mcp-db-wrapper-example

foro.sh 데이터베이스 스타터: 작은 SQL 데이터베이스를 감싸는 MCP 서버입니다. 하나의 데모 테이블(notes)이 포함되어 있어 바로 쿼리할 수 있으며, AI 코딩 에이전트가 읽고 쓸 수 있는 도구를 제공합니다.

Claude Code에서 여시나요? 설치할 것이 없습니다. 이 저장소에는 에이전트가 필요한 스킬이 .claude/skills/에 포함되어 있습니다: 이 서버를 배포하는 방법과 모델이 감당할 만한 가치가 있는 도구를 추가하는 방법입니다.

배포 전에

별도의 설정 없이, 이 서버는 재시작 및 재배포 시마다 초기화되는 로컬 SQLite 파일에서 실행됩니다. 시험해보기에는 좋지만, 중요한 데이터에는 적합하지 않습니다.

데이터를 유지하려면 프로젝트의 Secrets 탭에 **DATABASE_URL**을 비밀로 설정하세요(제어하는 볼륨의 파일을 가리키는 sqlite:/// URL). 완전히 다른 종류의 데이터베이스에 대해서는 아래 Storage를 참조하세요.

Related MCP server: sqlite-mcp

도구

나만의 것으로 만들기

이것은 시작점일 뿐, 완성된 제품이 아닙니다. 이 저장소를 Claude Code(또는 다른 AI 코딩 에이전트)에서 열고 다음을 요청하세요:

• 프로젝트에 실제로 필요한 테이블 추가

• 데이터에 대해 수행하려는 특정 작업을 위한 도구 추가 — 단순한 query/insert가 아닌 — 예: find_customer(email), log_event(...)

• 실제 데이터베이스가 생기면 연결 (아래 Storage 참조)

이 모든 작업을 수행하기 위해 FastMCP나 Model Context Protocol을 알 필요는 없습니다. 원하는 것을 평범한 언어로 설명하고 에이전트가 코드를 작성하게 하세요.

스토리지

데이터베이스 유형은 pyproject.toml에 선언되어 있습니다:

[tool.mcp-db-wrapper]
database = "sqlite"

server.py는 이를 읽고 DATABASE_URL이 일치하지 않으면 부팅을 거부합니다(예: database = "sqlite"인데 sqlite:///가 아닌 URL). 유형은 설정된 URL에서 추론되는 것이 아니라 구성(config)이기 때문입니다.

기본적으로 DATABASE_URL 비밀이 없으면 /tmp/db.sqlite3에서 실행되며, 자동으로 생성되고 설정이 필요 없으며, 재시작 및 재배포 시마다 초기화됩니다(플랫폼이 영구 볼륨을 마운트하지 않음). 데이터를 유지하려면 DATABASE_URL을 제어하는 볼륨의 sqlite:/// 경로로 설정하세요. 완전히 다른 종류의 데이터베이스(예: Postgres)를 사용하려면 AI 코딩 에이전트에게 해당 드라이버로 교체하고 위의 database를 업데이트하도록 요청하세요.

로컬에서 실행

uv run server.py

서버는 스트리밍 가능한 HTTP를 통해 http://localhost:8000/mcp에서 MCP를 사용합니다(PORT를 설정하여 포트 변경 가능 — foro가 배포 시 주입하는 동일한 이름입니다).

배포

pyproject.toml이 foro.sh에 필요한 전부이므로, 이 저장소는 그대로 배포됩니다: 로그인하고, 이 저장소를 선택하고, 배포하세요.