atengk-mcp-server-rdbms
通用的关系型数据库模型上下文协议(Model Context Protocol, MCP)官方服务,基于 Python 3.12+、SQLAlchemy 2.0 与 FastMCP 现代化架构构建。专为各类大语言模型(LLM)与智能体(Claude、Cursor、Windsurf、Dify 等)提供标准、安全、可控、高内聚的多数据库探查、查询采样、慢查询诊断与原子事务变更能力。
🌟 核心特性与架构底座
- 🚀 通用多数据库抽象底座:
- 基于 SQLAlchemy 2.0 驱动引擎,默认内置 SQLite、PostgreSQL (
psycopg3)、MySQL (pymysql); - 插件化扩展无缝支持 Oracle、SQL Server、ClickHouse 及各类符合标准方言的国产数据库(达梦、人大金仓等)。
- 基于 SQLAlchemy 2.0 驱动引擎,默认内置 SQLite、PostgreSQL (
- 🛡️ AST 语法树级深度安全守卫 (Guardrail):
- 基于
sqlglot语法树静态分析,只读模式下物理拦截任何多语句拼接(SQL 注入防御)以及非 SELECT/WITH 写入操作; - 自动 LIMIT 注入:为未指定行数的大模型查询强制追加安全截断(默认 100 行),彻底杜绝全表拉取导致 OOM 或上下文爆炸;
- 灾难性误改误删阻断:静态分析强制拦截缺少
WHERE条件的UPDATE与DELETE语句,直接驳回。
- 基于
- ⚡ 原子事务与权限双重门禁:
sql_dml接受单条或批量 SQL,底层在单一原子事务块中执行,任何单步失败全量自动ROLLBACK,绝不留脏数据;- 默认强只读保护,写权限必须通过
--allow-dml与--allow-ddl显式授权,且 DDL 建表/删表要求confirm=True二次确认。
- 🌐 多数据库配置中心与连接池自愈:
- 支持单库环境变量/CLI 直连,亦支持通过 YAML/JSON 配置文件声明多库路由;
- 连接池集成
pool_pre_ping=True探针预检与周期回收,毫秒级自愈因外部超时、防火墙丢包或数据库重启导致的死连接。
- 🔍 精炼 9 核心工具矩阵:无二义性、零冗余设计,工具严格按领域命名空间规范组织,模型理解与调用准确率极高。
- 📝 变更操作独立审计流水:所有 DDL 与 DML 操作均异步落盘记录至本地
rdbms_mcp_audit.log,包含时间戳、执行 SQL、影响行数与耗时。
🛠️ 9 核心工具矩阵全景契约
所有工具均支持可选的 db 参数。不传时自动路由到默认连接;传入时精确定位目标多库别名:
| 领域前缀 | 工具名称 | 参数契约 | 功能描述与安全约束 |
|---|---|---|---|
db_ |
db_list_connections |
() |
查看所有已配置连接别名、方言内核、默认库标识与只读保护状态。密码强制执行 *** 安全脱敏掩码 |
db_get_info |
(db: str = None) |
探查目标数据库内核方言、真实版本号、当前 Schema/Database 及活跃登录用户 | |
schema_ |
schema_list_tables |
(schema=None, include_views=False, db=None) |
获取业务数据表与视图清单、表注释并自动聚合全库外键依赖拓扑。自动过滤数据库系统保留模式 |
schema_describe_table |
(table_name: str, schema=None, db=None) |
一站式全息探查数据表列明细(类型、可空性、默认值)、主键约束、外键关联与全部索引明细 | |
sql_ |
sql_query |
(sql: str, limit: int = 100, format="json", db=None) |
安全只读数据采样与业务分析,支持复杂 CTE WITH 语法。支持 json / markdown / csv 格式,自动序列化 Decimal/时间/BLOB 并自动注入 LIMIT |
sql_explain |
(sql: str, db=None) |
执行 EXPLAIN 获取数据库原生查询执行计划,辅助分析慢查询与索引命中瓶颈 |
|
sql_dml |
(sql: str | list[str], db=None) |
原子事务数据增删改(支持单条或批量)。单步失败全量自动回滚,受 --allow-dml 门禁管控,强制拦截无 WHERE 条件操作 |
|
sql_ddl |
(sql: str, confirm: bool = False, db=None) |
结构定义变更(建表、删表、改表)。受 --allow-ddl 权限管控并要求 confirm=True 二次确认 |
|
admin_ |
admin_list_running_queries |
(db=None) |
观测数据库正在运行的长查询与活动会话(针对 SQLite 等轻量库自适应优雅降级) |
📦 快速安装与运行
推荐使用现代化 Python 工具 uv / uvx,无需在本地手动克隆代码或配置 Python 虚拟环境,一行命令即可秒级启动:
# 1. 单数据库直连启动 (只读安全模式)
uvx atengk-mcp-server-rdbms --db-url "postgresql+psycopg://user:password@localhost:5432/mydb"
# 2. 多数据库配置文件启动
uvx atengk-mcp-server-rdbms --config ./connections.yaml
# 3. 开启写入权限 (允许 DML 与 DDL)
uvx atengk-mcp-server-rdbms --db-url "sqlite:///./demo.db" --allow-dml --allow-ddl
