数据库 MCP（PostgreSQL / MySQL / Redis）

Firebase gives you a complete backend in minutes - auth, database, storage, functions, hosting. But the ease of setup hides real complexity. Security rules are your last line of defense, and they're often wrong.

Maintain IT asset inventory and configuration management database. Track hardware, software, and cloud resources. Use when managing IT assets.

Operate MySQL-compatible databases on PlanetScale with branching workflows, safe migrations, and production rollouts.

Contributing to the Twenty codebase itself (twentyhq/twenty server internals), not for building apps on top of Twenty. Implement action handlers for executing workspace migrations in Twenty. Use when creating database operations for syncable entities, implementing universal-to-flat entity transpilation, or handling create/update/delete actions in the runner layer.

面向 Node.js、Express 和 Next.js API 路由的后端架构模式、API 设计、数据库优化与服务端最佳实践。当构建或审阅 Node.js、Express、Next.js 的 API 路由及其数据访问时使用。

开发 Trilium 的浏览器内 standalone 构建（apps/standalone，部署于 app.triliumnotes.org 并被移动应用内嵌）时使用：service worker（sw.ts）、leader 标签页选举与多标签请求转发、SQLite worker（local-server-worker.ts、基于 OPFS SAHPool 的 @sqlite.org/sqlite-wasm）、initializeCore() 所需的 lightweight/* 提供者实现、standalone 专用路由、window.standaloneApi、OPFS 中的备份/恢复、Vite 打包桩（officeparser、pdfjs、sqlite wasm 副本）、启动错误，以及运行/测试/部署。当 packages/trilium-core 的变更新增 provider、Node import 或顶层副作用时也需加载——standalone 是最容易出问题的地方。

通过 question_write 的 native 编写原生 SQL 问题的模板标签——标签种类、field-filter 与 raw-variable 的区别、template_tags 结构、widget 类型、[[ ]] 可选块、把标签接入仪表盘。首次传 template_tags 前先读本技能。触发语:"给我的 SQL 加筛选控件""把这个查询参数化""字段筛选器""为什么我的变量查不到行""把仪表盘筛选器接到 SQL 卡片"。

使用 transform_write 编写 transform——查询来源(definition 与 query_handle 的区别)、目标表以及修补它会重命名什么、为何目标数据库不由你选择、工具拒绝的两种形态(python、incremental)、标签与文件夹。首次调用 transform_write 前先读本技能。触发语:"做一个 transform""把这个查询物化成表""建一张供其他查询使用的表""重命名 transform 的输出表""为什么不让编辑这个 transform"。

为 Sentry 生成 Django 数据库迁移。在创建迁移、增删列或表、添加索引或解决迁移冲突时使用。

gget 的 CLI 与 Python 工作流：快速查询基因数据库、序列检索、BLAST 风格搜索、富集性检查，并生成可复现的生物信息学证据记录。当任务需要用 gget CLI 或 Python 包在多个基因组参考数据库间做快速查询时使用。

搜索 claude-mem 的跨会话持久记忆数据库。当用户问「我们之前解决过这个吗」「上次 X 是怎么做的」，或需要既往会话的工作时使用。

在编写任何 HogQL/SQL 或调用 execute-sql 查询 PostHog 前的必读内容。当用户想搜索、查找或对 PostHog 实体（insight、仪表盘、群组、feature flag、实验、问卷、hog flow、数据仓库、person 等）做复杂聚合，以及查询分析数据（趋势、漏斗、留存、生命周期、路径、粘性、Web 分析、错误追踪、日志、会话、LLM traces）时使用。对受治理的业务或遥测指标（MRR、激活、计费用量、活跃组织、失败率）同样是第一站：先从原始事件或使用带类型的领域工具推导之前，检查语义层（system.information_schema.metrics 中的规范指标）。涵盖 HogQL 与 ClickHouse SQL 的语法差异、系统表 schema（system.*）、可用函数、查询示例与 schema 发现工作流。

主动渗透测试工具链。覆盖信息收集、端口扫描、漏洞扫描、Web 渗透、SQL 注入、目录爆破、密码破解等场景。通过 MCP server（pentestMCP / mcp-security-hub）将 20+ 安全工具暴露给 AI agent。触发关键词：渗透测试、端口扫描、Nmap、漏洞扫描、Nuclei、SQL 注入、SQLMap、目录爆破、FFUF、密码破解、Hashcat、信息收集、子域名、Web 渗透、ZAP、Burp。

