Многобазовый сервер MCP (от Legion AI)

Сервер, который помогает людям получать доступ к данным в базах данных и выполнять запросы с помощью Legion Query Runner с интеграцией Model Context Protocol (MCP) Python SDK.

Начните генерацию здесь

Этот инструмент предоставлен Legion AI . Чтобы использовать полноценный и мощный инструмент аналитики данных AI, посетите сайт. Напишите нам, если вы хотите, чтобы мы поддерживали какую-то одну базу данных.

Конец поколения здесь

Почему стоит выбрать базу данных MCP

Database MCP выделяется среди других решений для доступа к базам данных по нескольким веским причинам:

• Унифицированный интерфейс для работы с несколькими базами данных : подключайтесь к PostgreSQL, MySQL, SQL Server и другим базам данных через единый согласованный API — нет необходимости изучать различные клиентские библиотеки для каждого типа базы данных.

• Интеграция с поддержкой искусственного интеллекта : разработан специально для взаимодействия с помощниками на базе искусственного интеллекта через протокол контекста модели (MCP), позволяющий выполнять операции с базами данных на естественном языке.

• Обнаружение схемы с нулевой конфигурацией : автоматически обнаруживает и предоставляет схемы базы данных без ручной настройки или сопоставления.

• Инструменты, не зависящие от базы данных : находите таблицы, исследуйте схемы и выполняйте запросы с помощью одного и того же набора инструментов независимо от базовой технологии базы данных.

• Безопасное управление учетными данными : обеспечивает безопасную обработку данных аутентификации базы данных, отделяя учетные данные от кода приложения.

• Простое развертывание : работает с современными средами разработки ИИ, такими как LangChain, FastAPI и другими, с минимальной настройкой.

• Расширяемый дизайн : легко добавляйте пользовательские инструменты и подсказки для улучшения функциональности в конкретных случаях использования.

Независимо от того, создаете ли вы ИИ-агенты, которым необходим доступ к базе данных, или просто хотите унифицированный интерфейс для нескольких баз данных, Database MCP предоставляет оптимизированное решение, которое значительно сокращает время разработки и сложность.

Related MCP server: MCP Database Server

Функции

• Поддержка нескольких баз данных — одновременное подключение к нескольким базам данных

• Доступ к базе данных через Legion Query Runner

• Поддержка протокола контекста модели (MCP) для помощников на основе искусственного интеллекта

• Раскройте операции с базой данных как ресурсы, инструменты и подсказки MCP

• Несколько вариантов развертывания (автономный сервер MCP, интеграция FastAPI)

• Выполнение запроса и обработка результатов

• Гибкая настройка с помощью переменных среды, аргументов командной строки или настроек MCP JSON

• Выбор базы данных пользователем для многобазовых настроек

Поддерживаемые базы данных

Мы используем библиотеку Legion Query Runner в качестве коннекторов. Вы можете найти больше информации в их api doc .

Что такое МКП?

Model Context Protocol (MCP) — это спецификация для поддержания контекста в приложениях ИИ. Этот сервер использует MCP Python SDK для:

• Использовать операции с базами данных в качестве инструментов для помощников на основе искусственного интеллекта

• Предоставить схемы баз данных и метаданные в качестве ресурсов

• Генерировать полезные подсказки для операций с базой данных

• Включить взаимодействие с базами данных с отслеживанием состояния

Установка и настройка

Требуемые параметры

Для конфигурации с одной базой данных:

• DB_TYPE : Код типа базы данных (см. таблицу выше)

• DB_CONFIG : строка конфигурации JSON для подключения к базе данных

Для конфигурации с несколькими базами данных:

• DB_CONFIGS : JSON-массив конфигураций базы данных, каждая из которых содержит:

  • db_type : Код типа базы данных

  • конфигурация : Конфигурация подключения к базе данных

  • описание : понятное для человека описание базы данных

Формат конфигурации зависит от типа базы данных. Подробности конфигурации для конкретной базы данных см. в документации API.

Методы установки

Вариант 1: Использование УФ (рекомендуется)

При использовании uv , не требуется специальной установки. Мы будем использовать uvx для прямого запуска database-mcp .

