数据库 MCP（PostgreSQL / MySQL / Redis）

通过 REST API 搜索 78 个公开的科研、生物医学、材料科学与经济数据库并返回结构化 JSON 结果。涵盖物理/天文（NASA、NIST、SDSS、SIMBAD、Exoplanet Archive）、地球/环境（USGS、NOAA、EPA、OpenWeatherMap）、化学/药物（PubChem、ChEMBL、DrugBank、FDA、KEGG、DailyMed、ZINC、BindingDB）、材料科学（Materials Project、COD）、生物/基因组（Reactome、BRENDA、UniProt、STRING、Ensembl、NCBI Gene、GEO、GTEx、PDB、AlphaFold 等）、疾病/临床（COSMIC、Open Targets、ClinVar、ClinicalTrials.gov 等）、监管（FDA、USPTO、SEC EDGAR）与经济/金融（FRED、BEA、BLS、World Bank、ECB 等）。

通过 CLI 使用 sqlcmd 与 queryinsights 视图分析 Fabric Data Warehouse 性能。诊断慢查询、SQL 池压力、缓存冷热状态并推荐聚簇键（clustering key）。触发语：DW slow query analysis、slowest queries warehouse、queryinsights long running、warehouse CPU resource consumers、SQL pool pressure window、pressure events warehouse、DW cache warmth cold start、cache warmth analysis、warehouse cluster key recommendation、cluster tables performance、DW performance baseline comparison、performance degraded warehouse、warehouse user query patterns、queryinsights diagnostics、DW optimization sqlcmd。

在智能体 CLI 环境中，针对 Microsoft Fabric Data Warehouse 与 SQL endpoint 执行 T-SQL 创作（DDL、DML、数据摄取、事务、schema 变更）。当用户想要：(1) 从终端创建/修改/删除表；(2) 通过 CLI 执行 insert/update/delete/merge；(3) 运行 COPY INTO 或 OPENROWSET 摄取；(4) 管理事务或存储过程；(5) 执行 schema 演进；(6) 使用 time travel 或快照；(7) 生成 ETL/ELT shell 脚本；(8) 在 Lakehouse SQLEP 上创建视图/函数/过程。触发语：create table in warehouse、insert data via T-SQL、load from ADLS、COPY INTO、run ETL with T-SQL、alter warehouse table、upsert with T-SQL、merge into warehouse、create T-SQL procedure、warehouse time travel、recover deleted warehouse data、create warehouse schema、deploy warehouse、transaction conflict、snapshot isolation error。

通过 CLI 使用 sqlcmd 与 queryinsights 视图分析 Fabric Data Warehouse 性能。诊断慢查询、SQL 池压力、缓存冷启动并推荐聚集索引键。触发词：“DW slow query analysis”“slowest queries warehouse”“queryinsights long running”“warehouse CPU resource consumers”“SQL pool pressure window”“pressure events warehouse”“DW cache warmth cold start”“cache warmth analysis”“warehouse cluster key recommendation”“cluster tables performance”“DW performance baseline comparison”“performance degraded warehouse”“warehouse user query patterns”“queryinsights diagnostics”“DW optimization sqlcmd”。

当用户要求编写 SQL 查询、优化数据库性能、生成迁移、探索数据库 Schema，或使用 Prisma、Drizzle、TypeORM、SQLAlchemy 等 ORM 时使用。

当用户要求创建 ERD 图、规范化数据库 Schema、设计表关系或规划 Schema 迁移时使用。

优化 SQL 查询、设计数据库 schema 并排查性能问题。当用户询问查询为何变慢、需要帮助编写复杂 join 或聚合、提到数据库性能问题，或想设计/迁移 schema 时使用。用于复杂查询、窗口函数、CTE、索引策略、执行计划分析、覆盖索引创建、递归查询、解读 EXPLAIN/ANALYZE、前后基准对比，或在数据库方言（PostgreSQL、MySQL、SQL Server、Oracle）之间迁移查询。

