Oracle Database MCP Server
Oracle Database MCP Server
Ein Model Context Protocol (MCP) Server, der es GitHub Copilot und anderen LLMs ermöglicht, schreibgeschützte SQL-Abfragen gegen Oracle-Datenbanken auszuführen.
Inhaltsverzeichnis
Related MCP server: MCP Server for Oracle Database
🍎 macOS-Einrichtung (Apple Silicon — M1/M2/M3/M4)
Dies ist der empfohlene Weg für Mac-Benutzer. Wir verwenden Colima als Docker-Laufzeitumgebung (leichter als Docker Desktop und läuft nativ auf Apple Silicon) und bauen den MCP-Server aus dem Quellcode.
Schritt 1 — Voraussetzungen installieren
Homebrew (überspringen, falls bereits installiert):
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"Node.js v18+ via nvm (empfohlen):
# Install nvm
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.7/install.sh | bash
# Reload your shell config, then install Node
source ~/.zshrc
nvm install 20
nvm use 20
node --version # should print v20.x.xOder via Homebrew:
brew install node
node --versionColima + Docker CLI:
brew install colima dockerSchritt 2 — Colima starten
Colima ist eine leichtgewichtige Container-Laufzeitumgebung für macOS — kein Docker Desktop erforderlich.
# Start with enough resources for Oracle XE (needs at least 2GB RAM)
colima start --cpu 2 --memory 4 --disk 30
# Verify Docker is working
docker psWenn Colima bereits mit weniger Speicher läuft, führen Sie
colima stopaus und starten Sie es dann mit den oben genannten Flags neu.
Schritt 3 — Oracle XE abrufen und starten
Die Container-Registry von Oracle erfordert ein kostenloses Konto, bevor Sie das Image abrufen können.
Erstellen Sie ein kostenloses Konto unter https://container-registry.oracle.com
Melden Sie sich an, navigieren Sie zu Database → express und klicken Sie auf Accept License Agreement
Melden Sie sich über Ihr Terminal an:
docker login container-registry.oracle.com
# Enter your Oracle account email and password when promptedOracle XE 21c abrufen und ausführen:
docker run -d \
--name oracle-xe \
-p 1521:1521 \
-p 5500:5500 \
-e ORACLE_PWD=OraclePwd123 \
container-registry.oracle.com/database/express:latestWarten Sie, bis es bereit ist (dauert beim ersten Start 60–90 Sekunden):
# Poll health status — wait for "healthy"
watch -n 5 'docker inspect --format="{{.State.Health.Status}}" oracle-xe'
# Or tail the logs directly
docker logs -f oracle-xe
# Look for: DATABASE IS READY TO USE!Ihre Datenbank ist jetzt verfügbar unter:
Verbindungszeichenfolge:
localhost:1521/XESYSTEM-Passwort:
OraclePwd123Web-UI (EM Express): http://localhost:5500/em
Hinweis zum Servicenamen: Oracle XE 21c hat zwei Servicenamen:
XE— die Container-Datenbank (CDB), verwendet mit dem SYSTEM-Benutzer
XEPDB1— die steckbare Datenbank (PDB), verwendet für reguläre Anwendungsbenutzer
Um die Datenbank später zu starten und zu stoppen:
docker start oracle-xe
docker stop oracle-xeSchritt 4 — MCP-Server klonen und bauen
git clone https://github.com/tannerpace/mcp-oracle-database.git
cd mcp-oracle-database
npm install
npm run buildSchritt 5 — Umgebung konfigurieren
cp .env.example .envBearbeiten Sie .env für die lokale Oracle XE (gut zum Ausprobieren):
ORACLE_CONNECTION_STRING=localhost:1521/XE
ORACLE_USER=system
ORACLE_PASSWORD=OraclePwd123Für den Produktionseinsatz erstellen Sie zuerst einen dedizierten schreibgeschützten Benutzer — siehe Einen schreibgeschützten Benutzer erstellen.
Schritt 6 — Server testen
# Core tests: connects to Oracle, queries schema and version
npm run test-client
# Schema discovery tool tests
npm run test-discoveryErwartete Ausgabe:
✅ All tests completed successfully!
