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使用场景/数据库查询

数据库 MCP(PostgreSQL / MySQL / Redis)

用自然语言查询、分析数据库。适合数据分析、运维排查、生成 SQL(需在受控环境使用)。

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什么是数据库查询?

数据库 MCP 让 AI 用自然语言查库:把「最近 30 天每日订单额」翻译成 SQL、解释慢查询执行计划、导出生成报表、对照 Schema 回答字段含义。Postgres / MySQL / SQLite 类 Server 提供连接与只读执行工具,Redis 类侧重键空间巡检。

安全是第一约束:务必使用只读账号接入,配合行级权限或视图收敛可见范围;开启语句白名单或人工确认写操作;生产库前先在同构的 staging 库演练。SQLite / DuckDB MCP 直接读本地文件,适合个人数据分析且无泄露连接串的风险。

提效实践:让 MCP 暴露 schema 检索工具,AI 先取相关表结构再写 SQL,可显著降低对不存在列的幻觉;把常用查询沉淀为 Skill,团队共享同一套「问数」口径。

适合做什么

  • 开发环境数据探查
  • 生成只读分析 SQL
  • Schema 文档化
  • Redis 键空间巡检

不太适合

  • 生产库无限制的写操作
  • 未脱敏的敏感表直接暴露给 AI
常见组合: Postgres MCP + SQL 分析 Skill → 对话式 BI

编辑推荐

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SQL

v1.0.4

SkillClawHub5.2k

为任意关系型数据库编写、审阅并优化 SQL 查询,设计 schema、索引与约束,规划数据迁移。当查询很慢、EXPLAIN 显示顺序扫描或索引未被使用;JOIN 之后出现重复行、缺行或金额被放大;遇到死锁、锁等待超时、“too many connections” 或事务迟迟不提交;设计表、主键与字段类型,在规范化与反规范化的模型之间取舍,或决定用 JSON 列还是真实列;在线上表上做 ALTER TABLE、执行 expand-migrate-contract 发布、备份与恢复、处理复制延迟、连接池、分区、CSV 批量导入以及在引擎间迁移数据;编写窗口函数、CTE、keyset 分页、upsert、全文检索、多租户、行级安全,以及在 MySQL、SQLite、MariaDB 或 SQL Server 中处理时区时,都适用。不适用于 PostgreSQL 服务端内部调优(如 vacuum 与 work_mem),也不适用于框架内的 ORM schema 建模。

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PostgreSQL

v1.0.3

SkillClawHub5k

调优、设计并运维 PostgreSQL:慢查询、索引、表结构、迁移、vacuum、锁、复制与备份。当编写 Postgres SQL 或 psql 命令、设计表与索引、阅读 EXPLAIN 执行计划、在线上表执行 DDL 或迁移时使用;当某条查询突然变慢、表体积持续增长而行数却不见涨、autovacuum 跟不上、出现“too many clients already”、副本延迟、死锁与锁等待不断堆积、pg_wal 撑满磁盘,或需要规划升级、恢复、分区方案时同样适用。覆盖连接池与 PgBouncer、全文检索、trigram 与 pgvector 检索、JSONB、角色与行级安全、PITR、扩展,以及托管 Postgres(RDS、Aurora、Cloud SQL、Neon、Supabase)。不适用于跨引擎 SQL 可移植性或 ORM 层建模。

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MongoDB

v1.0.4

SkillClawHub4.2k

设计 MongoDB 模式、索引和聚合管道,调试慢查询、连接错误和副本集故障。用于文档建模、内嵌与引用决策、读取 explain 计划或修复 COLLSCAN,以及查询超时、管道因内存限制中止、游标在循环中消亡、连接池耗尽导致 server selection 超时、写入因重复键或 not writable primary 失败、secondary 滞后、oplog 窗口关闭、分片键热点或 WiredTiger 缓存拖慢集群时。涵盖 mongosh 和 Compass、Atlas、Mongoose 和驱动连接字符串、事务和重试循环、Change Stream、时序集合、Atlas Search 和向量搜索、分片、备份、恢复和升级。不适用于 SQL 或关系型建模——规范化直觉在此反而有害。

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Redis

v1.0.1

SkillClawHub3.9k

设计、调优并排查 Redis:数据结构、内存限制、持久化、Streams 与队列、锁、复制和集群。当编写 Redis 命令或 Lua、在 hash、sorted set 与 stream 之间做选择、为缓存键设置过期、构建队列、分布式锁、限流器、排行榜、会话存储或计数器,或需要应对 OOM、MISCONF、CROSSSLOT、MOVED、BUSY、LOADING、WRONGTYPE、延迟尖峰、内存持续增长、键过早消失或永不过期、副本滞后或故障转移丢写、KEYS 或大 DEL 卡死服务、连接被拒、集群 reshard、迁移到 Valkey / ElastiCache / MemoryDB / Upstash,或制定持久化与备份方案时使用。涵盖 redis-cli 取证、管道、驱逐策略、键空间通知、ACL 与暴露实例加固,以及 JSON、Search 和 TimeSeries 模块。不适用于存储无关的缓存分层策略(见 caching)或限流算法选型(见 rate-limiting)。

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数据库规范 database

SkillSkillsMP

在修改 `supabase/migrations/` 或 `supabase/schemas/` 下任何文件之前使用,或当用户执行 `/database <子命令>`(`compact local migration`、`rls scenarios`、`align`)时使用。它固化了保护 Grida 数据库层的三条约定:已应用的迁移不可变更、RLS 实现镜像测试(而非相反)、`schemas/*.sql` 是可读的最终状态。与 `supabase/AGENTS.md`(RLS、授权、安全边界)配套。

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SQL(Rock RMS)

vdevelop

SkillSkillsMP

为 Rock RMS 数据库生成安全、正确的 SQL 脚本。处理 INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT 查询、数据迁移与种子脚本,并遵循 Rock 的 schema 约定(PersonAlias、审计列、FK 约束、DefinedType/DefinedValue 查找、基于 Guid 的引用)。当用户说“create a sql script”“write sql”“insert data”“seed data”“data migration”“update records”“sql for Rock”“populate data”“add test data”“query Rock database”,或任何直接对 Rock RMS 数据库执行 SQL 的请求时使用。当用户描述要在 Rock 中添加、修改或查询的数据——即使未明说“SQL”——也应使用,例如“add 100 attendance records”“create a new campus”“give Ted Decker some financial transactions”“set up check-in data”。凡涉及 Rock 数据库记录且 SQL 是合适工具的任务,使用本技能。

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常见问题

AI 会不会直接改坏生产数据?

用只读账号从连接层杜绝写操作;确需写入时走「AI 生成 SQL → 人工审核 → 受控执行」流程,并要求带回滚方案。

本地分析用哪个最省事?

SQLite / DuckDB 类 MCP 最轻——直接指向本地文件,无需服务与凭证;Postgres 类需要连接串,建议指向 staging。

自然语言生成的 SQL 可信吗?

让 AI 先读取 schema、给出解释再执行,并用小样本 LIMIT 验证口径,正确率会高很多。涉及金额与去重的关键报表仍建议人工复核 SQL。

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