Supabase MCP 服务器

模型上下文协议 (MCP) 服务器，使 AI 工具能够与 Supabase 数据库交互。该服务器提供用于读取、创建、更新和删除 Supabase 表中记录的工具。

特征

• 通过过滤和列选择从任何 Supabase 表中读取行

• 在表中创建单个或多个记录

• 根据过滤条件更新记录

• 根据过滤条件删除记录

• 人工智能模型理解的全面工具描述

• 使用 Pydantic 进行类型安全的请求/响应处理

• Docker 支持，轻松部署

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先决条件

• Python 3.9+

• Docker 和 Docker Compose

• 具有服务角色密钥的 Supabase 项目

• 兼容 FastMCP 的 AI IDE

安装

1. 克隆存储库：

git clone https://github.com/yourusername/supabase-mcp.git
cd supabase-mcp

2. 使用您的 Supabase 凭证创建一个.env文件：

cp .env.example .env
# Edit .env with your Supabase credentials:
# SUPABASE_URL=your-project-url
# SUPABASE_KEY=your-service-role-key

3. 构建并启动容器：

# Build and start in detached mode
docker-compose up --build -d

# To view logs
docker-compose logs -f

# To stop the container
docker-compose down

该服务器将在http://localhost:8000上可用。

Docker 管理命令

# Start the container
docker-compose up

# Start in detached mode (background)
docker-compose up -d

# Stop the container
docker-compose down

# View logs
docker-compose logs -f

# Rebuild the container
docker-compose up --build

# Check container status
docker-compose ps

# Restart the container
docker-compose restart

Docker 问题故障排除

1. 如果容器启动失败：

   # Check logs
   docker-compose logs -f
   
   # Check container status
   docker-compose ps
   
   # Remove and rebuild
   docker-compose down
   docker-compose up --build

2. 如果遇到端口冲突：

   # Stop any existing containers using port 8000
   docker-compose down
   
   # Or modify the port in docker-compose.yml
   # ports:
   #   - "8000:8000"  # Change the first number to an available port

3. 如果环境变量未加载：

   # Verify .env file exists and has correct values
   cat .env
   
   # Check environment variables in container
   docker-compose exec mcp-server env

在 AI IDE 中配置 MCP

常规配置步骤

1. 打开你的 AI IDE 的设置/首选项

2. 导航至 MCP 或 AI 设置部分

3. 添加一个新的 MCP 服务器，配置如下：

{
  "name": "Supabase MCP",
  "command": "docker-compose",
  "args": ["up"],
  "cwd": "/path/to/supabase-mcp"
}

IDE 特定指令

光标

1. 打开设置（⌘，或 Ctrl+,）

2. 前往“AI”部分

3. 在“MCP 服务器”下，点击“添加服务器”

4. 使用上面的配置

5. 重新启动 Cursor 以应用更改

带有 AI 扩展的 VS Code

1. 打开命令面板（⌘⇧P 或 Ctrl+Shift+P）

2. 搜索“MCP”或“AI 设置”

3. 添加新的 MCP 服务器配置

4. 使用上面的配置

5. 重新加载 VS Code 窗口

带有 AI 插件的 JetBrains IDE

1. 打开设置（⌘ 或 Ctrl+Alt+S）

2. 导航至“工具”→“AI”→“MCP 服务器”

3. 点击“+”添加新服务器

4. 使用上面的配置

5. 重新启动 IDE 以应用更改

验证 MCP 连接

1. 检查 IDE 的状态栏以了解 MCP 服务器状态

2. 寻找绿色指示灯或“MCP 已连接”消息

3. 尝试使用需要数据库访问的 AI 功能

4. 检查 Docker 日志是否存在任何连接问题：

   docker-compose logs -f

用法

1. 启动 MCP 服务器：

docker-compose up

2. 配置您的 AI 工具以使用 MCP 服务器：

{
  "mcpServers": {
    "supabase": {
      "command": "docker-compose",
      "args": ["up"]
    }
  }
}

可用工具

读取行

从 Supabase 表中读取行，并可选择过滤和列。

使用示例：

{
  "table_name": "users",
  "columns": ["id", "name"],
  "filters": { "age": { "gt": 18 } },
  "limit": 10
}

创建记录

在 Supabase 表中创建一个或多个记录。

使用示例：

{
  "table_name": "users",
  "records": [
    { "name": "John", "age": 30 },
    { "name": "Jane", "age": 25 }
  ]
}

更新记录

根据过滤条件更新 Supabase 表中的记录。

使用示例：

{
  "table_name": "users",
  "filters": { "status": "inactive" },
  "updates": { "status": "active" }
}

删除记录

根据过滤条件从 Supabase 表中删除记录。

使用示例：

{
  "table_name": "users",
  "filters": { "id": 1 }
}

安全注意事项

• 始终在安全的环境中使用服务角色密钥

• 切勿在客户端代码中公开服务角色密钥

• 在 Supabase 中使用适当的行级安全策略

• 考虑对生产用途实施速率限制

贡献

1. 分叉存储库

2. 创建功能分支

3. 提交你的更改

4. 推送到分支

5. 创建拉取请求

执照

麻省理工学院