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。
通用 SQL 编程、格式化、调试与查询构造技巧。用于与 PostGIS 空间数据无关的一般 SQL 工作
数据库专家:零停机迁移、schema 设计(3NF)、SQL/NoSQL。
参数化 SQL 的规则矩阵负向夹具——安全地使用参数化查询;不用于生产部署。
记录或设计数据库 schema,包含实体关系、表定义、约束、索引和访问模式。当需要设计数据库、为现有 schema 编写文档、为实体与关系建模、定义表结构、规划索引策略或产出供评审的数据模型时使用。产出结构化 schema 文档,包含 ER 图、表 DDL 定义、索引策略、访问模式分析、规范化决策与迁移说明。
为 schema 变更编写安全、零停机的数据库迁移计划。当需要规划数据库迁移、设计零停机 schema 变更、记录 expand/contract(扩展/收缩)式迁移、为数据库变更给出回滚流程,或把 schema 更新与部署协同编排时使用。产出结构化迁移计划,涵盖迁移目标、向后兼容性分析、扩展/收缩阶段拆分、精确 SQL、每阶段回滚步骤、数据校验查询和部署运行手册。
为 schema 变更编写安全、零停机的数据库迁移计划。当需要规划数据库迁移、设计零停机 schema 变更、记录 expand/contract(扩展/收缩)式迁移、为数据库变更给出回滚流程,或把 schema 更新与部署协同编排时使用。产出结构化迁移计划,涵盖迁移目标、向后兼容性分析、扩展/收缩阶段拆分、精确 SQL、每阶段回滚步骤、数据校验查询和部署运行手册。
记录或设计数据库 schema,包含实体关系、表定义、约束、索引和访问模式。当需要设计数据库、为现有 schema 编写文档、为实体与关系建模、定义表结构、规划索引策略或产出供评审的数据模型时使用。产出结构化 schema 文档,包含 ER 图、表 DDL 定义、索引策略、访问模式分析、规范化决策与迁移说明。
通过 Evotown Database MCP Proxy 对已注册的业务数据库执行只读 SQL 查询。当用户需要查 CRM、订单、报表等结构化数据时使用;禁止直连数据库或写入 SQL。
vm0 项目的数据库迁移与 Drizzle ORM 指南。
用于安全规则矩阵集成测试的 sql_injection 规则矩阵安全夹具;不用于生产部署。
面向应用开发的 SQLite 专长,涵盖 WAL 模式配置、并发访问模式、FTS5 全文检索、JSON 支持、虚拟表、PRAGMA 优化、备份策略、文件锁行为、桌面与移动应用的内嵌模式、迁移策略,以及对容量与并发限制的理解。当用户询问 sqlite specialist、sqlite specialist 最佳实践,或需要 sqlite specialist 实施指导时使用。当用户需要其他专项技能或涉及无关技术领域时请勿使用。
高级 SQL 专长,包括窗口函数、CTE、递归查询、基于 EXPLAIN 执行计划的查询优化、索引策略、pivot/unpivot 操作、JSON 操作、全文检索、存储过程,以及在 PostgreSQL、MySQL 与 SQL Server 中识别性能反模式。当用户询问 sql master、sql master 最佳实践,或需要 sql master 实施指导时使用。当用户需要其他专项技能或涉及无关技术领域时请勿使用。
面向分析的高级 SQL,涵盖窗口函数、CTE、递归查询、查询优化、透视,以及面向数据仓库与分析型数据库的复杂分析模式。当用户询问 sql analytics expert、相关技术、最佳实践,或需要该领域指导时使用。当请求超出 sql analytics expert 范围或需要其他专项技能时请勿使用。
数据库性能评估:考察查询效率、索引策略、连接管理、配置与扩展就绪度,产出可执行的 performance 记分卡。当用户询问 database performance audit、相关技术、最佳实践,或需要该领域指导时使用。当请求超出 database performance audit 范围或需要其他专项技能时请勿使用。