优化数据库查询并提升 PostgreSQL 与 MySQL 系统的性能。在排查慢查询、分析执行计划或优化数据库性能时使用。用于索引设计、查询重写、配置调优、分区策略与锁争用解决。

数据库连接问题排查。

当用户想要迁移、转换、排障或生成使用 sqlite3mysql 将 SQLite 3 结构与数据搬到 MySQL/MariaDB 的命令时使用此技能。帮助收集所需的源与连接信息，选择本地或 Docker 工作流，生成可安全复制粘贴的命令，并说明 sqlite3mysql 的注意事项。

面向安全、高效数据库 schema 的 SQLAlchemy ORM 与 Alembic 迁移最佳实践。在编写、审查或重构 SQLAlchemy 模型、Alembic 迁移或数据库查询模式时应使用本技能。触发于涉及 SQLAlchemy ORM、Alembic 迁移、数据库 schema 变更或查询优化的任务。

SQLAlchemy Python SQL 工具包与 ORM：强大的查询构建器、关系映射，以及通过 Alembic 实现的数据库迁移。

SQL Server 渗透测试与利用。当发现目标开放 1433 端口、SQL Server 允许远程连接（SA 弱口令）、需要从数据库提取数据或实现命令执行时使用。覆盖未授权访问、数据库枚举与导出、xp_cmdshell 命令执行、sp_OACreate COM 对象利用、BULK INSERT 文件读取、Linked Server 横向移动、SQL Agent Job 持久化、存储过程利用、用户创建与提权

SQL注入检测、利用、绕过的完整方法论。当目标有表单提交、登录页面、搜索功能、数据查询接口时使用。包含POST参数完整性检查、EXTRACTVALUE截断陷阱、UNION/报错/盲注/sqlmap全流程

数据库服务攻击方法论。当发现 Redis(6379)、MSSQL(1433)、PostgreSQL(5432)、MySQL(3306)、MongoDB(27017) 等数据库端口时使用。覆盖未授权访问、弱口令爆破、命令执行、文件读写、提权。任何涉及数据库攻击、数据库提权、数据库利用的场景都应使用此技能

Bitwarden 的数据库架构、迁移与双 ORM 策略。在处理 .sql 文件、存储过程、EF 迁移或数据库 Schema 变更时使用。也用于判断某改动是否需要同时提供 Dapper 与 EF Core 实现，或破坏性的存储过程改动是否需要 _V2 版本化。

在工作区中管理 DuckDB CRM 数据、激进的关系关联字段与同步的 markdown 文档。在创建或更新对象、字段、条目、外表链接、行备注或条目关联的编辑日志时使用

sqlmap 高级用法完整参考。当确认存在 SQL 注入需要用 sqlmap 自动化利用时使用。覆盖 POST/Cookie/Header 注入、tamper 脚本选择、--technique 精确控制、二次注入、OS shell/文件读写、数据库提取优化

SQLite 专属 SQL 模式：用 substr/instr 做字符串操作，|| 做拼接，LIKE（无 ILIKE），date()/strftime() 处理日期，CAST 做类型转换，不支持 FULL OUTER JOIN，GROUP_CONCAT、typeof()、COALESCE/IFNULL、printf() 格式化。

