Forge

MCP server + assistant de debugging sobre Supabase Edge Functions.

El agente lista schema, explica planes SQL, propone politicas RLS y corre queries de solo lectura respetando el JWT del usuario. Nada de service_role en el cliente.

Proyecto hosted (link, push, deploy, demo de 2 orgs): ver HOSTED.md.

Que demuestra

• MCP hospedado en Edge Functions (Deno)

• Tools con allowlist (sin DDL destructivo)

• RLS como autorizacion, no checks en el frontend

• Assistant UI con tool trace y boton Cargar demo RLS

• Harness de evals en evals/

• Skill para agentes en skills/supabase-rls.md

Arquitectura

Cursor / Assistant UI
        |  MCP JSON-RPC
        v
Edge Function  mcp-server
        |  user JWT -> Postgres + RLS
        v
Postgres

El LLM (Azure OpenAI mini u otro) solo vive en chat. El MCP no habla con el modelo: expone tools.

Setup local

git clone https://github.com/mcontrerasmalpar-pixel/forge-mcp-supabase.git
cd forge-mcp-supabase

npx supabase start
npx supabase db reset

npx supabase secrets set AZURE_OPENAI_ENDPOINT=https://YOUR.openai.azure.com
npx supabase secrets set AZURE_OPENAI_API_KEY=...
npx supabase secrets set AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT=gpt-4o-mini

cd apps/web
cp .env.example .env.local
npm install
npm run dev

Despues del login pulsa Cargar demo RLS: te asigna acme-alpha y crea documentos en beta-shadow que no debes ver.

Cursor: copia .cursor/mcp.json.example a .cursor/mcp.json.

Tools

Seguridad

1. Cliente: anon key + user JWT.

2. run_readonly_sql rechaza INSERT/UPDATE/DELETE/DROP/ALTER.

3. propose_rls no aplica migraciones.

4. Rate limit 40 tools/min por auth.uid().

npm run evals

MIT