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

This server cannot be installed

security - not tested

license - not tested

quality - not tested

How are these scores calculated?

hybrid server

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

통합 인터페이스를 통해 다양한 데이터베이스 시스템(SQLite, PostgreSQL, MySQL/MariaDB, SQL Server)에 연결하고 상호작용하기 위한 도구를 제공하는 모델 컨텍스트 프로토콜 서버입니다.

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