데이터베이스 MCP 서버

다양한 데이터베이스 시스템에 연결하고 상호작용하기 위한 도구를 제공하는 MCP(Model Context Protocol) 서버입니다.

특징

다중 데이터베이스 지원 : SQLite, PostgreSQL, MySQL/MariaDB 및 SQL Server 데이터베이스에 연결
통합 인터페이스 : 지원되는 모든 데이터베이스 유형에 대한 데이터베이스 작업을 위한 공통 도구
데이터베이스별 확장 : 필요한 경우 데이터베이스별 기능을 위한 특정 도구
스키마 관리 : 테이블 및 인덱스 생성, 변경 및 삭제
쿼리 실행 : 원시 SQL 쿼리를 실행하거나 구조화된 쿼리 도구를 사용합니다.
트랜잭션 지원 : 트랜잭션 시작, 커밋 및 롤백

설치

필수 조건

Python 3.8 이상
필수 Python 패키지(pip로 자동 설치됨):
- SQLAlchemy
- 사용하려는 데이터베이스에 따라 다양한 데이터베이스 드라이버가 있습니다.
  - SQLite(Python에 포함됨)
  - PostgreSQL: psycopg2-binary
  - MySQL/MariaDB: mysql-connector-python
  - SQL 서버: pyodbc

소스에서 설치

지엑스피1

구성

서버는 환경 변수, 구성 파일을 사용하거나 런타임에 연결 세부 정보를 제공하여 구성할 수 있습니다.

환경 변수

DB_CONFIG_PATH : JSON 구성 파일의 경로
DB_CONNECTIONS : 연결 ID의 쉼표로 구분된 목록 또는 연결 세부 정보가 포함된 JSON 문자열

구성 파일 형식

{
  "connections": {
    "sqlite_conn": {
      "type": "sqlite",
      "db_path": "/path/to/database.db"
    },
    "postgres_conn": {
      "type": "postgres",
      "host": "localhost",
      "port": 5432,
      "database": "mydatabase",
      "user": "myuser",
      "password": "mypassword"
    }
  }
}

용법

서버 실행

Claude의 MCP 서버로서

# Run with default settings
python -m db_mcp_server

# Specify a configuration file
python -m db_mcp_server --config /path/to/config.json

# Set logging level
python -m db_mcp_server --log-level DEBUG

독립형 웹 서버(모든 LLM용)

# Run as a web server
python -m db_mcp_server.web_server

# Specify host and port
python -m db_mcp_server.web_server --host 0.0.0.0 --port 8000

# Specify configuration file and logging level
python -m db_mcp_server.web_server --config /path/to/config.json --log-level DEBUG

사용 가능한 MCP 도구

연결 관리

add_connection : 새로운 데이터베이스 연결을 추가합니다
test_connection : 데이터베이스 연결 테스트
list_connections : 모든 데이터베이스 연결을 나열합니다.
remove_connection : 데이터베이스 연결 제거

쿼리 실행

execute_query : SQL 쿼리를 실행합니다.
get_records : 테이블에서 레코드를 가져옵니다
insert_record : 테이블에 레코드를 삽입합니다
update_record : 테이블의 레코드를 업데이트합니다.
delete_record : 테이블에서 레코드 삭제

스키마 관리

list_tables : 데이터베이스의 모든 테이블을 나열합니다.
get_table_schema : 테이블의 스키마를 가져옵니다.
create_table : 새로운 테이블을 생성합니다
drop_table : 테이블 삭제
create_index : 테이블에 인덱스를 생성합니다
drop_index : 인덱스 삭제
alter_table : 테이블 구조 변경

거래 관리

begin_transaction : 거래 시작
commit_transaction : 트랜잭션을 커밋합니다.
rollback_transaction : 트랜잭션을 롤백합니다.

예시

연결 추가

{
  "connection_id": "my_sqlite_db",
  "type": "sqlite",
  "db_path": "/path/to/database.db"
}

쿼리 실행

{
  "connection_id": "my_sqlite_db",
  "query": "SELECT * FROM users WHERE age > ?",
  "params": [21]
}

테이블 만들기

{
  "connection_id": "my_sqlite_db",
  "table": "users",
  "columns": [
    {
      "name": "id",
      "type": "INTEGER",
      "primary_key": true,
      "nullable": false
    },
    {
      "name": "name",
      "type": "TEXT",
      "nullable": false
    },
    {
      "name": "email",
      "type": "TEXT",
      "nullable": true
    }
  ]
}

레코드 삽입

{
  "connection_id": "my_sqlite_db",
  "table": "users",
  "data": {
    "name": "John Doe",
    "email": "john@example.com"
  }
}

개발

테스트 실행

# Run all tests
python -m unittest discover

# Run specific test file
python -m unittest tests.test_sqlite

다른 LLM에서 연결하기

독립형 웹 서버로 실행할 경우, 다른 LLM(예: Llama 3)은 HTTP를 통해 데이터베이스 MCP 서버에 연결할 수 있습니다. 서버는 다음과 같은 엔드포인트를 제공합니다.

엔드포인트

/list_tools - GET 또는 POST: 사용 가능한 모든 도구의 목록과 해당 설명 및 입력 스키마를 반환합니다.
/call_tool - POST: 특정 데이터베이스 도구 실행

예: 다른 LLM에서 호출

이 서버를 다른 LLM과 함께 사용하려면 LLM이 서버에 HTTP 요청을 생성하도록 설정해야 합니다. Llama 3와 같은 LLM에 대한 프롬프트를 구성하는 방법의 예는 다음과 같습니다.

You can interact with a database by making HTTP requests to a database service at http://localhost:8000. 
The service provides the following endpoints:

1. To get a list of available tools:
   Make a POST request to: http://localhost:8000/list_tools
   
2. To execute a database tool:
   Make a POST request to: http://localhost:8000/call_tool
   with a JSON body like:
   {
     "name": "tool_name",
     "arguments": {
       "param1": "value1",
       "param2": "value2"
     }
   }

For example, to execute a SQL query, you would make a request like:
POST http://localhost:8000/call_tool
Content-Type: application/json

{
  "name": "execute_query",
  "arguments": {
    "connection_id": "my_db",
    "query": "SELECT * FROM users"
  }
}

클라이언트 통합을 위한 샘플 Python 코드

import requests
import json

# Base URL of the database MCP server
BASE_URL = "http://localhost:8000"

# List available tools
def list_tools():
    response = requests.post(f"{BASE_URL}/list_tools")
    return response.json()

# Execute a database tool
def call_tool(tool_name, arguments):
    payload = {
        "name": tool_name,
        "arguments": arguments
    }
    response = requests.post(f"{BASE_URL}/call_tool", json=payload)
    return response.json()

# Example: List tables in a database
def list_tables(connection_id):
    return call_tool("list_tables", {"connection_id": connection_id})

# Example: Execute a SQL query
def execute_query(connection_id, query, params=None):
    return call_tool("execute_query", {
        "connection_id": connection_id,
        "query": query,
        "params": params
    })

# Example: Add a new connection
def add_connection(connection_id, db_type, **kwargs):
    args = {"connection_id": connection_id, "type": db_type}
    args.update(kwargs)
    return call_tool("add_connection", args)

특허

MIT 라이센스