若需从本地源码运行:
git clone https://github.com/atengk/mcp-server-rdbms.git
cd mcp-server-rdbms
uv sync
uv run atengk-mcp-server-rdbms --db-url "sqlite:///./demo.db"
🔌 主流 AI 客户端一键接入实战
1. Claude Desktop 配置
配置文件存放路径:
- Windows:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json - macOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
模式 A:默认只读模式(推荐日常分析使用)
{
"mcpServers": {
"rdbms": {
"command": "uvx",
"args": [
"atengk-mcp-server-rdbms",
"--db-url",
"mysql+pymysql://root:Admin%40123@127.0.0.1:3306/mydb?charset=utf8mb4"
]
}
}
}
模式 B:多库读写模式(开发调试与运维操作)
{
"mcpServers": {
"rdbms-cluster": {
"command": "uvx",
"args": [
"atengk-mcp-server-rdbms",
"--config",
"/path/to/connections.yaml",
"--allow-dml",
"--allow-ddl"
]
}
}
}
2. Cursor 配置
在项目根目录创建 .cursor/mcp.json,或在 Cursor 设置中打开 Features -> MCP -> Add New MCP Server:
- Name:
rdbms - Type:
command - Command:
uvx atengk-mcp-server-rdbms --db-url "postgresql+psycopg://postgres:password@localhost:5432/my_dev_db"
或者直接在 .cursor/mcp.json 文件中配置:
{
"mcpServers": {
"rdbms": {
"command": "uvx",
"args": [
"atengk-mcp-server-rdbms",
"--db-url",
"sqlite:///./workspace.db",
"--allow-dml"
]
}
}
}
3. Windsurf 配置
配置文件存放路径:~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{
"mcpServers": {
"rdbms": {
"command": "uvx",
"args": [
"atengk-mcp-server-rdbms",
"--config",
"/Users/username/workspace/connections.yaml"
]
}
}
}
4. Cherry Studio / Dify / 远程网关 (SSE 远程模式)
若您需要在局域网服务器或 Docker 容器中以后台常驻服务形式运行,并供其他机器或 Web 平台远程连接:
# 启动远程 SSE 协议服务端
uvx atengk-mcp-server-rdbms \
--config ./connections.yaml \
--transport sse \
--host 0.0.0.0 \
--port 8000
在支持 SSE 协议的客户端中,直接填入 SSE 端点 URL 即可:
http://<服务器IP>:8000/sse
🌐 数据库连接串速查表与特殊字符转义避坑指南
SQLAlchemy 底层解析数据库连接串时采用标准 RFC 1738 URL 规范。当密码中包含特殊字符时,如果不进行 URL 编码,解析器会将特殊字符误当作分隔符导致连接崩溃。
1. 常见数据库标准连接串速查表
| 数据库类型 | 标准 Driver Scheme | 连接串格式示例 |
|---|---|---|
| SQLite (文件库) | sqlite |
sqlite:///./my_database.db(相对路径)或 sqlite:////data/db.sqlite(绝对路径) |
| SQLite (内存库) | sqlite |
sqlite:///:memory: |
| PostgreSQL | postgresql+psycopg |
postgresql+psycopg://user:password@127.0.0.1:5432/mydb?sslmode=prefer |
| MySQL 8.x / 5.7 | mysql+pymysql |
mysql+pymysql://user:password@127.0.0.1:3306/mydb?charset=utf8mb4 |
| Oracle 19c / 21c | oracle+oracledb |
oracle+oracledb://scott:tiger@192.168.1.10:1521/?service_name=orcl |
| SQL Server | mssql+pyodbc |
mssql+pyodbc://sa:password@192.168.1.20:1433/mydb?driver=ODBC+Driver+18+for+SQL+Server&TrustServerCertificate=yes |
| ClickHouse | clickhouse+connect |