📊 Test Summary:
1. List Tools: ✅
2. List Tables (fast): ✅
3. List Tables (with counts): ✅
4. Describe Table: ✅
5. Get Table Relations: ✅
6. Get Sample Values: ✅
7. Suggest Related Tables: ✅
8. Cache Test: ✅Schritt 7 — VS Code verbinden
Siehe VS Code konfigurieren unten.
📦 Installation
Aus dem Quellcode bauen (empfohlen)
Dies gibt Ihnen den neuesten Code und ermöglicht es Ihnen, die Testsuite auszuführen, um sicherzustellen, dass alles funktioniert, bevor Sie eine Verbindung zu Copilot herstellen.
git clone https://github.com/tannerpace/mcp-oracle-database.git
cd mcp-oracle-database
npm install
npm run buildVon npm installieren
Wenn Sie nur das Server-Binary ohne Klonen des Quellcodes möchten:
npm install -g mcp-oracle-database🔌 VS Code konfigurieren
Option A — Aus dem Quellcode (empfohlen)
Erstellen Sie .vscode/mcp.json in Ihrem VS Code-Arbeitsbereich (oder fügen Sie es Ihrer globalen MCP-Konfiguration hinzu):
{
"servers": {
"oracleDatabase": {
"type": "stdio",
"command": "node",
"args": ["/absolute/path/to/mcp-oracle-database/dist/server.js"],
"env": {
"ORACLE_CONNECTION_STRING": "localhost:1521/XE",
"ORACLE_USER": "system",
"ORACLE_PASSWORD": "OraclePwd123",
"ORACLE_POOL_MIN": "2",
"ORACLE_POOL_MAX": "10",
"QUERY_TIMEOUT_MS": "30000",
"MAX_ROWS_PER_QUERY": "1000",
"ENFORCE_READ_ONLY_QUERIES": "true",
"MCP_MAX_RESPONSE_CHARS": "50000",
"MCP_MAX_ROWS_IN_RESPONSE": "200",
"MCP_MAX_STRING_LENGTH": "500"
}
}
}
}Ersetzen Sie /absolute/path/to/mcp-oracle-database durch den tatsächlichen Pfad auf Ihrem Computer (z. B. /Users/yourname/GITHUB/mcp-oracle-database).
Option B — Von npm globaler Installation
{
"servers": {
"oracleDatabase": {
"type": "stdio",
"command": "mcp-database-server",
"env": {
"ORACLE_CONNECTION_STRING": "localhost:1521/XE",
"ORACLE_USER": "your_user",
"ORACLE_PASSWORD": "your_password",
"ORACLE_POOL_MIN": "2",
"ORACLE_POOL_MAX": "10",
"QUERY_TIMEOUT_MS": "30000",
"MAX_ROWS_PER_QUERY": "1000",
"ENFORCE_READ_ONLY_QUERIES": "true",
"MCP_MAX_RESPONSE_CHARS": "50000",
"MCP_MAX_ROWS_IN_RESPONSE": "200",
"MCP_MAX_STRING_LENGTH": "500"
}
}
}
}Nach dem Speichern der Konfiguration laden Sie VS Code neu und öffnen Sie einen Copilot-Chat im Agent-Modus. Versuchen Sie:
"What tables are in the database?"
"Describe the HELP table"
"Show me 5 rows from the HELP table"Optional: Einen schreibgeschützten Benutzer erstellen
Die Verwendung von SYSTEM ist für lokale Tests in Ordnung, aber für jede echte Datenbank sollten Sie einen dedizierten schreibgeschützten Benutzer erstellen.
