How do I use dameng-mcp-server?

1. Click on "Deploy Server". 2. Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state. 3. In the chat, type @ followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@dameng-mcp-server list all tables in the database" That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed. Here is a step-by-step guide with screenshots.

dameng-mcp-server

by CLGCLG

Overview Schema Source Related Servers Discussions Admin

Python

Hybrid

达梦数据库 MCP Server

基于 Model Context Protocol (MCP) Python SDK 构建的达梦数据库交互服务，让 AI 助手能够直接查询和管理达梦数据库。

功能概览

类别	工具	说明
连接管理	`connect`	连接达梦数据库
	`disconnect`	断开当前连接
	`get_connection_info`	获取连接信息和数据库版本
对象浏览	`list_schemas`	列出所有模式
	`list_tables`	列出所有表
	`list_views`	列出所有视图
	`list_procedures`	列出所有存储过程
	`list_functions`	列出所有函数
表结构	`describe_table`	查看表结构（列、索引、约束）
	`get_table_indexes`	获取表的索引详情
	`get_table_statistics`	获取表统计信息
SQL 执行	`execute_query`	执行 SELECT 查询
	`execute_update`	执行 DML/DDL 语句
	`execute_sql`	执行任意 SQL（自动判断类型）

Related MCP server: dameng-mcp-server

快速开始（3 步）

第 1 步：一键安装

python setup.py

安装脚本会自动完成：

安装 MCP SDK
自动搜索达梦数据库安装目录
配置 DM_HOME 环境变量
安装 dmPython 驱动
配置数据库连接信息

第 2 步：一键启动

Windows:

run.bat

Linux/macOS:

chmod +x run.sh
./run.sh

或直接运行：

python dameng_mcp_server.py

第 3 步：在 AI 助手中使用

连接数据库后，你可以让 AI 助手直接执行：

"列出所有表"
"查看 TEST_USER 表的结构"
"查询 SELECT * FROM TEST_USER WHERE ID = 1"
"创建一个新表 CREATE TABLE ..."

在 TRAE / Claude Desktop 中使用

编辑 MCP 配置文件，添加以下内容：

{
  "mcpServers": {
    "dameng-database": {
      "command": "python",
      "args": ["E:\\MCP\\dameng-mcp\\dameng_mcp_server.py"],
      "env": {
        "DM_HOST": "localhost",
        "DM_PORT": "5236",
        "DM_USER": "SYSDBA",
        "DM_PASSWORD": "your_password",
        "DM_SCHEMA": ""
      }
    }
  }
}

MCP Server 启动时会自动检测达梦安装路径，无需手动设置 DM_HOME。

手动安装（不推荐使用 setup.py 时）

# 1. 安装 MCP SDK
pip install "mcp[cli]>=1.2.0"

# 2. 从达梦安装目录安装 dmPython
cd $DM_HOME/drivers/python/dmPython
python setup.py install

# 3. 运行
python dameng_mcp_server.py

环境变量

变量	说明	默认值
`DM_HOST`	数据库主机地址	`localhost`
`DM_PORT`	数据库端口	`5236`
`DM_USER`	用户名	`SYSDBA`
`DM_PASSWORD`	密码	无
`DM_SCHEMA`	默认模式	无

Docker 部署

方案 A：使用本地 dpi.tar.gz 构建自包含镜像（推荐）

# 将达梦 DPI 驱动压缩包命名为 dpi.tar.gz 放在项目目录
docker build -f Dockerfile.local -t dameng-mcp:local .
docker run -i --rm -e DM_PASSWORD=your_password dameng-mcp:local

方案 B：挂载宿主机达梦安装目录

docker build -t dameng-mcp .
docker run -i --rm \
  -v /path/to/dmdbms:/opt/dmdbms:ro \
  -e DM_PASSWORD=your_password \
  dameng-mcp

Docker Compose

# 默认使用本地 DPI 方案
docker-compose up -d

项目结构

dameng-mcp/
├── dameng_mcp_server.py     # MCP Server 主文件（自动检测达梦路径）
├── setup.py                 # 一键安装脚本
├── run.bat                  # Windows 一键启动
├── run.sh                   # Linux/macOS 一键启动
├── dameng_mcp_config.json   # MCP 客户端配置示例
├── pyproject.toml           # 项目配置和依赖
├── smithery.yaml            # Smithery 平台发布配置
├── Dockerfile               # Docker 基础镜像
├── Dockerfile.local         # Docker 自包含镜像
├── docker-compose.yml       # Docker Compose 部署
├── .env.example             # 环境变量模板
├── .gitignore               # Git 忽略规则
└── README.md                # 本文件

发布到 MCP 市场

发布到 Smithery

将代码推送到公开的 GitHub 仓库
访问 smithery.ai 并注册账户
连接 GitHub，进入 "Deployments" 页面创建部署
Smithery 会自动检测 smithery.yaml 和 Dockerfile

发布到 MCP.so

访问 mcp.so/submit
使用 GitHub 账号登录并提交

发布到火山引擎（TRAE 市场）

填写对接申请表单：申请链接

注意事项

首次使用建议运行 python setup.py 完成自动配置
MCP Server 启动时会自动搜索达梦安装目录，无需手动设置 DM_HOME
dmPython 依赖达梦数据库的 DPI 动态库
传输协议默认使用 stdio，日志输出到 stderr

This server cannot be deployed

Shareable, User-Owned Context BackendPeople, applications, and agents read, write, and coordinate together in one context lake. Reach it over MCP, a CLI, a Python SDK, or REST.fulcradynamics.comAd

Maintenance

ActivityInactive

ResponsivenessNo issues

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