clickhouse+connect://default:password@127.0.0.1:8123/default |
2. ⚠️ 核心避坑:密码特殊字符转义规则对照表
若您的密码中含有 @、:、/、# 等字符,请务必在连接串中转换为下表的 URL 编码:
| 特殊字符 | 误用场景痛点 | 必须转义为 (URL Encode) | 示例 (原始密码 -> 转义后连接串) |
|---|---|---|---|
@ |
会被误判定为主机名分隔符导致截断 | %40 |
Admin@123 -> user:Admin%40123@host:3306/db |
: |
会被误判定为端口分隔符 | %3A |
Pass:123 -> user:Pass%3A123@host:3306/db |
/ |
会被误判定为路径数据库名分隔符 | %2F |
P/ssword -> user:P%2Fssword@host:3306/db |
# |
会被误判定为 URL Hash 片段截断参数 | %23 |
Pass#2024 -> user:Pass%232024@host:3306/db |
% |
URL 编码引导符自身 | %25 |
P%ss -> user:P%25ss@host:3306/db |
💡 快速编码小妙招:在终端执行 Python 单行命令即可安全获取转义密码:
python -c "from urllib.parse import quote_plus; print(quote_plus('Admin@123#2026'))" # 输出: Admin%40123%232026
📑 多数据库配置中心 connections.yaml 深度指南
当需要同时管理多个数据库时,可在本地创建 connections.yaml 文件(可参考根目录下提供的模板 connections.example.yaml):
# 默认连接别名 (调用工具未传 db 参数时默认使用的连接)
default: "pg_main"
connections:
# 1. 核心业务主库 (支持读写模式与事务)
pg_main:
url: "postgresql+psycopg://postgres:Admin%40123@10.0.0.1:5432/business_db"
read_only: false # 设为 false 配合 --allow-dml 允许修改
is_default: true
# 2. 只读离线数据仓库 (强制只读保护)
mysql_analytics:
url: "mysql+pymysql://reader:Public%40123@10.0.0.2:3306/dw_db?charset=utf8mb4"
read_only: true # 该连接强制只读,即使传入 --allow-dml 也禁止修改
# 3. 本地嵌入式开发数据库
sqlite_local:
url: "sqlite:///./dev_cache.db"
read_only: false
启动命令:
uvx atengk-mcp-server-rdbms --config ./connections.yaml --allow-dml
在大模型会话中,大模型可通过如下方式智能调度不同库:
- “查看默认库的所有表结构” -> 自动路由至
pg_main; - “在
mysql_analytics库上分析上周活跃用户数” -> 工具调用参数db="mysql_analytics"。
🧩 扩展方言驱动支持与 --with 挂载
本服务默认内置了 SQLite、PostgreSQL、MySQL 驱动。若需连接 Oracle、SQL Server、ClickHouse 等其他数据库,推荐使用 uvx 的 --with 参数动态挂载,无需重新打包:
# 挂载 Oracle 驱动
uvx --with oracledb atengk-mcp-server-rdbms --db-url "oracle+oracledb://scott:tiger@host:1521/?service_name=orcl"
# 挂载 SQL Server 驱动
uvx --with pyodbc atengk-mcp-server-rdbms --db-url "mssql+pyodbc://sa:pass@host:1433/db?driver=ODBC+Driver+18+for+SQL+Server"
# 挂载 ClickHouse 驱动
uvx --with clickhouse-connect atengk-mcp-server-rdbms --db-url "clickhouse+connect://default:pass@host:8123/default"
若使用 pip 安装至现有虚拟环境,可安装对应的 extras 依赖包:
uv pip install "atengk-mcp-server-rdbms[oracle]" # 安装 Oracle 支持
uv pip install "atengk-mcp-server-rdbms[mssql]" # 安装 SQL Server 支持
uv pip install "atengk-mcp-server-rdbms[clickhouse]" # 安装 ClickHouse 支持
uv pip install "atengk-mcp-server-rdbms[all]" # 一键安装所有驱动扩展
💻 完整 CLI 启动参数参考表
用法: atengk-mcp-server-rdbms [-h] [--db-url DB_URL] [--config CONFIG] [--allow-dml]
[--allow-ddl] [--transport {stdio,sse,streamable-http}]
[--host HOST] [--port PORT]