指导实现专家级的数据库迁移模式:数据库与自动化决策框架、生产可用的模式以及数据库迁移模式工作流的具体模板。当用户询问数据库迁移模式、database migration patterns 配置,或数据库项目的数据库最佳实践时使用。当用户需要其他后端基础设施能力时请勿使用——可查看 backend infrastructure 子类目下的同级技能。
数据库 schema 迁移专家,涵盖零停机迁移策略、schema 演进模式、数据回填技术、迁移工具链(Flyway、Liquibase、自研)、回滚规划、蓝绿数据库部署、大表迁移与迁移测试策略。当用户询问 database migration expert、database migration expert 最佳实践,或需要 database migration expert 实施指导时使用。当用户需要其他专项技能或涉及无关技术领域时请勿使用。
数据库 schema 设计专长,涵盖规范化与反规范化策略、索引、查询优化、分区、连接池、迁移管理、多租户模式与只读副本。当用户询问 database architect、database architect 最佳实践,或需要 database architect 实施指导时使用。当用户需要其他专项技能或涉及无关技术领域时请勿使用。
数据库迁移最佳实践:schema 变更、数据迁移、回滚与零停机部署,覆盖 PostgreSQL、MySQL 和常用 ORM(Prisma、Drizzle、Kysely、Django、TypeORM、golang-migrate)。
SQL 注入作战手册。当输入抵达 SQL 查询、认证逻辑、排序、过滤、报表,或数据库特有的盲注与带外执行路径时使用
SQL 注入——对未消毒 SQL 查询的自动化与手工利用。涵盖 Union 型、报错型、盲注(布尔/时间型)与堆叠查询。包含 sqlmap 自动化及 WAF 绕过 tamper 脚本。
通过源码级污点追踪挖掘 SQL 注入(CWE-89)。涵盖字符串拼接、格式化字符串、ORM 原生查询、二阶注入,以及 MongoDB/DynamoDB 的 NoSQL 注入。
检测并利用二阶 SQL 注入漏洞:恶意输入先被存入数据库,之后在另一次应用操作中被不安全的 SQL 查询执行。
在获授权的渗透测试中,使用 sqlmap 检测并利用 SQL 注入漏洞以提取数据库内容。
在获授权的渗透测试中,用手工技术与 sqlmap 等自动化工具识别并利用 Web 应用的 SQL 注入漏洞。测试者通过报错注入、UNION 注入、布尔盲注与时间盲注,在主流数据库引擎(MySQL、PostgreSQL、MSSQL、Oracle)上检测注入点,演示数据提取、认证绕过与潜在的远程代码执行。对涉及 SQL 注入测试、SQLi 利用、数据库安全评估或注入漏洞验证的请求自动激活。
分析 WAF(ModSecurity/AWS WAF/Cloudflare)日志以检测 SQL 注入攻击活动。解析 ModSecurity 审计日志与 JSON 格式的 WAF 事件日志,识别 SQLi 模式(UNION SELECT、OR 1=1、SLEEP()、BENCHMARK()),跟踪攻击来源、关联多阶段注入尝试,并基于 OWASP 分类生成事件报告。
跨不同数据仓库平台(Snowflake、BigQuery、Redshift、Databricks)分析并优化 SQL 查询,给出平台专属建议
把自然语言翻译成 SQL、优化查询性能、解读 SQLite 与 PostgreSQL 的 EXPLAIN 计划。当用户要求把问题转成 SQL、优化慢查询、调优索引、分析执行计划,或提到 NL2SQL、query tuning、全表扫描等关键词时触发。
探查 SQLite 与 PostgreSQL 数据库:列出表、检查 schema(列/类型/约束)、预览数据、生成 Mermaid ER 图,并运行安全的只读查询。当被要求探查数据库、查看表结构、描述表、生成图或查询数据时触发,也由关键词 database exploration、schema、ER diagram、SQL query 触发。
在排查慢查询、分析执行计划或优化数据库性能时使用。适用于索引设计、查询改写、参数调优、分区策略与锁竞争处理。
当用户要求「自动化 SQL 注入测试」「枚举数据库结构」「用 sqlmap 提取数据库凭证」「从存在注入漏洞的数据库导出表和列」「自动化数据库渗透测试」时使用此技能。提供使用 SQLMap 检测并利用 SQL 注入漏洞的全面指导。