Пример конфигурации UV (одна база данных):

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": []
      }
    }
}

Пример конфигурации UV (несколько баз данных):

{
    "mcpServers": {
      "database-mcp": {
        "command": "uvx",
        "args": [
          "database-mcp"
        ],
        "env": {
          "DB_CONFIGS": "[{\"id\":\"pg_main\",\"db_type\":\"pg\",\"configuration\":{\"host\":\"localhost\",\"port\":5432,\"user\":\"user\",\"password\":\"pw\",\"dbname\":\"postgres\"},\"description\":\"PostgreSQL Database\"},{\"id\":\"mysql_data\",\"db_type\":\"mysql\",\"configuration\":{\"host\":\"localhost\",\"port\":3306,\"user\":\"root\",\"password\":\"pass\",\"database\":\"mysql\"},\"description\":\"MySQL Database\"}]"
        },
        "disabled": true,
        "autoApprove": []
      }
    }
}

Вариант 2: использование PIP

Установка через pip:

pip install database-mcp

Пример конфигурации PIP (одна база данных):

{
  "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\"}"
      }
    }
  }
}

Запуск сервера

Режим производства

python mcp_server.py

Методы конфигурации

Переменные среды (единая база данных)

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

Переменные среды (несколько баз данных)

export DB_CONFIGS='[{"id":"pg_main","db_type":"pg","configuration":{"host":"localhost","port":5432,"user":"username","password":"password","dbname":"database_name"},"description":"PostgreSQL Database"},{"id":"mysql_users","db_type":"mysql","configuration":{"host":"localhost","port":3306,"user":"root","password":"pass","database":"mysql"},"description":"MySQL Database"}]'
uv run src/database_mcp/mcp_server.py

Если вы не укажете идентификатор, система сгенерирует его автоматически на основе типа и описания базы данных:

export DB_CONFIGS='[{"db_type":"pg","configuration":{"host":"localhost","port":5432,"user":"username","password":"password","dbname":"database_name"},"description":"PostgreSQL Database"},{"db_type":"mysql","configuration":{"host":"localhost","port":3306,"user":"root","password":"pass","database":"mysql"},"description":"MySQL Database"}]'
# IDs will be generated as something like "pg_postgres_0" and "my_mysqldb_1"
uv run src/database_mcp/mcp_server.py

Аргументы командной строки (одна база данных)

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

Аргументы командной строки (несколько баз данных)

python mcp_server.py --db-configs '[{"id":"pg_main","db_type":"pg","configuration":{"host":"localhost","port":5432,"user":"username","password":"password","dbname":"database_name"},"description":"PostgreSQL Database"},{"id":"mysql_users","db_type":"mysql","configuration":{"host":"localhost","port":3306,"user":"root","password":"pass","database":"mysql"},"description":"MySQL Database"}]'

Обратите внимание, что вы можете указать собственные идентификаторы для каждой базы данных с помощью поля id или позволить системе сгенерировать их на основе типа и описания базы данных.

Поддержка нескольких баз данных

При подключении к нескольким базам данных необходимо указать, какую базу данных использовать для каждого запроса:

1. Используйте инструмент list_databases для просмотра доступных баз данных с их идентификаторами.

2. Используйте get_database_info для просмотра сведений о схеме баз данных.

3. Используйте find_table для поиска таблицы во всех базах данных.

4. Предоставьте параметр db_id таким инструментам, как execute_query , get_table_columns и т. д.

Подключения к базе данных управляются внутренне как словарь объектов DbConfig , причем каждая база данных имеет уникальный идентификатор. Информация о схеме представлена в виде списка объектов таблиц, где каждая таблица содержит свое имя и информацию о столбцах.

Подсказка select_database помогает пользователям пройти процесс выбора базы данных.

Представление схемы

Схемы базы данных представлены в виде списка объектов таблиц, где каждая таблица содержит информацию о своих столбцах:

[
  {
    "name": "users",
    "columns": [
      {"name": "id", "type": "integer"},
      {"name": "username", "type": "varchar"},
      {"name": "email", "type": "varchar"}
    ]
  },
  {
    "name": "orders",
    "columns": [
      {"name": "id", "type": "integer"},
      {"name": "user_id", "type": "integer"},
      {"name": "product_id", "type": "integer"},
      {"name": "quantity", "type": "integer"}
    ]
  }
]

Такое представление упрощает программный доступ к информации таблиц и столбцов, сохраняя при этом четкую иерархическую структуру.

Раскрытые возможности MCP

Ресурсы

Инструменты

Все инструменты, специфичные для баз данных (например, execute_query , get_table_columns и т. д.), требуют параметр db_id для указания, какую базу данных использовать.

Подсказки

Разработка

Использование MCP-инспектора

запустите это, чтобы запустить инспектор

npx @modelcontextprotocol/inspector uv run src/database_mcp/mcp_server.py

затем в поле ввода команды задайте что-то вроде

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

Тестирование

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

Издательский

# Clean up build artifacts
rm -rf dist/ build/ 
# Remove any .egg-info directories if they exist
find . -name "*.egg-info" -type d -exec rm -rf {} + 2>/dev/null || true
# Build the package
uv run python -m build
# Upload to PyPI
uv run python -m twine upload dist/*

Лицензия

Этот репозиторий лицензирован по GPL