AgentHubAgentHub

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)。

共匹配 1,545 个资源 · 第 6 / 33 页

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

相关资源

查看全部 →

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。

source

sql-object-impact-analysis

SkillSkillsMP

Before modifying a table, column, stored procedure, view, or trigger in a legacy codebase, trace every place that references it — across other SQL objects (procs, views, triggers) AND application code (C#, Angular/TypeScript, JS, or any language in the repo) — and produce a structured blast-radius report so you know what breaks before you change it. Use when the user asks 'what uses this column/table/procedure', 'is it safe to change X', 'what depends on this', 'impact of renaming/dropping X', or before any schema/proc modification in an unfamiliar or legacy codebase. Not for privacy/PII exposure analysis (see data-breach-blast-radius) or query performance tuning (see sql-optimization).

source

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。

source

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。

source

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。

source

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。

source

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

相关场景