útiles para las operaciones de la base de datos
Habilitar interacciones con estado con bases de datos

Instalación y configuración

Parámetros requeridos

Se requieren dos parámetros para todos los métodos de instalación:

DB_TYPE : El código del tipo de base de datos (ver tabla anterior)
DB_CONFIG : una cadena de configuración JSON para la conexión a la base de datos

El formato DB_CONFIG varía según el tipo de base de datos. Consulte la documentación de la API para obtener información detallada sobre la configuración de cada base de datos.

Métodos de instalación

Opción 1: Uso de UV (recomendado)

Al usar uv , no se requiere una instalación específica. Usaremos uvx para ejecutar directamente database-mcp .

Ejemplo de configuración UV:

REPLACE DB_TYPE and DB_CONFIG with your connection info.
{
    "mcpServers": {
      "database-mcp": {
        "command": "uvx",
        "args": [
          "database-mcp"
        ],
        "env": {
          "DB_TYPE": "pg",
          "DB_CONFIG": "{\"host\":\"localhost\",\"port\":5432,\"user\":\"user\",\"password\":\"pw\",\"dbname\":\"dbname\"}"
        },
        "disabled": true,
        "autoApprove": []
      }
    }
}

Opción 2: Uso de PIP

Instalar mediante pip:

pip install database-mcp

Ejemplo de configuración PIP:

{
  "mcpServers": {
    "database": {
      "command": "python",
      "args": [
        "-m", "database_mcp", 
        "--repository", "path/to/git/repo"
      ],
      "env": {
        "DB_TYPE": "pg",
        "DB_CONFIG": "{\"host\":\"localhost\",\"port\":5432,\"user\":\"user\",\"password\":\"pw\",\"dbname\":\"dbname\"}"
      }
    }
  }
}

Ejecución del servidor

Modo de desarrollo

mcp dev mcp_server.py

Modo de producción

python mcp_server.py

Métodos de configuración

Variables de entorno

export DB_TYPE="pg"  # or mysql, postgresql, etc.
export DB_CONFIG='{"host":"localhost","port":5432,"user":"username","password":"password","dbname":"database_name"}'
mcp dev mcp_server.py

Argumentos de la línea de comandos

python mcp_server.py --db-type pg --db-config '{"host":"localhost","port":5432,"user":"username","password":"password","dbname":"database_name"}'

O con UV:

uv mcp_server.py --db-type pg --db-config '{"host":"localhost","port":5432,"user":"username","password":"password","dbname":"database_name"}'

Capacidades MCP expuestas

Recursos

Recurso	Descripción
`schema://all`	Obtenga el esquema completo de la base de datos

Herramientas

Herramienta	Descripción
`execute_query`	Ejecutar una consulta SQL y devolver los resultados como una tabla de rebajas
`execute_query_json`	Ejecutar una consulta SQL y devolver los resultados como JSON
`get_table_columns`	Obtener los nombres de las columnas de una tabla específica
`get_table_types`	Obtener tipos de columnas para una tabla específica
`get_query_history`	Obtener el historial de consultas recientes

Indicaciones

Inmediato	Descripción
`sql_query`	Crear una consulta SQL contra la base de datos
`explain_query`	Explicar qué hace una consulta SQL
`optimize_query`	Optimizar una consulta SQL para un mejor rendimiento

Desarrollo

Pruebas

uv pip install -e ".[dev]"
pytest

Publicación

rm -rf dist/ build/ *.egg-info/ && python -m build
python -m build
python -m twine upload dist/*

Licencia

Este repositorio está licenciado bajo GPL

This server cannot be installed

-

security - not tested

F

license - not found

-

quality - not tested

Un servidor que facilita el acceso y la consulta de datos en bases de datos mediante Query Runner, con integración del SDK de Python del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). Compatible con bases de datos como PostgreSQL, Redshift, MySQL, Microsoft SQL Server, API de Google, Amazon Web Services (vía boto3), CockroachDB y SQLite.

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