| 参数选项 | 类型 | 环境变量等价项 | 默认值 | 功能详细说明 |
|---|---|---|---|---|
--db-url |
str |
DATABASE_URL |
None |
单数据库连接串 URL,优先级高于环境变量 |
--config |
str |
MCP_RDBMS_CONFIG |
None |
多数据库 YAML 或 JSON 配置文件路径 |
--allow-dml |
flag |
- | False |
显式开启数据增删改(DML)权限门禁 |
--allow-ddl |
flag |
- | False |
显式开启结构变更(DDL)权限门禁 |
--transport |
str |
- | stdio |
客户端通信协议,支持 stdio、sse、streamable-http |
--host |
str |
- | 127.0.0.1 |
SSE 或 HTTP 服务的绑定监听地址 |
--port |
int |
- | 8000 |
SSE 或 HTTP 服务的监听端口 |
🔒 生产级安全建议与合规审计
- 默认强只读原则:在生产环境中,如无明确数据修改需求,请勿传入
--allow-dml与--allow-ddl。默认模式下即使大模型生成恶意 SQL,也会在 AST 语法分析阶段被物理拦截; - 连接密码脱敏保证:大模型调用
db_list_connections探查网络拓扑时,所有连接凭据均强制替换为***,杜绝大模型在上下文回显或外部泄露凭据; - 审计追溯 (
rdbms_mcp_audit.log):服务自动在运行目录下生成并维护rdbms_mcp_audit.log审计流水文件,每一行均以格式化 JSON 记录操作状态:{"timestamp":"2026-10-04T08:30:00Z","operation":"sql_dml","db":"pg_main","statements":["UPDATE users SET status = 1 WHERE id = 100"],"status":"SUCCESS","rows_affected":1,"duration_ms":12.5,"error":null}
📄 开源许可证
本项目基于 MIT 许可证 开源。欢迎社区开发者提出 Issue、构建各类专用数据库插件与贡献代码!
Metadata
Release files for atengk-mcp-server-rdbms 1.0.0
For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.
Source distribution (sdist)
| File | Size | Uploaded | |
|---|---|---|---|
| atengk_mcp_server_rdbms-1.0.0.tar.gz | 31.9 kB | Details |
Built distribution (wheel)
| File | Interpreter | ABI | Platform | Reset |
|---|---|---|---|---|
| atengk_mcp_server_rdbms-1.0.0-py3-none-any.whl | Python 3 | none | any | Details |
Total release size: 80.9 kB
Release files / atengk_mcp_server_rdbms-1.0.0.tar.gz
| Download URL | atengk_mcp_server_rdbms-1.0.0.tar.gz |
|---|---|
| Size | 31.9 kB |
| Tags | Source |
|
SHA-256 checksum How to use checksums |
7171e36b72484f55a15d7a49c9dd8c9a1361f2826992a848903b62d6b032f2f8
|
|
BLAKE2b-256 checksum How to use checksums |
6e0b7f8d210ebad2a96ceee18f41961f1beb5b36733b414a48e46bc427b7aadb
|
| Upload date | |
|
Uploaded using Trusted Publishing? What is trusted publishing? |
No |
| Uploaded via |
twine/7.0.0 CPython/3.13.14
|
Release files / atengk_mcp_server_rdbms-1.0.0-py3-none-any.whl
| Download URL | atengk_mcp_server_rdbms-1.0.0-py3-none-any.whl |
|---|---|
| Size | 49.0 kB |
| Tags | Python 3 |
|
SHA-256 checksum How to use checksums |
86729020e00011ca6eb8010c9257e9fcbc4b8f07e2366167f1a663eb7eb5f464
|
|
BLAKE2b-256 checksum How to use checksums |
43a078499bef0a26150cf80a7e09e43bf61de332375192cbcb0237116c2a94e5
|
| Upload date | |
|
Uploaded using Trusted Publishing? What is trusted publishing? |
No |
| Uploaded via |
twine/7.0.0 CPython/3.13.14
|