Verbinden Sie sich mit Oracle (z. B. via sqlplus oder einer GUI wie DBeaver):
-- For Oracle XE local Docker, connect with:
-- sqlplus system/OraclePwd123@localhost:1521/XEPDB1
CREATE USER readonly_user IDENTIFIED BY secure_password;
GRANT CREATE SESSION TO readonly_user;
GRANT SELECT ANY TABLE TO readonly_user;
-- Or restrict to specific tables:
-- GRANT SELECT ON myschema.orders TO readonly_user;
-- GRANT SELECT ON myschema.customers TO readonly_user;Aktualisieren Sie dann Ihre .env oder MCP-Konfiguration:
ORACLE_CONNECTION_STRING=localhost:1521/XEPDB1
ORACLE_USER=readonly_user
ORACLE_PASSWORD=secure_passwordFunktionen
🔒 Schreibgeschützter Zugriff — Verwendet einen dedizierten schreibgeschützten Datenbankbenutzer aus Sicherheitsgründen
📡 stdio-Transport — Kommuniziert über Standard-Ein-/Ausgabe (kein HTTP-Server erforderlich)
⚡ Verbindungspooling — Effiziente Oracle-Verbindungsverwaltung
📊 Schema-Introspektion — Abfrage von Tabellen- und Spalteninformationen
🔍 Erweiterte Schema-Erkennung — 5 spezialisierte Tools zum Entdecken von Tabellen, Beziehungen und Datenmustern
💾 In-Memory-Caching — Schneller wiederholter Zugriff mit LRU-Cache (5 Minuten TTL)
📝 Audit-Logging — Alle Abfragen werden mit Ausführungsmetriken protokolliert
⏱️ Timeout-Schutz — Verhindert lang laufende Abfragen
🛡️ Ergebnisbegrenzungen — Konfigurierbare Zeilenlimits zur Vermeidung von Speicherproblemen
🍎 Kein Oracle-Client erforderlich — Verwendet node-oracledb Thin Mode (reines JS, funktioniert auf Apple Silicon)
Architektur
GitHub Copilot / LLM
↓ (MCP Protocol)
MCP Client (spawns process)
↓ (JSON-RPC over stdio)
MCP Server (Node.js)
↓ (node-oracledb Thin Mode)
Oracle Database (read-only user)Verfügbare Tools
Core-Tools
query_database
Führt schreibgeschützte SQL-SELECT-Abfragen aus.
{
"query": "SELECT table_name FROM user_tables FETCH FIRST 10 ROWS ONLY",
"maxRows": 10
}get_database_schema
Ruft die Tabellenliste oder Spaltendetails für eine bestimmte Tabelle ab.
{ "tableName": "ORDERS" }Schema-Erkennungs-Tools
Fünf spezialisierte Tools für eine umfassende Schema-Introspektion:
Tool | Zweck | Zwischengespeichert |
| Alle zugänglichen Tabellen mit Metadaten & optionalen Zeilenanzahlen | ✅ |
| Spaltentypen, Constraints, Primär-/Fremdschlüssel | ✅ |
| Fremdschlüsselbeziehungen in JSON | ✅ |
| Beispielwerte zum Verständnis von Datenformaten | ❌ |
| Verwandte Tabellen über FK, Benennung, gemeinsame Spalten finden | ❌ |
📖 Siehe Schema Discovery Documentation für vollständige Details und Beispiele.
Beispiel-Copilot-Prompts
"List all tables in the database"
"Describe the ORDERS table and its relationships"
"How many active users are there?"
"What are the top 5 products by sales this month?"
"Show me recent transactions for customer ID 12345"Konfigurationsreferenz
Alle Einstellungen können in .env oder als env-Schlüssel in Ihrer VS Code MCP-Konfiguration vorgenommen werden.
# Oracle Database Connection
ORACLE_CONNECTION_STRING=localhost:1521/XE # host:port/service
ORACLE_USER=system
ORACLE_PASSWORD=OraclePwd123
# Connection Pool
ORACLE_POOL_MIN=2
ORACLE_POOL_MAX=10
# Query Safety
QUERY_TIMEOUT_MS=30000 # max query time in ms
MAX_ROWS_PER_QUERY=1000 # max rows Oracle will fetch
MAX_QUERY_LENGTH=50000 # max SQL length in chars
ENFORCE_READ_ONLY_QUERIES=true # reject non-SELECT statements
# MCP Response Limits
MCP_MAX_RESPONSE_CHARS=50000 # hard cap on total response size
MCP_MAX_ROWS_IN_RESPONSE=200 # max rows per tool call response
MCP_MAX_STRING_LENGTH=500 # max chars per string field
# Logging
LOG_LEVEL=info
ENABLE_AUDIT_LOGGING=true
ENABLE_FILE_LOGGING=true
LOG_DIR=./logs
NODE_ENV=developmentGroße Schemata: Wenn Ihre Datenbank mehr als 500 Tabellen hat, erhöhen Sie
MCP_MAX_RESPONSE_CHARSauf100000.
