postgres
v0.3.1
连接你的 PostgreSQL 数据库,查询数据与模式。
使用场景/数据库查询
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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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。
v2.0.1
使用 Crawlee 抓取并分析网站的 SEO 错误,结果存储于 SQLite。
v0.3.1
支持 PostgreSQL、MySQL 与 ClickHouse 的多数据库 MCP 服务器。
v0.3.2
创建交互式可视化图表,并查询数据源(SQLite、CSV、Parquet、JSON)。
v3.2.0
Metabase 的 MCP 服务器——111 个工具,用于 SQL 生成、仪表盘与 PostgreSQL
v1.2.4
提供安全数据库访问(PostgreSQL、MySQL、SQLite)的 MCP 服务器
v1.1.0
通过 Local by Flywheel 访问 WordPress 数据库,执行只读 MySQL 查询并查看表结构。
v0.1.0
从自然语言、OpenAPI 规范或数据库模式生成 MCP 服务器。
v1.0.0
AI 驱动的 ERD 设计工具:使用 DBML 创建和管理数据库架构,支持实时画布。
v1.0.0
Kotlin 编译期 SQL 库,提供文档、代码校验与 SQLite 执行工具。
v1.0.3
从 Icecat 数据库检索产品规格与技术细节
v0.2.0-rc.3
面向 RAG 的本地 FAISS 向量数据库,支持文档摄取、语义搜索与 MCP 提示。
v1.0.0
简洁的 Neo4j MCP 服务器,可对 Neo4j 数据库执行 Cypher 查询。
v1.0.2
远程 ChromaDB 向量数据库 MCP 服务器,支持可流式 HTTP 传输。
v1.0.0
提供 ColabFit 材料数据库访问权限的 MCP 服务器。
v0.2.1
Florentine.ai 的 MCP server——把自然语言转换为 MongoDB 聚合查询。
v1.4.25
Sling CLI MCP server:查询任意数据库、运行数据管线并管理数据复制。
v1.0.0
检索日本企业数据库。
v0.0.11
Text2SQL 的 MCP 服务器:利用图式(graph schema)理解将自然语言转换为 SQL。
v2.2.1
访问 Trino 分布式 SQL 查询引擎的 MCP 服务。
当电子表格文件是主要输入或输出时使用本技能。包括:打开、读取、编辑或修复现有 .xlsx、.xlsm、.xltx、.csv、.tsv 文件(如加列、计算公式、格式化、图表、清洗脏数据);从零或其他数据源创建新电子表格;在表格文件格式间转换。当用户按名称或路径引用电子表格文件(哪怕是随口一提,如“下载目录里那个 xlsx”)并要对它做处理或从中产出内容时触发;也适用于把脏乱的表格数据文件(畸形行、错位表头、垃圾数据)整理成规范电子表格。交付物必须是电子表格文件。当主要交付物是 Word 文档、HTML 报告、独立 Python 脚本、数据库流水线或 Google Sheets API 集成时不要触发,即使涉及表格数据。
Atlas Kubernetes Operator setup and operations: Helm install and values, AtlasSchema (declarative) and AtlasMigration (versioned) resources, Atlas Cloud bot tokens and the registry, database credentials and URL scope, the dev database in the cluster, lint and review policies, pre-approved and ad-hoc plans, down migrations, drift detection (policy.drift and AtlasDriftCheck), security scans (AtlasSecurityScan), custom atlas.hcl config and IAM auth, GitOps with Argo CD, Argo Rollouts, Flux, and Octopus Deploy, and troubleshooting from status conditions and events. Use with the atlas skill whenever Atlas runs in Kubernetes, or the user asks to deploy schema changes with the operator.
Create branded architecture, architecture delta, IT current-state, flowchart, sequence, state machine, ER/data model, timeline, swimlane, quadrant, radar/spider, polar chart (polar/radial lollipop), loop/flywheel, nested, tree, org chart, layer stack, exploded axonometric, axonometric plan, Venn, pyramid/funnel, treemap and marimekko, heatmap, bar and dumbbell, waterfall, line (slopegraph, ridgeline, streamgraph, bump), Gantt and scatter charts (bubble, beeswarm), high-level, process, medallion, data flow, DP integration, DP security matrix, Sankey, fishbone, Wardley map, kanban, user journey, deployment, dependency graph, UML class, story map, or database schema diagrams as HTML/SVG/PNG, with .drawio, Mermaid, and .excalidraw import, plus lifecycle phase maps, block decomposition trees, and onboarding guidance.