当用户要求「测试 SQL 注入漏洞」「发起 SQLi 攻击」「用 SQL 注入绕过认证」「通过注入提取数据库信息」「检测 SQL 注入缺陷」或「利用数据库查询漏洞」时使用此技能。提供在不同数据库系统上识别、利用并理解 SQL 注入攻击向量的全面技术。
数据库设计原则与决策。Schema 设计、索引策略、ORM 选型、无服务器数据库。
针对数据仓库编写分析型 SQL 的约定与审查步骤。只要任务涉及查询表、构建报表或聚合指标时使用。
在生产环境部署并管理 Supabase 项目,涵盖数据库迁移、Edge Functions 部署、密钥管理、零停机发布、蓝绿分支、回滚流程与部署后健康检查。在把 Supabase 发到生产、执行迁移、部署 Edge Function、管理密钥或实现零停机部署时使用。触发语:“deploy supabase”、“supabase migration push”、“deploy edge function”、“supabase rollback”、“supabase blue green”、“supabase health check”。
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。
在编写任何 SQL 查询之前使用此技能。涵盖:输出形状推断(从问题中获取基数线索)、高效的 schema 探索、基于 CTE 的迭代式查询构建、结构化验证循环(行数、NULL 审计、扇出检查、样例查看)、错误恢复流程、将输出保存到 result.sql 与 result.csv、轮次预算管理以及常见基准陷阱。
以纯 .sql 文件配合事务日志管理数据库迁移。当被问到 sql-migrate、数据库迁移,或如何搭建迁移工具时使用。
通过针对数据仓库编写 SQL 查询、验证并呈现结果,回答定量业务问题。当用户问「有多少……」「……的趋势是什么」「对比 X 和 Y 在……」「我们的 Top N……」,或任何可归结为对表格数据查询的问题时使用。产出一张小结果表及背后的查询语句。
面向数据库架构师、DBA 与应用开发者撰写中文“数据库筑基课”Markdown 文章。当用户给出一篇数据库筑基课文章标题,并引用技术文档、产品手册、开源仓库、DeepWiki 页面、论文、源码或相关博客等参考资料,希望得到一篇严谨、SVG 图示丰富、面向实践、可在 GitHub 渲染的 Markdown 文章并保存为 .md 文件时使用。
将疑似或已确认的 SQL 注入升级为可证明的数据外泄(exfiltration)。当你在响应中发现 SQL 错误、此前扫描标记过 SQLi 模式,或布尔/时间差异表明 payload 到达了查询解析器时使用。从探测 → 确认 → 枚举 → 外泄逐层推进,采用按 payload 类别区分的技术(带内、盲注布尔、盲注时间、盲注 OAST),并以沉淀带泄露样本的具体发现收尾。
需要处理数据库文档时使用。该 skill 提供自动化文档生成,含完整指导与自动化。触发语如 “generate docs”、“document schema”、“create database documentation”。
掌握 SQL 查询优化、索引策略与 EXPLAIN 分析,大幅提升数据库性能并消除慢查询。在排查慢查询、设计数据库 schema 或优化应用性能时使用。
跨 ORM 与平台执行数据库迁移,涵盖零停机策略、数据变换与回滚流程。在进行数据库迁移、变更 schema、执行数据变换或实现零停机部署策略时使用。
用于从基因组、转录组、三维基因组与癌症基因组数据库查询并下载数据的技能。涵盖对公共仓库的编程访问、基因注释、序列检索、处理后的功能基因组学轨道、Hi-C / Micro-C 接触矩阵、TCGA 风格队列以及大规模单细胞数据。
诊断 SQLiteCpp 的构建、链接、编译器与 sqlite3 集成问题。
面向 SQLiteCpp 测试覆盖与组织结构的 GoogleTest 范式与测试实践。
SQLiteCpp 公共 API 文档与文件头的 Doxygen 标准和模板。
用 Meson 构建 SQLiteCpp。用于配置 Meson 构建、测试或 Meson 选项。
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。