为 PostHog 中的 Django 模型添加或修改活动日志（审计跟踪）。当模型的写操作必须出现在 Activity 侧栏或高级活动日志中、在添加 ModelActivityMixin、ActivityScope、model_activity_signal 接收器、活动描述器或字段排除项、审计模型哪些写路径被记录，或某变更缺失于活动日志时使用。涵盖接收器模块约定、信号看不到的写操作（QuerySet.update、bulk_create）、请求之外的 actor，以及位于独立数据库上的产品模型。触发词：activity log、audit log、audit trail、ModelActivityMixin、log_activity、changes_between、activity describer、who changed this。

逐用例对 opencode 本身做 QA：验证 CLI/终端（opencode run、db、serve、export）、通过 SSE 事件流证明某个插件钩子/动作/事件已触发、在 tmux 下对 TUI 做冒烟测试，以及按 id、标题/名称或消息文本在 opencode 的 SQLite 数据库中调查会话。自带经测试的辅助脚本（每个都有 --self-test）与分领域的参考文档。凡要对 opencode 的 CLI、HTTP server、插件钩子/事件或 TUI 做 QA、冒烟测试、验证或调试，或要查找并检查数据库中的 opencode 会话时使用。触发词：opencode qa、qa opencode、test opencode、verify opencode hook、opencode session db、find opencode session by id/name/text、opencode tui test、opencode server health、opencode event stream。

触发系统备份、从备份文件恢复并管理 SQLite 数据库生命周期。支持导出、导入和增量快照策略。

在 PostHog 中创建基于产品分析或 SQL 的箱线图 insight。当用户要求创建、构建或保存箱线图、可视化数值分布、跨日期或分组比较四分位数/中位数，或把 SQL 结果变成箱线图时使用。在标准 Trends 箱线图与 SQL insight 之间做出选择、校验分布数据、保存 insight 并验证。

为查看自己结果的客户调试和支持 PostHog Experiments（A/B 测试）。只要粘贴了实验支持工单或客户提出结果相关问题就使用，最常见的是“为什么我的曝光不均？”“为什么某个变体没有流量？”“为什么我缺少/只见很少曝光？”“为什么出现偏差横幅？”“为什么 PostHog 的数字和我的 SQL 对不上？”。以只读方式拉取实验真实数据，对照已知成因清单匹配，产出面向客户的解释、修复方案与相关数字的评审。加载 diagnosing-experiment-results 作为深度诊断库。不触发：创建实验（用 creating-experiments）、仅配置放量（configuring-experiment-rollout）或指标（configuring-experiment-analytics）、询问生命周期问题（managing-experiment-lifecycle），或行为异常的是底层 feature flag 而非结果（用 debugging-feature-flags）。

把工程分析（PR / CI）数据转化为已保存的 PostHog insight、仪表盘与订阅，并说明如何用 SQL 直接查询产品数据。涵盖经 engineering-analytics-sources 发现按团队的 GitHub 仓库表、在 HogQL 中复刻精心的列语义、在涉及产品逻辑时读取暴露的 engineering_analytics_* 仓库视图（CI 成本、指纹化失败行、提交归属）、用 insight-create 保存查询，以及用 subscriptions-create 安排投递。当被要求“把这个存成 insight”“把 CI 健康度/合并时长做成仪表盘”“每周给我邮件发 PR 吞吐量”“画 CI 成本图”“跟踪首次评审时长”“订阅这些数字”“对 CI 成功率告警”或询问“工程分析读取哪些数据/表/视图”时使用。临时性 CI 与合并问题用 diagnosing-ci-and-merge-bottlenecks；调查某个具体 CI 失败用 investigating-ci-failures。

管理弃用与迁移。在移除旧系统、API 或功能、把用户从一种实现迁移到另一种实现、在生产中迁移数据库 schema（如零停机重命名或删除列的 expand/contract）时使用；也在决定是维护还是下线既有代码时使用。

针对运行中的 Twenty 应用对 PR 做浏览器 QA:在 main 上合并后触发,或合并前通过 qa-scout 标签触发。从 PR diff 推导用户可见场景,用 Playwright MCP 浏览器执行,以 SQL 核验数据库效果,检查服务器与 worker 日志中被吞掉的错误,输出结构化结论和报告。由 ci-e2e-main.yaml 在确定性 e2e 套件后调用;也可针对本地 dev 栈手动运行。