生成包含工具、资源和规范配置的完整 Python MCP server 项目。
当用户需要收入运营、线索生命周期管理或市场到销售的交接流程支持时使用。用户提到 RevOps、revenue operations、线索评分、线索路由、MQL、SQL、pipeline stages、deal desk、CRM 自动化、marketing-to-sales handoff、数据清洗、线索没有流转到销售、pipeline 管理、线索资格判定,或“市场何时该交接给销售”等场景时也适用。凡涉及连接市场与收入的系统和流程均可使用。冷邮件触达见 cold-email,邮件序列营销见 emails,定价决策见 pricing。
使用 Imbue 的进化循环对提示词、正则、SQL/代码进行演化优化。
Create, build, generate, scaffold, update, or validate a ToolJet marketplace plugin (connector, integration, or data source) under marketplace/plugins/, from an OpenAPI spec, Postman collection, npm package, database driver, or API docs. Use for any request to add or check a ToolJet marketplace plugin, connector, or data source. Not for built-in connectors in plugins/packages/.
Build one company memory from a SQL database, a support ticket export and a folder of documents, linked into one graph by cognee, then answer questions that need several of those sources together. Use when someone wants to connect their company's database, tickets and docs, or asks who owns, decided or is handling something across them. Runs locally; reads the sources, writes only to cognee's memory.
Inspect database-backed Muse records for diagnosis and cross-table tracing when purpose-built product tools do not expose the needed state.
Comprehensive guide for creating software diagrams using Mermaid syntax. Use when users need to create, visualize, or document software through diagrams including class diagrams (domain modeling, object-oriented design), sequence diagrams (application flows, API interactions, code execution), flowcharts (processes, algorithms, user journeys), entity relationship diagrams (database schemas), C4 architecture diagrams (system context, containers, components), state diagrams, git graphs, pie charts, gantt charts, or any other diagram type. Triggers include requests to "diagram", "visualize", "model", "map out", "show the flow", or when explaining system architecture, database design, code structure, or user/application flows.
Performs genomic interval overlap, nearest, merge, coverage, complement and subtraction on Polars DataFrames, and reads or writes BED, VCF, BCF, BAM, CRAM, GFF, GTF, FASTA and FASTQ data. Use for coordinate-aware genomic joins, read-depth analysis, lazy bioinformatics I/O, SQL queries or migration from bioframe.
Queries and downloads public cancer imaging data from NCI Imaging Data Commons. Supports IDC collection discovery, DICOM access, radiology (CT, MR, PET) and pathology AI datasets, metadata SQL, visualization, licensing, and citations. Uses public metadata and download routes without authentication; optional BigQuery and Google Healthcare routes require Google credentials.
使用 GXL 的 Paperclip CLI 检索和阅读生物医学论文全文、FDA/PMDA/EMA 监管文件、临床试验注册信息和 UniProt/PDB/ChEMBL 条目。涵盖用 PAPERCLIP_API_KEY 安装与鉴权 `paperclip` 二进制、/papers、/fda、/trials、/proteins、/clipboard 下的只读虚拟文件系统、来源范围的语义搜索、全语料 grep、元数据查询与 SQL、跨多篇论文的 map/reduce 阅读、图像视觉分析、带论断核验的可选论文仓库,以及锁定行号的引用。当被要求安装 paperclip、运行 paperclip search/grep/map/reduce/sql/repo、通过 paperclip 查找或阅读生物医学文献、监管文件或临床试验,或生成带行号的引用时使用。
在 11 个学术文献 API 中检索论文、预印本、引用与开放获取全文,并返回可复现的溯源结果。覆盖 PubMed、PMC(全文)、Europe PMC(全文与预印本检索)、bioRxiv、medRxiv、arXiv、OpenAlex、Crossref、Semantic Scholar、CORE、Unpaywall。适用于检索论文、引用、DOI/PMID/arXiv、摘要、全文、开放获取 PDF、预印本、引用网络、作者发文或任何学术文献查询。提及任一受支持数据库,或“find papers on X”“look up this DOI”“who cites this paper”“get me the PDF”等请求会触发。
40+ 生物信息学服务的统一 Python 接口。适用于在单个工作流中查询多个数据库(UniProt、KEGG、ChEMBL、Reactome)并使用一致的 API。最适合跨库分析与跨服务 ID 映射。快速单库查询用 gget;序列/文件操作用 biopython。
对 20+ 生物信息学数据库的快速 CLI/Python 查询。适合快速查询:基因信息、BLAST/BLAT、病毒序列下载、AlphaFold 结构、富集分析、OpenTargets、COSMIC、CELLxGENE 以及 8cube 小鼠特异性/表达数据。最适合交互式探索和简单查询。批量处理或高级 BLAST 用 biopython;跨库 Python 工作流用 bioservices。
Use this skill to analyze how a Laravel application is actually written and record its conventions as shared rules. Trigger when the user wants to detect, infer, document, or standardize project conventions or coding style, set up or grow `.ai/rules`, resolve mixed or conflicting patterns (e.g. "are we using Form Requests or inline validation?"), or onboard agents and teammates to "how we do things here". Covers: a systematic sweep of ~49 Laravel convention dimensions (validation, models, architecture, testing, frontend, database, console), open-ended house-pattern discovery, conflict reporting, and recording rules scoped to the right paths via the Boost `record-rule` MCP tool. Only run this skill when the user explicitly asks for it; never start a sweep as part of another task. Do not use for one-off code review, enforcing formatting a linter already handles, or editing `.ai/rules` files by hand.
