Skip to main content
Glama
StructlyOfficial

Structly MCP Server

Official

Structly MCP Server

MCP-сервер для Structly (VisualDB) — позволяет ИИ-агентам полноценно работать с проектами, схемами, таблицами, колонками, связями, группами, Git-ветками, SQL-импортом/экспортом и AI-генерацией схем через протокол Model Context Protocol.

Сервер — отдельный процесс, который общается со Structly по REST API, используя bearer-токен из раздела «Интеграции» продукта.


Возможности

Проекты — список, создание, редактирование, удаление.

Схемы — список, создание, редактирование, удаление, коммит, анализ, AI-генерация (create / modify), применение результата ИИ.

Таблицы и колонки — получение диаграммы схемы, создание/редактирование/удаление таблиц, массовое обновление позиций, управление колонками (типы, PK, default).

Группы и связи — группы таблиц для визуальной организации, связи (внешние ключи) с действиями при удалении/обновлении.

SQL — импорт DDL в схему, экспорт схемы в SQL.

Git — ветки, fork, коммиты, checkout, reset, merge, миграции, DAG коммитов, ветка по умолчанию.

Источники данных — привязка проекта к Structly Agent, проверка подключения, задачи синхронизации (sync-jobs).


Related MCP server: SQLite Cloud MCP Server

Требования

Через npx (рекомендуется):

  • Node.js 18+ (npx)

  • Запущенный бэкенд Structly

  • API-токен Structly из раздела «Интеграции»

Из исходников:

  • Python 3.12+

  • uv (или любой pip-окружение)

  • Запущенный бэкенд Structly

  • API-токен Structly из раздела «Интеграции»


Установка

Через npx (рекомендуется)

Ничего устанавливать не нужно — сервер собран в standalone-бинарник (PyInstaller) и запускается из npm:

npx -y structly-mcp

Из исходников

cd mcp_visualdb
uv sync
cp .env.example .env

Заполните .env:

STRUCTLY_API_TOKEN=<токен из «Интеграций»>

Запуск

Через npx (рекомендуется, без Python и uv)

npx -y structly-mcp --transport stdio

Параметры те же, что и у Python-версии (--transport, --host, --port). Переменные окружения STRUCTLY_API_URL (по умолчанию http://localhost:8000) и STRUCTLY_API_TOKEN задаются через env в конфиге MCP-клиента.

Из исходников

stdio (для локальных агентов: Claude Code, opencode и др.)

uv run structly-mcp --transport stdio

Или через модуль:

uv run python -m mcp_visualdb

Streamable HTTP (для удалённых агентов)

uv run structly-mcp --transport streamable-http --host 0.0.0.0 --port 8765

MCP endpoint будет доступен по адресу http://<host>:<port>/mcp.

SSE (устаревший транспорт)

uv run structly-mcp --transport sse --host 0.0.0.0 --port 8765

Сборка и публикация npm-пакета

  • Сборка standalone-бинарника: build/README.md

  • npm-пакет: папка npm/

  • Публикация: cd npm && npm publish

  • Локальная проверка без публикации: cd npm && npm linknpx structly-mcp


Подключение к агенту

Через npx (рекомендуется)

Пример конфигурации MCP-сервера в клиенте (opencode / Claude Desktop):

{
  "mcpServers": {
    "structly": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "structly-mcp"],
      "env": {
        "STRUCTLY_API_TOKEN": "<ваш_токен>",
      }
    }
  }
}

Из исходников (uv)

{
  "mcpServers": {
    "structly": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "--directory",
        "E:/project/PycharmProjects/mcp_visualdb",
        "structly-mcp"
      ],
      "env": {
        "STRUCTLY_API_TOKEN": "<ваш_токен>",
      }
    }
  }
}

⚠️ MCP-клиенты передают в subprocess только ограниченный набор переменных окружения, поэтому токен нужно передавать через env конфигурации клиента (в .env файле проекта он не подхватится при запуске через npx).


Инструменты (47)

Категория

Инструменты

Проекты

list_projects, create_project, edit_project, delete_project

Схемы

list_schemas, create_schema, edit_schema, delete_schema, commit_schema, analyze_schema

AI-схемы

ai_preview_schema, ai_get_preview, ai_apply_schema

Диаграмма

get_diagram, export_schema_sql

Таблицы

create_table, edit_table, delete_table, batch_edit_tables

Колонки

create_column, edit_column, delete_column

Группы

create_group, edit_group, delete_group

Связи

create_relationship, edit_relationship, delete_relationship

SQL

import_sql_into_schema

Git

list_branches, create_branch, fork_branch, commit_to_branch, checkout_branch, checkout_commit, reset_branch, merge_branches, get_branch_migration, get_commit_dag, set_default_branch

Data sources

get_data_source, set_data_source, delete_data_source, test_connection, list_sync_jobs, create_sync_job, get_sync_job

Ресурсы

  • structly://projects — список проектов

  • structly://projects/{project_uuid}/schemas — схемы проекта

  • structly://schemas/{schema_uuid}/diagram — полная структура схемы

Промпты

  • create_project — создать проект по описанию

  • design_schema — спроектировать схему по требованиям

  • modify_schema — внести изменения в схему по описанию


Тесты

uv run pytest
uv run ruff check src

Структура проекта

src/mcp_visualdb/
├── __main__.py        # python -m mcp_visualdb
├── cli.py             # точка входа, выбор транспорта
├── config.py          # настройки из .env
├── client.py          # HTTP-клиент Structly API
├── server.py          # сборка MCPServer
├── utils.py           # утилиты (JSON-сериализация)
├── resources.py       # ресурсы MCP
├── prompts.py         # промпты MCP
└── tools/             # инструменты MCP
    ├── projects.py
    ├── schemas.py
    ├── tables.py
    ├── git.py
    ├── data_sources.py
    └── sql.py
Install Server
F
license - not found
B
quality
C
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Servers

  • A
    license
    B
    quality
    C
    maintenance
    Enables AI agents to interact with local SQLite databases with full CRUD, schema introspection, foreign key relations, generated columns, and multi-format import/export (CSV, JSON, XLSX) through natural language.
    26
    17
    MIT

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • Git-backed platform for skills, tools, and context for AI agents

  • Give your AI agent a persistent map of your project's structure, dependencies, and bugs.

  • The agent-native cloud: database, functions, AI, storage, computers. 50 tools, one API key.

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/StructlyOfficial/MCP-server'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server