以混合引擎策略进行专业数据处理：优先使用常驻内核引擎——DuckDB 加上常驻的 Python 技术栈（Polars/numpy/matplotlib），在 harness 支持的 js/py eval 内核中保持常驻，其他环境则用 bun/uv 单次执行——并按动作决定放置方式（内存内、流式、远端就地）。触发词：analyze the data、what is in this CSV/parquet/json、summarize this、group by、filter rows、sort by、join these files、merge datasets、time series trend、compare yesterday and today、distribution/histogram、correlation、clean duplicates、handle missing values、dataset larger than RAM、SQL query on files、DataFrame operations、chart/plot this data、DuckDB vs Polars selection、quick data exploration CLI。不适用于：纯文本/代码查看、配置文件或极小的内联计算。

使用 PostHog 的 MCP 工具调试并检查 LLM/AI 代理 trace。当用户粘贴 trace 或会话 URL（如 /ai-observability/traces/<id> 或 /ai-observability/sessions/<id>）、要求调试某个 trace、弄清哪里出了问题、检查代理是否正确使用了工具、验证上下文/文件是否被呈现、检查子代理行为、分析 LLM 决策，或研究 token 用量与成本时使用。当针对 `events.properties.$ai_input` / `$ai_output_choices` 的原始 SQL/HogQL 返回为空时也使用——消息内容只存在于专用的 `posthog.ai_events` 表中。

从逆向工程到可用 exploit：使用 pwntools、libc-database、ROP 的栈/堆/内核 pwn 工作流，以及从 CTF 到授权远程目标的利用稳定化。

在通过 `posthog:insight-create` 或 `posthog:insight-update` 创建或更新 insight 时选对 y 轴单位——同时覆盖 TrendsQuery（`trendsFilter.aggregationAxisFormat`）与 SQL insight（`DataVisualizationNode`、`chartSettings.yAxis[].settings.formatting`）。当代理即将仅为换算单位添加 `formula`（如把秒除以 60 显示为分钟）、`math_property` 或 SQL 列是时长、货币、比率或大计数，或用户在图表 insight 语境中提到“格式化 y 轴”“duration”“seconds”“minutes”“hours”“milliseconds”“ms”“percentage”“%%”“currency”“decimals”“axis label”“axis unit”时使用。

检查并解读本地 Deep Agents Code 的 SQLite 会话存储中的对话。当 LangSmith trace 工具不可用、会话离线或未被追踪，或被要求识别与总结本地 dcode 线程、检查 checkpoint 元数据、列出最近的本地线程、解析 $DEEPAGENTS_HOME/.state/sessions.db 及线程 UUID 或前缀时，作为兜底方案使用。

当需要查找、读取、列出、搜索、查看、拉取、导出或重建跨 Codex、Claude Code/Desktop、OpenCode、OMO/Senpi/pi、oh-my-pi (omp)、gajae-code (gjc)、OpenClaw、Factory Droid、Amp、Gemini/Kimi/Qwen CLI、Codebuff、Roo/Kilo/Cline、Kodu、Cursor CLI、Aider、Aside 浏览器 agent 会话或未知本地 agent 日志时务必使用。覆盖 transcript、会话 ID、rollout JSONL、state SQLite、Claude projects/pre-compact 历史、OpenCode messages/parts、子/subagent 关联、cwd/model/时间/token 过滤、归档与成本线索。会把模糊回忆展开为并行查询通道，并先探测已知存储，从而低成本跳过不存在的平台。触发词：coding agent sessions、Codex/Claude/OpenCode/OMO/Senpi/pi/oh-my-pi/omp/gajae-code/gjc/OpenClaw/Droid/Amp/Kodu/Cursor/Aider/Aside sessions、transcript search、session history、session ID、read transcript、token usage、subagent sessions、what did I do yesterday、did we already do this。

