数据库 MCP 服务器

模型上下文协议 (MCP) 服务器提供用于连接和与各种数据库系统交互的工具。

特征

多数据库支持：连接到 SQLite、PostgreSQL、MySQL/MariaDB 和 SQL Server 数据库
统一接口：跨所有受支持的数据库类型的数据库操作的通用工具
数据库特定扩展：在需要时，提供针对数据库特定功能的特定工具
模式管理：创建、修改和删除表和索引
查询执行：执行原始 SQL 查询或使用结构化查询工具
事务支持：开始、提交和回滚事务

Related MCP server: SQLite MCP Server

安装

先决条件

Python 3.8 或更高版本
所需的 Python 包（使用 pip 自动安装）：
- SQLAlchemy
- 各种数据库驱动程序，取决于您要使用的数据库：
  - SQLite（包含在 Python 中）
  - PostgreSQL： psycopg2-binary
  - MySQL/MariaDB： mysql-connector-python
  - SQL 服务器： pyodbc

从源代码安装

# Clone the repository
git clone <repository-url>

# Install the package
pip install -e .

配置

可以使用环境变量、配置文件或在运行时提供连接详细信息来配置服务器。

环境变量

DB_CONFIG_PATH ：JSON 配置文件的路径
DB_CONNECTIONS ：以逗号分隔的连接 ID 列表或包含连接详细信息的 JSON 字符串

配置文件格式

{
  "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"
    }
  }
}

用法

运行服务器

作为 Claude 的 MCP 服务器

# 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

作为独立 Web 服务器（适用于任何 LLM）

# 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

可用的 MCP 工具

连接管理

add_connection ：添加新的数据库连接
test_connection ：测试数据库连接
list_connections ：列出所有数据库连接
remove_connection ：删除数据库连接

查询执行

execute_query SQL 查询
get_records ：从表中获取记录
insert_record ：将记录插入表中
update_record ：更新表中的记录
delete_record ：从表中删除记录

模式管理

list_tables ：列出数据库中的所有表
get_table_schema ：获取表的模式
create_table ：创建新表
drop_table ：删除表
create_index ：在表上创建索引
drop_index ：删除索引
alter_table ：更改表结构

交易管理

begin_transaction ：开始交易
commit_transaction ：提交事务
rollback_transaction ：回滚事务

示例

添加连接

{
  "connection_id": "my_sqlite_db",
  "type": "sqlite",
  "db_path": "/path/to/database.db"
}

执行查询

{
  "connection_id": "my_sqlite_db",
  "query": "SELECT * FROM users WHERE age > ?",
  "params": [21]
}

创建表

{
  "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
    }
  ]
}

插入记录

{
  "connection_id": "my_sqlite_db",
  "table": "users",
  "data": {
    "name": "John Doe",
    "email": "john@example.com"
  }
}

发展

运行测试

# Run all tests
python -m unittest discover

# Run specific test file
python -m unittest tests.test_sqlite

与其他法学硕士 (LLM) 的联系

当作为独立的 Web 服务器运行时，其他 LLM（例如 Llama 3）可以通过 HTTP 连接到数据库 MCP 服务器。该服务器公开以下端点：

端点

/list_tools - GET 或 POST：返回所有可用工具及其描述和输入模式的列表
/call_tool - POST：执行特定的数据库工具

示例：来自另一个法学硕士的电话

要将此服务器与其他 LLM 一起使用，请让 LLM 生成发送到该服务器的 HTTP 请求。以下是为 Llama 3 等 LLM 构建提示的示例：

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"
  }
}

客户端集成的示例 Python 代码

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)

执照

MIT 许可证

Database MCP Server