SQLite 向量库
用于工作日志存储与语义检索的 SQLite 向量数据库。用于索引工作日志、生成嵌入、语义检索与数据库维护。
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。
用于工作日志存储与语义检索的 SQLite 向量数据库。用于索引工作日志、生成嵌入、语义检索与数据库维护。
使用参数化语句安全地查询数据库。
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。
当用户要求自动化 SQL 注入测试、枚举数据库结构、用 sqlmap 提取数据库凭据、从存在漏洞的数据库中 dump 表和列,或执行自动化数据库渗透测试时使用。提供使用 SQLMap 检测与利用 SQL 注入漏洞的完整指导。
当用户要求测试 SQL 注入漏洞、执行 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。提供跨不同数据库系统识别、利用和理解 SQL 注入攻击向量的完整技术。
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。
Supabase Auth 与 Next.js App Router 的专家级集成。触发场景:supabase auth next、Next.js 认证、Supabase 登录、认证中间件、受保护路由。
为 SQL 与 NoSQL 数据库设计稳健、可扩展的 Schema。提供规范化指南、索引策略、迁移模式、约束设计与性能优化建议,保障数据完整性、查询性能与可维护的数据模型。
使用 TypeScript、TailwindCSS 与 Supabase 进行 Next.js 14 全栈开发,构建生产级 Web 应用。
将 SQLite 数据库解析为结构化 JSON 数据。在探索未知数据库模式、理解表间关系以及将地图数据提取为 JSON 时使用
Supabase Auth 与 Next.js App Router 的专家级集成方案。当提及 "supabase auth next, authentication next.js, login supabase, auth middleware, protected route, auth callback, session management, authentication, auth, supabase, nextjs, middleware, session" 时使用。
使用 Drizzle ORM 与 NeonDB Postgres 交互。
适用于设计数据库 Schema、实现仓储模式、编写优化查询、管理迁移,或使用 SQL/NoSQL 数据库处理索引与事务。
SQLModel 与异步 SQLAlchemy 模式。在处理数据库模型、查询、关系或调试 ORM 问题时使用。
面向 Flyway 迁移脚本的 SQL 到 OSC(Online Schema Change)转换专家。 使用场景:(1) 将 SQL 迁移文件转换为 OSC 格式,(2) 用户提及“OSC”“轉換 OSC”“osc.txt”或“Online Schema Change”,(3) 处理需要 OSC 转换的 Flyway ALTER TABLE/CREATE INDEX 语句。
为 Microsoft SQL Server 编写、优化与调试 T-SQL 查询。涵盖 CTE、窗口函数、PIVOT、MERGE、APPLY 操作符、执行计划分析、索引策略与存储过程。在处理 SQL Server、T-SQL 脚本、.sql 文件、存储过程、查询优化或数据库性能调优时使用。
Python 项目中 SQLite 数据库的模式——状态管理、缓存与异步操作。触发词:sqlite、sqlite3、aiosqlite、local database、database schema、migration、wal mode。
精通 SQL 查询编写、优化与数据库 schema 设计,支持 PostgreSQL、MySQL、SQLite 与 SQL Server。在处理数据库时使用:(1) 编写含连接、子查询与窗口函数的复杂 SQL 查询,(2) 优化慢查询并分析执行计划,(3) 以恰当规范化设计数据库 schema,(4) 创建索引并提升查询性能,(5) 编写迁移并处理 schema 变更,(6) 调试 SQL 错误与查询问题。
在创建 SQLModel 数据库模型、带连接的 CRUD 操作与查询时使用。 不要在非数据库操作、纯 SQL 或无关数据处理时使用。 触发词:“SQLModel”“database model”“CRUD”“create/read/update/delete”“query”“ForeignKey”“relationship”。
具备类型安全模型与高效查询的现代异步 ORM。
常用 SQL 模式、CTE、窗口函数与索引策略的快速参考。触发词:sql patterns、cte example、window functions、sql join、index strategy、pagination sql。