判定一条代码注释是否该存在，并强制留下的注释解释“为什么”而非“是什么”。在用任何语言（Python、TypeScript、Go、Rust、SQL）编写或编辑注释前务必使用，也用于评审新增注释的 diff。清除 clutter 代码库的注释类型：复述代码的旁白、变更历史与聊天上下文备注（“之前做了 X”“按 PR #123”“AI:”）、易失效的度量与现状标记（“约 20 分钟构建”“目前”“今天”）、被注释掉的代码与冗余 docstring。保留有价值的注释：不显然的 why、关于非本地影响的警告、指向未来读者无法自行重建上下文的线索。不适用于面向用户的文案（见 `/writing-user-facing-copy`）或提交信息。

诊断 PostHog 实验中的偏差、异常与怪异结果。涵盖 0 曝光实验、样本比例失配、身份碎片化、多变体曝光、不均分导致的排除偏差、显著性陷阱（提前偷看、A/A、贝叶斯 vs 频率派）、PostHog 与 SQL 结果不一致、运行中途编辑后的意外，以及通过按变体分组问卷做定性跟进。 触发条件：用户问“我的实验有偏差吗”或“为什么 0 曝光”、提及偏差横幅、说某个变体看起来怪异/不对/不对劲、发现显著性翻转或 A/A 显著、PostHog 数字与其 SQL 不一致、报告中途编辑后的意外，或想为实验收集定性反馈/问卷。 不触发：创建实验（用 creating-experiments）、仅配置放量（用 configuring-experiment-rollout）或指标（用 configuring-experiment-analytics）、仅询问生命周期问题（用 managing-experiment-lifecycle）。

Open Orbit 简报技能——当 Notion 是用户唯一连接的连接器，或用户显式将每日摘要限定在 Notion 时，由 Orbit 流水线选用。从用户已授权的 Notion 连接拉取过去 24 小时的文档编辑、评论、提及与数据库行变更，并将摘要渲染为原生 Notion 页面（callout / 折叠块 / 数据库表原语）。不应手动触发此技能——它由 Orbit 的每日摘要调度器针对实时 Notion 数据调用。

Open Orbit 简报技能——当 Notion 是用户唯一连接的连接器，或用户显式将每日摘要限定在 Notion 时，由 Orbit 流水线选用。从用户已授权的 Notion 连接拉取过去 24 小时的文档编辑、评论、提及与数据库行变更，并将摘要渲染为原生 Notion 页面（callout / 折叠块 / 数据库表原语）。不应手动触发此技能——它由 Orbit 的每日摘要调度器针对实时 Notion 数据调用。

以 Live Artifact 渲染的 Notion 风格团队仪表盘。单页自包含 HTML 仪表盘，含 KPI、7 日迷你折线、实时活动流与关联数据库任务表——经由 Composio 连接器目录接入 Notion。按需及打开制品时刷新。未绑定连接器时回退到内置模拟数据，离线、截图与选择器预览中均可工作。

在 Trilium 中添加数据库迁移或给 Becca 实体新增列/字段时使用（如"加一个迁移""给 notes/attributes 加列""ALTER TABLE""给 BNote/BAttribute/BBranch 加字段"、schema 变更）。迁移不是带日期的 .sql 文件，而是 packages/trilium-core/src/migrations/migrations.ts 中按整数版本号排列、降序存放的 MIGRATIONS 数组条目（dbVersion 由 MIGRATIONS[0] 自动推导），schema 位于 packages/trilium-core/src/assets/schema.sql。涵盖加列的完整文件链、hashedProperties 的跨实例同步哈希隐患、CLS 包裹的 JS 迁移以及测试框架。

在 Trilium 中新增、移动或接入内部 REST 端点（新的 /api/* 路由）时使用：在核心共享处理器（packages/trilium-core/src/routes/index.ts 的 buildSharedApiRoutes，约 140 条同时运行于 standalone sqlite-wasm 构建的路由）与仅服务端路由（apps/server/src/routes/routes.ts）之间做选择，挑选 apiRoute/asyncApiRoute 或 route/asyncRoute 包装器，并落实隐式返回约定（对象→200、undefined→204、[status, body] 元组→对应状态）与 convertEntitiesToPojo 较窄的实体解包逻辑。多数路由属于核心共享（在 WASM 下运行），apps/server/src/routes/api/ 只是少数。配合 writing-unit-tests 编写跨运行时的 CoreApiTester 测试。

在任何可能导致数据丢失的批量删除、清理或破坏性操作之前的确认门禁——涵盖 shell 层（rm -rf、git rm、批量 sed）与 brain 层（批量 forget、删除清扫、purge-deleted、移除 source、裸 SQL 清空表）。会展示可恢复性说明卡，并要求用户明确回答 yes 后才继续。这是路由约定，并非操作边界的强制手段。