通过系统化优化、合理索引与执行计划分析，把缓慢的数据库查询变成极快的操作。

精通云原生数据库与现代 SQL，涵盖 OLTP/OLAP 优化与高级查询技术。擅长性能调优、数据建模与混合分析系统。

资深数据库架构专家，擅长从零设计数据层、技术选型、schema 建模与可扩展数据库架构。

你是云成本优化专家，专注于在保证性能与可靠性的同时降低基础设施开销。分析云支出、识别节省机会，并在 AWS、Azure 与 GCP 上落地高性价比架构。

数据库设计原则与决策方法：schema 设计、索引策略、ORM 选型与 serverless 数据库。

掌握跨 ORM（Sequelize、TypeORM、Prisma）的数据库结构与数据迁移，包括回滚策略与零停机部署。

迁移监控、CDC 与可观测性基础设施。

面向 PostgreSQL、MySQL 与 SQL Server 的 SQL 数据库迁移，采用零停机策略。重点关注数据完整性与回滚方案。

资深数据库优化专家，精通现代性能调优、查询优化与可扩展架构。

资深数据库管理专家，精通现代云数据库、自动化与可靠性工程。

专家级的 Supabase Auth 与 Next.js App Router 集成方案。

在主流数据仓库方言下编写准确且高性能 SQL 的技能。在“写一段 SQL”“优化查询”“用 BigQuery 聚合”等请求时触发。

设计数据库 schema——表、关系、索引、约束与 ORM 配置。涵盖关系型设计、规范化与常用模式。

使用中间件、回调处理、受保护路由以及服务端/客户端边界，将 Supabase Auth 集成到 Next.js App Router。

粘贴一条 SQL 查询，获得其作用的通俗说明。

用于通用 PostgreSQL 表设计。**触发时机**——用户要求：设计 PostgreSQL 表、模式或数据模型（新建表与修改现有表时）；为 PostgreSQL 选择数据类型、约束或索引；创建用户表、订单表、引用表或 JSONB 模式；了解 PostgreSQL 在规范化、约束或索引方面的最佳实践；设计高频更新、高频 upsert 或 OLTP 风格的表。**关键词**：PostgreSQL schema、table design、data types、PRIMARY KEY、FOREIGN KEY、indexes、B-tree、GIN、JSONB、constraints、normalization、identity columns、partitioning、row-level security。全面覆盖数据类型、索引策略、约束、JSONB 模式、分区与 PostgreSQL 特有最佳实践

Schema 感知——编码前先读、类型生成、防止列错误

数据库横向移动与跨库攻击。当已获取一个数据库权限（PostgreSQL/MySQL/MSSQL）需要横向到其他数据库或内网服务时使用。覆盖 PostgreSQL dblink 跨库连接、MSSQL Linked Server 横向、MySQL 联邦引擎跨库、数据库→SSRF→内网探测。当目标网络隔离但数据库可通信时（数据库通常有比应用服务器更宽松的网络策略），这是突破隔离的关键路径。发现任何数据库间通信需求、内网数据库横向、跨库查询场景都应使用此技能

当用户提出数据查询需求（如'查数'、'查一下订单量'、'有多少用户'、'帮我跑个SQL'等），使用数据源工具发现表结构，生成并执行只读 SQL 查询。

当用户提出数据查询需求（如'查数'、'查一下订单量'、'有多少用户'、'帮我跑个SQL'等），使用数据源工具发现表结构，生成并执行只读 SQL 查询。

通过 MCP 从 Codex 查询 MySQL 数据库

精通现代 SQL、云原生数据库、OLTP/OLAP 优化与高级查询技巧，擅长性能调优、数据建模与混合分析型系统。

资深数据库优化专家，专注现代性能调优、查询优化与可扩展架构。

跨 ORM（Sequelize、TypeORM、Prisma）的数据库 Schema 与数据迁移，包含回滚策略与零停机发布。

资深数据库架构专家，擅长从零设计数据层、技术选型、Schema 建模与可扩展数据库架构。

仅在当前活跃的 Codex Project Autopilot 项目内使用，且数据层已属于自动驾驶计划范围时启用。

对比主流学术数据库，说明各自适用的研究场景。

设计 PostgreSQL 专属模式。涵盖最佳实践、数据类型、索引、约束、性能模式与高级特性

面向 PostgreSQL、MySQL 和 NoSQL 数据库的 schema 设计、优化与迁移模式。用于设计 schema、编写迁移或优化查询。