Entwicklung
Skripte
npm run build # Compile TypeScript → dist/
npm run dev # Watch mode compilation
npm run clean # Remove dist/
npm run typecheck # Type-check without compiling
npm start # Start MCP server (requires build first)
npm run test-client # Core tool tests against live Oracle DB
npm run test-discovery # Schema discovery tool testsProjektstruktur
mcp-oracle-database/
├── src/
│ ├── server.ts # MCP server entry point
│ ├── client.ts # Core test client
│ ├── test-discovery.ts # Discovery tools test client
│ ├── config.ts # Zod-validated configuration
│ ├── database/
│ │ ├── oracleConnection.ts # Connection pool manager
│ │ ├── queryExecutor.ts # Query execution + safety checks
│ │ └── types.ts
│ ├── tools/
│ │ ├── queryDatabase.ts # query_database tool
│ │ ├── getSchema.ts # get_database_schema tool
│ │ └── discovery/ # 5 schema discovery tools + cache
│ └── utils/
│ ├── logger.ts # Lightweight file + console logger
│ └── responseFormatter.ts # MCP response size management
├── dist/ # Compiled output (git-ignored)
├── .env # Your credentials (git-ignored)
├── .env.example # Template
└── package.jsonSicherheitshinweise
Schreibgeschützter Benutzer — Der Datenbankbenutzer sollte in der Produktion nur SELECT-Berechtigungen haben
Kein Schutz vor Injektionen — Der Server vertraut darauf, dass das LLM gültiges SQL generiert; der schreibgeschützte Benutzer ist das Sicherheitsnetz
Abfragebegrenzungen — Zeilenanzahl- und Timeout-Limits verhindern Ressourcenerschöpfung
Audit-Logging — Alle Abfragen werden mit Zeitstempeln zur Überprüfung protokolliert
Lokale Nutzung — Dieser Server ist dafür konzipiert, direkt auf Ihrem Computer zu laufen; er kann lokal ausgeführt werden und dennoch auf Remote-Datenbanken zugreifen.
Fehlerbehebung
Colima läuft nicht (macOS)
colima status
colima start --cpu 2 --memory 4 # Oracle needs at least 2GB RAM
docker ps # verify Docker is availableProbleme mit dem Oracle-Container
# Check if container exists
docker ps -a | grep oracle-xe
# View startup logs
docker logs oracle-xe
# Already exists but stopped — just start it
docker start oracle-xe
# Check health status
docker inspect --format='{{.State.Health.Status}}' oracle-xe
# Wait for: healthyVerbindung fehlgeschlagen
Error: ORA-12545: Connect failed because target host or object does not existLäuft Oracle?
docker ps | grep oracle-xeÜberprüfen Sie, ob der Port zugeordnet ist:
docker pssollte0.0.0.0:1521->1521/tcpanzeigenVersuchen Sie
localhost:1521/XEfür den SYSTEM-Benutzer,localhost:1521/XEPDB1für andere Benutzer
Falscher Servicename
Service | Verwendung für |
| SYSTEM-Benutzer, DBA-Operationen |
| Reguläre Anwendungsbenutzer |
Zugriff verweigert
Error: ORA-00942: table or view does not existGewähren Sie Ihrem Benutzer SELECT-Rechte:
GRANT SELECT ANY TABLE TO your_user;Anmeldung bei der Oracle-Container-Registry erforderlich
Error: unauthorized: authentication requiredErstellen Sie ein kostenloses Konto unter https://container-registry.oracle.com
Akzeptieren Sie die Lizenz für Database → express
Führen Sie
docker login container-registry.oracle.comaus
Antwort zu groß
Response for tool 'listTables' exceeded MCP_MAX_RESPONSE_CHARSErhöhen Sie das Limit in .env oder Ihrer VS Code MCP-Konfiguration:
MCP_MAX_RESPONSE_CHARS=100000Hinweis zum Thin Mode
Dieses Projekt verwendet den node-oracledb Thin Mode — einen reinen JavaScript-Treiber, der keinen Oracle Instant Client erfordert. Er funktioniert auf allen Plattformen, einschließlich Apple Silicon Macs.