通过一次性收集元数据、person 档案、同会话事件与关联的错误追踪议题来调查会话录像。当用户给出录像或会话 ID 并想了解发生了什么——用户是谁、做了什么、出现了哪些错误、有没有相关的错误追踪议题——时使用。替代手工串联 session-recording-get、persons-retrieve、execute-sql 与 query-error-tracking-issues-list 的流程。

面向代码变更的多代理 QA 审查团队。当用户要求“review my code”“run QA”“qa-team”“review this branch”“code review”“check my changes”，或希望对当前分支变更做全面的多视角审查时使用。并行派出专项代理（安全、数据库、可靠性、兼容性、数据完整性、性能、前端、文案）独立审查 diff 并产出收敛报告，另含两名通才评审员做收敛校验。

如何把 career-ops 求职跟踪表同步到 Notion 数据库，并把记录读回作为职位线索。

如何把 career-ops 求职跟踪表同步到 Notion 数据库，并把记录读回作为职位线索。

ClickHouse 数据库模式、查询优化、分析与数据工程最佳实践，适用于高性能分析型工作负载。适用于设计 ClickHouse Schema 或查询，或分析型查询过慢时。

Django 安全最佳实践：认证、授权、CSRF 防护、SQL 注入防范、XSS 防范及安全部署配置。适用于审查 Django 认证、输入处理或部署设置。

面向 AI 辅助开发的回归测试策略。无数据库依赖的沙盒模式 API 测试、自动化缺陷检查工作流，以及捕捉 AI 盲点（同一模型既编写又审查代码）的模式。适用于为 AI 辅助编写的代码补充回归覆盖，或同一模型既编写又审查某次变更时。

面向 Node.js、Express 和 Next.js API 路由的后端架构模式、API 设计、数据库优化与服务端最佳实践。当构建或审阅 Node.js、Express、Next.js 的 API 路由及其数据访问时使用。

在 PostHog 项目中调查日志：确认某个服务或部署是否健康、解释错误尖峰、分诊事故，或读懂日志流在说什么。当用户要求“查看日志”、询问某个服务、部署、发布或变更是否正常或引发了问题、为什么错误上升或变化了什么，或想要日志中可见故障的根因时使用。指导使用日志 MCP 工具（服务概览、模式挖掘、前后模式对比、分桶计数、facets、原始行），让调查从汇总开始而不是原始行或对日志表手写 SQL。

当变更新增或修改 migrations/ 下路径时审查数据库迁移文件。合并前使用,收集正向迁移、回滚、锁与数据安全方面的证据。

从逆向走到可用利用 (Working Exploit) 的全链路工程化方法。 适用场景：拿到了二进制 + 漏洞点 + 目标环境，需要写出一个能稳定打通的 exploit（不是只能本地复现一下、远程一打就崩的脚本）。 覆盖三大方向：栈溢出 / 堆利用 / 内核 pwn。强调"CTF 本地通 → 真实远程稳定打通"的工程差距：libc 版本错配、堆喷射时序、SMEP/SMAP/KASLR、栈对齐、远程缓冲。 核心工具链：pwntools + GEF/pwndbg + ROPgadget/Ropper + one_gadget + libc-database + qemu-system 内核调试。 触发关键词：pwn、栈溢出、堆溢出、ROP、ret2libc、ret2csu、one_gadget、libc-database、堆利用、tcache、fastbin、unsorted bin、kernel pwn、kROP、SMEP、SMAP、KASLR、modprobe_path、pwntools、GEF、pwndbg。

使用 devenv 搭建和管理 Sentry 开发环境。处理全新安装、环境更新、启动开发服务、重置数据库、按 worktree 的环境配置（每个 worktree 需要自己的 devenv sync/.venv）以及故障排查。当被要求“set up sentry”“setup dev environment”“get sentry running”“start dev server”“devenv setup”“devservices not working”“sentry won't start”“reset the database”“new worktree venv/devenv setup”，或遇到任何开发环境问题时使用。

编写 n8n 数据库迁移。在 packages/@n8n/db/src/migrations/ 下创建或修改文件、需要新增列、表、索引、外键或数据回填，或用户提到 DB 迁移、TypeORM 迁移时使用。