用户消息以任何形式包含 'tailwind' 时始终调用。还适用于:构建响应式栅格布局(多列卡片栅格、商品栅格)、flex/grid 页面结构(带侧边栏的仪表盘、固定顶栏、移动端可折叠导航)、UI 组件样式(卡片、表格、导航栏、价格区、表单、输入框、徽章)、添加暗色模式变体、修复间距或排版,以及 Tailwind v3/v4 工作。核心场景:在 HTML 模板(Blade、JSX、Vue)中编写或修正 Tailwind 工具类。跳过:后端 PHP 逻辑、数据库查询、API 路由、无 HTML/CSS 部分的 JavaScript、CSS 文件审计、构建工具配置和原生 CSS。
MyBatis and MyBatis-Spring patterns for mapper design, XML and annotation SQL, result mapping, dynamic SQL safety, transactions, batching, pagination, and query performance. Use when building or reviewing Java persistence code with MyBatis, Spring Boot, MyBatis-Spring, or MyBatis-based legacy applications.
设置或检查 claude-mem 与 cmem.ai Pro 的云同步。当用户说「set up cloud sync」「sync my memories」「cmem pro」「cloud backup」「sync status」,或希望备份/同步记忆数据库到其 cmem.ai 账户时使用。
ClickHouse database patterns, query optimization, analytics, and data engineering best practices for high-performance analytical workloads. Use when writing ClickHouse schemas or queries, or when an analytical query is too slow.
Django security best practices, authentication, authorization, CSRF protection, SQL injection prevention, XSS prevention, and secure deployment configurations. Use when reviewing Django authentication, authorization, input handling, or deployment settings.
Backend architecture patterns, API design, database optimization, and server-side best practices for Node.js, Express, and Next.js API routes. Use when building or reviewing Node.js, Express, or Next.js API routes and their data access.
基于 tinystruct Java 框架开发的专业指导。适用于处理 tinystruct 代码库或任何基于 tinystruct 构建的项目——Application 类、@Action 映射路由、单元测试、ActionRegistry、HTTP/CLI 双模式处理、内置 HTTP 服务器、事件系统、使用 Builder/Builders 构建 JSON、基于 AbstractData 的数据库持久化、POJO 生成、Server-Sent Events(SSE)、文件上传以及外部 HTTP 网络请求。
规划、配置并加固平台级的 Google Kubernetes Engine(GKE)集群安全。涵盖集群附加组件(启用 Secret Manager)、RBAC 加固(禁用不安全绑定、审计工具)、Binary Authorization、启用 Shielded Nodes、GKE Sandbox 集群启用、GKE IAM 角色,以及跨服务认证 IAM 模式。用于保障集群控制平面安全、加固 GKE RBAC、启用 Shielded Nodes、启用 GKE Sandbox 运行时、启用集群级安全附加组件,或管理 GKE IAM 角色时。不用于工作负载级安全(Workload Identity、SecretProviderClass、PSS、NetPol、gVisor pod runtimeClassName;改用 gke-workload-security)。
使用 Express/Fastify 构建生产就绪的 Node.js 后端服务,落实中间件模式、错误处理、认证、数据库集成与 API 设计最佳实践。在创建 Node.js 服务器、REST API、GraphQL 后端或微服务架构时使用。
用于 Drizzle 迁移上线、在线索引、数据回填、幂等 SQL,以及迁移生成或 rebase 冲突。
Security audit of Odoo addon code: access control (ir.access, field groups, sudo), injection (SQL, domain, eval, XSS via Markup/markup()), untrusted public methods/RPC, controller auth/CSRF, file access, deserialization, returning complex objects, getattr/setattr, timing attacks. Use when auditing an addon, or judging whether a specific construct (a sudo, raw SQL, a route, ...) is safe.
对 omo Codex Light 版(lazycodex / packages/omo-codex)本身做 QA,采用严格隔离,只测试我们自己的插件、绝不触及用户真实的 ~/.codex。一方方法用真实的 codex app-server,配合隔离的 CODEX_HOME 与本地 mock model(不调用真实 API),通过断言 hook/started 与 hook/completed 通知来证明插件钩子已触发。此外还提供:隔离的安装验证、逐组件钩子探测、基于 tmux 的 TUI 冒烟测试,以及运行时日志观察(RUST_LOG / logs SQLite / /debug-config)。自带经测试的辅助脚本,每个都有 --self-test。凡改动 packages/omo-codex 下任何内容,或想对 Codex 插件(钩子/组件、installer/config.toml、app-server 流程、Codex TUI)做 QA、冒烟测试、验证或调试时使用。触发词:codex qa、qa codex、codex-qa、test codex plugin、verify codex hook、codex app-server、lazycodex qa、isolated CODEX_HOME、prove codex hook fired、codex tui test。
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。
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。
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。