Dokumentation
📚 Integrationsanleitungen:
Schema Discovery Guide — Erweiterte Schema-Introspektions-Tools
Schema Discovery Quick Reference — Spickzettel für alle Discovery-Tools
Schema Discovery Examples — MCP-Nachrichtenbeispiele
VS Code Integration Guide — Einrichtung mit GitHub Copilot
Claude Desktop Integration Guide — Einrichtung mit Claude Desktop
MCP Integration Guide — MCP-Protokoll im Detail
Architecture Overview — Systemarchitekturdiagramm
Logging Configuration — Logging-Einrichtung und -Konfiguration
📝 Benutzerdefinierte Anweisungen:
.github/copilot-instructions.md— Projektweite Copilot-Anweisungen.github/instructions/— Sprachspezifische Codierungsrichtlinien
Oracle ist eine eingetragene Marke der Oracle Corporation. Dieses Projekt ist nicht mit der Oracle Corporation verbunden, wird von ihr nicht unterstützt und nicht von ihr gesponsert.
Lizenzierung
Dieses Projekt ist unter der GNU General Public License v3.0 (GPLv3) verfügbar.
🟢 Open Source — GPLv3
Wenn Sie sich für GPLv3 entscheiden, erhalten Sie die GPLv3-Rechte wie geschrieben, ohne zusätzliche Nutzungsbeschränkungen. Siehe LICENSE für den vollständigen Lizenztext und LICENSE.md für einen kurzen Lizenzüberblick.
🔵 Kommerziell & Regierung — Kostenpflichtige Lizenz
Eine separate kommerzielle Lizenz ist möglicherweise vom Autor für Parteien erhältlich, die alternative Bedingungen wünschen, wie z. B. ausgehandelte kommerzielle Bedingungen, Gewährleistungszusagen oder proprietäre Vertriebsrechte.
📄 Siehe LICENSE.md für den Lizenzüberblick.
📄 Siehe COMMERCIAL_LICENSE.md für die separaten kommerziellen/behördlichen Lizenzbedingungen.
Mitwirken
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Available Tools
2 toolsget_database_schemaA
Get database schema information. If tableName is provided, returns column details for that table. Otherwise, returns a list of all accessible tables.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| tableName | No | Optional table name to get column information for |
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
No annotations are provided, so the description carries the full burden. It describes the tool's conditional behavior based on the tableName parameter, which is useful context. However, it doesn't disclose important behavioral traits like whether this requires specific permissions, what 'accessible tables' means in terms of access control, error handling for invalid table names, or response format details.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is perfectly concise with two sentences that efficiently convey all necessary information. The first sentence states the core purpose, and the second explains the conditional behavior. Every word earns its place with zero waste or redundancy.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
For a read-only schema inspection tool with no annotations and no output schema, the description provides adequate basic information about what the tool does and how parameters affect behavior. However, it lacks details about return format, error conditions, access restrictions, or what 'accessible tables' encompasses, which would be helpful given the absence of structured metadata.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
The input schema has 100% description coverage, with the tableName parameter clearly documented as optional. The description adds value by explaining the semantic impact of providing vs. not providing this parameter: it changes the return type from column details to a table list. However, it doesn't add syntax or format details beyond what the schema provides, meeting the baseline for high schema coverage.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description clearly states the verb 'Get' and resource 'database schema information', with specific conditional behavior: returns column details for a specific table if tableName is provided, otherwise returns a list of all accessible tables. This distinguishes it from the sibling tool 'query_database', which presumably executes queries rather than retrieving schema metadata.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The description provides clear context on when to use the tool: use with tableName parameter to get column details for that table, or without parameter to get a list of all tables. However, it doesn't explicitly state when NOT to use it or mention alternatives like the sibling 'query_database' tool, which could be relevant for schema exploration vs. data querying.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
query_databaseA
Execute a read-only SQL SELECT query against the Oracle database. Returns rows, column names, and execution metrics.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| query | Yes | The SQL query to execute (SELECT statements only) | |
| maxRows | No | Maximum number of rows to return (optional) | |
| timeout | No | Query timeout in milliseconds (optional) |