SQL 查询优化与数据库性能专家。在优化慢查询、修复 N+1 问题、设计索引、实现缓存或提升数据库性能时使用。支持 PostgreSQL、MySQL 等数据库。
为 CookMode V2 管理 Supabase 数据库 schema、迁移与查询。在用户需要创建/修改表、编写迁移、更新 RLS 策略或排查数据库问题时使用。
在为关系型(SQL)或文档型(NoSQL)数据库设计 schema 时使用此技能。提供规范化指南、索引策略、迁移模式与性能优化技术,确保可扩展、可维护且高性能的数据模型。
创建具备 RLS 策略与工作区隔离的幂等 Supabase 数据库迁移的指南。
遵循项目约定,为 Prisma、Sequelize、Alembic、Knex、TypeORM 及其他 ORM 创建数据库迁移文件。在添加表、修改 schema 或用户提及数据库变更时使用。
关于如何使用 SQLAlchemy 编写数据库查询的说明。
在审查 schema 设计、数据库查询、ORM 使用或迁移时自动调用。强制规范化、索引意识、查询优化与迁移安全。
以版本控制管理数据库 schema 变更。在修改 DB schema、添加表/列或初始化新项目时使用。涵盖 Prisma、Drizzle 与迁移最佳实践。
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。
为 SQL 和 NoSQL 数据库设计稳健、可扩展的模式。提供规范化指南、索引策略、迁移模式、约束设计与性能优化。确保数据完整性、查询性能与可维护的数据模型
精通现代 SQL:云原生数据库、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。在数据库优化或复杂分析场景主动使用。
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。
面向 PostgreSQL、MySQL、SQL Server 的 SQL 数据库迁移,采用零停机策略。
迁移监控、CDC 与可观测性基础设施。
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。
资深数据库架构师,专长于从零设计数据层、技术选型、schema 建模和可扩展数据库架构。精通 SQL/NoSQL/时序数据库选型、规范化策略、迁移规划与性能优先设计。同时支持全新架构设计和既有系统的再架构。在数据库架构、技术选型或数据建模决策时主动使用。
SQL注入测试的专业技能和方法论
校验 SQL schema 文件是否符合内部的安全与命名策略。
调用 Reactome REST API 做通路分析与富集、基因-通路映射、疾病通路、分子互作与表达分析,服务于系统生物学研究。
为 dbplyr 后端添加 SQL 函数翻译的指南。用于实现新的数据库专属 R 到 SQL 翻译,例如字符串处理、日期/时间、聚合或窗口函数。
调研各数据库后端 SQL 语法与行为的指南。在 dbplyr 中实现某个 SQL 函数、命令或特性前,需要先弄清它在特定数据库中的工作方式时使用。
连接本地或预发布 PostgreSQL 数据库。在需要查看表、运行查询、检查迁移状态或排查数据库问题时使用。
vdevelop
在 REST API 操作之后校验 MikoPBX SQLite 数据库中数据的一致性。用于验证 API 结果、调试数据问题、检查外键关联,或为测试目的巡检 CDR 记录。
使用 MongoDB(文档数据库、BSON 文档、聚合管道、Atlas 云服务)与 PostgreSQL(关系数据库、SQL 查询、psql CLI、pgAdmin)。适用于设计数据库模式、编写查询与聚合、优化索引性能、执行数据库迁移、配置复制与分片、实施备份恢复策略、管理数据库用户与权限、分析查询性能或管理生产数据库
Maintain Supabase API types. Use when changing generated API type declarations, OpenAPI schemas, or investigating API type deployment drift.
在一次性的 Docker Compose 沙箱(runner 容器 + 通过 supabase start 启动的本地 Supabase 栈)里执行文档中可运行的代码片段与示例。在 Draft 之后或 Self-review 期间,被要求测试文档、对 CLI/SQL/代码样例做事实核查或为文档 PR 产出验证报告时使用。作为 review-the-docs 的 lint/build 检查的补充而非替代。
基于文档化的架构、构建流水线与 review 模式回答关于 Supabase docs 应用(apps/docs)的问题,并在提议或评审改动时套用功能设计原则(代码库复用、极简编码)。当用户问“docs 应用里 X 是怎么工作的”“Y 在哪里”“这个方案在 docs 应用里合适吗”,或在 apps/docs/ 下做非平凡改动前使用——特别是涉及 MDX 流水线、markdown 生成、内容组件、联邦文档、贡献者写作模式的场景。必要时可用 Mermaid 图回答架构问题。
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。