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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

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SQL 安全执行

SkillSkillsMP

只要代码会构建、返回、拉取或执行针对用户真实 Postgres 数据库的 SQL,就使用本 skill——即使需求读起来像普通功能或 bug 修复,完全没提“security”“injection”或“SafeSqlFragment”。覆盖:编写或修改任何构造/返回数据库对象(表、视图、函数、DB 触发器、索引、RLS 策略)SQL 的 pg-meta 函数、查询构造器或接口;把 schema/表/列/搜索词/路由参数插入 SQL 文本;存储、读取或重跑从数据库往返的 SQL(策略定义、函数/视图定义、片段保存内容);以及任何把 SQL 发到项目库的 Run/Apply/Execute 动作(SQL 编辑器执行选中、策略编辑器应用、片段执行器)。在动手写这类代码前就要加载,不要只在评审成品 diff 时才用。仅在改动完全不涉及 SQL 文本或执行时跳过——样式、无关的数据 hook、非 SQL 表单校验或 UI 布局工作。

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Upstash Redis

SkillSkillsMP

使用 @upstash/redis 在 serverless 与边缘运行时通过 HTTP 访问 Redis,并用 @upstash/ratelimit 实现限流。适用场景:涉及 Upstash Redis;在 Next.js 路由处理器或中间件、Vercel、Cloudflare Workers、Deno、Bun 中无需 TCP 连接池地访问 Redis;或需要基于 TTL 的 cache-aside 缓存、会话存储、计数器,以及固定窗口、滑动窗口、令牌桶实现的 429 限流。不适用于自建或基于 TCP 的 Redis 客户端(ioredis、node-redis)、Redis Cluster 管理或向量相似度检索。

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create-database-migration(Ghost 数据库迁移创建)

SkillSkillsMP

创建数据库迁移以新增表、向现有表添加列、添加设置或以其他方式修改 Ghost 的 MySQL 数据库架构。凡任务涉及修改 Ghost 数据库架构时使用——增删改列或表、新增设置、创建索引、更新数据,或任何需要在 ghost/core 中编写迁移文件的变更。用户提到 schema.js、knex-migrator、migrations 目录,或要求为任一 Ghost model/table "加字段/加列"时也使用。即使问题被表述为功能需求或 Linear issue,只要实现需要架构变更就适用本技能。

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SQL 安全执行(Claude Skills)

SkillSkillsMP

只要代码会构建、返回、拉取或执行针对用户真实 Postgres 数据库的 SQL,就使用本 skill——即使需求读起来像普通功能或 bug 修复,完全没提“security”“injection”或“SafeSqlFragment”。覆盖:编写或修改任何构造/返回数据库对象(表、视图、函数、DB 触发器、索引、RLS 策略)SQL 的 pg-meta 函数、查询构造器或接口;把 schema/表/列/搜索词/路由参数插入 SQL 文本;存储、读取或重跑从数据库往返的 SQL(策略定义、函数/视图定义、片段保存内容);以及任何把 SQL 发到项目库的 Run/Apply/Execute 动作(SQL 编辑器执行选中、策略编辑器应用、片段执行器)。在动手写这类代码前就要加载,不要只在评审成品 diff 时才用。仅在改动完全不涉及 SQL 文本或执行时跳过——样式、无关的数据 hook、非 SQL 表单校验或 UI 布局工作。

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Fabric 数仓查询 CLI

SkillSkillsMP

通过 CLI 对 Fabric Data Warehouse、Lakehouse SQL Endpoint 和 Mirrored Database 执行只读 T-SQL 查询。对任何 lakehouse 数据查询(行数、SELECT、过滤、聚合)的默认技能,除非用户明确要求 PySpark 或 Spark DataFrame。当用户想要:(1) 查询 warehouse/lakehouse 数据;(2) 统计行数或探索 lakehouse 表;(3) 发现 schema/列;(4) 生成 T-SQL 脚本;(5) 监控 SQL 性能;(6) 导出结果为 CSV/JSON。针对 Fabric notebook 单元格(%%sql 或其他 notebook magic)请使用 `spark-authoring-cli` 而非本技能。触发语:warehouse、SQL query、T-SQL、query warehouse、show warehouse tables、show lakehouse tables、query lakehouse、lakehouse table、how many rows、count rows、SQL endpoint、describe warehouse schema、generate T-SQL script、warehouse performance、export SQL data、connect to warehouse、lakehouse data、explore lakehouse。

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Fabric SQL 数据库运维 CLI

SkillSkillsMP

在 OLTP endpoint 上通过 sqlcmd 针对 Query Store、DMV、sys.dm_db_resource_stats 和 Extended Events 诊断 Fabric SQL database 的性能。识别资源消耗最高、最慢或代价最大的查询,处理查询性能排序、阻塞链、缺失索引与执行计划回退诊断。日常数据查询请用 sqldb-consumption-cli 技能;schema 变更请用 sqldb-authoring-cli 技能。触发语:query store slow query analysis sqldb top queries、top resource-consuming queries from query store sqldb、slowest queries sql database in Fabric query store、most expensive queries sqldb query store、sql database in Fabric blocked sessions head blocker chain sqlcmd、sqldb missing index recommendation、sqldb regressed plan instability sqlcmd、sqldb extended events trace。

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Fabric SQL 数据库查询 CLI

SkillSkillsMP

通过 sqlcmd 查询 Fabric 中的 SQL database:在 OLTP 与 SQL 分析 endpoint 上进行交互式探索、向量相似度、JSON、时态查询与安全策略检查。schema 变更请使用 sqldb-authoring-cli 技能。触发语:sql database in Fabric query sys.tables sqlcmd、sql database in Fabric system view list user tables sqlcmd、list user tables sqldb、sys.tables sqldb、explore sqldb schema、vector similarity sqldb、RAG embedding sqldb、row level security sqldb inspect、audit log sqldb inspect、chat with sqldb、export sqldb rows、temporal as of sqldb、json openrowset sqldb。

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Fabric SQL 数据库创作 CLI

SkillSkillsMP

创建并管理 Fabric 中的 SQL database 项,用 T-SQL 编写 DDL/DML,含约束、外键、触发器、索引和向量列。通过 SqlPackage(.dacpac/.bacpac)部署 schema,配置源代码管理、CI/CD 和 GraphQL API。触发语:sql database in Fabric create table sqlcmd ddl、sql database in Fabric primary key default getdate sqlcmd、create sqldb item、create table sqldb ddl、sqldb foreign key constraint、sqldb stored procedure、sqldb trigger create、sqldb vector column、SqlPackage dacpac deploy sqldb、bacpac sqldb、sqldb source control、graphql api sqldb、sqldb collation set、sp_invoke_external_rest_endpoint。

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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。

配套安装与配置教程

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