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
With no annotations provided, the description carries the full burden of behavioral disclosure. It effectively states the tool is 'read-only', which implies safety from mutations, and mentions return types and execution metrics, adding useful context. However, it lacks details on permissions, rate limits, error handling, or database-specific constraints, which are important for a database query tool.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is front-loaded and concise, consisting of two sentences that efficiently convey the tool's purpose, constraints, and outputs without any wasted words. Every sentence earns its place by providing essential information, making it easy to understand at a glance.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
Given the tool's complexity (database querying with multiple parameters) and the absence of annotations and output schema, the description does a good job by specifying the query type, database, and return data. However, it could be more complete by including details on output format, error responses, or connection requirements, which would help an agent use it more effectively.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
The input schema has 100% description coverage, so the schema already documents all parameters thoroughly. The description adds no additional parameter semantics beyond what's in the schema, such as query syntax examples or default values for optional parameters. This meets the baseline score of 3, as the schema does the heavy lifting.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description clearly states the tool's purpose with specific verbs ('Execute a read-only SQL SELECT query') and resources ('against the Oracle database'), and distinguishes it from potential siblings by specifying it's for SELECT queries only. It explicitly mentions what it returns ('rows, column names, and execution metrics'), making the purpose unambiguous and comprehensive.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The description provides clear context for when to use this tool by specifying 'read-only SQL SELECT query' and 'SELECT statements only', which implicitly guides usage for data retrieval rather than modifications. However, it does not explicitly mention when not to use it or name alternatives like 'get_database_schema' for schema queries, leaving some room for improvement in sibling differentiation.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
2 tool updates
- First observed
get_database_schema - First observed
query_database
TDQS
Scored across 2 tools
The two tools have clearly distinct purposes: get_database_schema retrieves metadata about the database structure, while query_database executes SQL queries for data retrieval. There is no overlap or ambiguity between them.
Both tools follow a consistent verb_noun naming pattern (get_database_schema, query_database) with clear, descriptive names that align with their functions. The naming is uniform and predictable.
With only 2 tools, the server feels under-scoped for an Oracle Database MCP Server, as it lacks essential operations like data manipulation (INSERT, UPDATE, DELETE), transaction management, or administrative tasks, making it incomplete for typical database workflows.
The tool surface is severely incomplete for a database server, covering only schema inspection and read-only queries. Missing are critical operations such as data modification, stored procedure execution, user management, and other core database functionalities, leading to significant gaps.
Maintenance
Related MCP Connectors
Safe, read-only Postgres and MySQL access for AI agents. Audit log + column-level controls.
Query 40 databases from Claude, ChatGPT, or Cursor — on any device. Read-only, encrypted, audited.
Query your org's data in natural language — read-only MCP access to SQL, NoSQL, files & warehouses.
Query Postgres, MySQL, SQL Server, Oracle, BigQuery, ClickHouse and Redshift from your AI client.
Related MCP Servers
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceConnects to Oracle Autonomous Database via OCI Bastion tunneling to enable AI-powered database exploration. Supports schema introspection, automatic ERD generation, and read-only SQL query execution through natural language interfaces.-
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables AI applications to run SQL queries and retrieve results from Oracle Database.8-
- FlicenseNot gradedqualityBmaintenanceEnables read-only exploration of Oracle databases through natural language, providing schema inspection and safe bounded SQL query execution.-
- FlicenseNot gradedqualityBmaintenanceEnables AI agents to connect to Oracle databases for schema exploration, PL/SQL source inspection, and read-only SQL queries, with optional write operations when explicitly enabled.-