Servidor MCP de Banco de Dados

O que faz o servidor MCP “Servidor MCP de Banco de Dados”?

O Servidor MCP de Banco de Dados é um servidor Model Context Protocol (MCP) projetado para fornecer capacidades de acesso a bancos de dados de forma transparente para assistentes de IA e ferramentas de desenvolvimento como o Claude. Ele possibilita conectividade segura e programática com uma variedade de sistemas populares de banco de dados, incluindo SQLite, SQL Server, PostgreSQL e MySQL. Atuando como uma ponte entre agentes baseados em IA e bancos de dados externos, o Servidor MCP de Banco de Dados capacita desenvolvedores a executar consultas, gerenciar conteúdos e interagir com dados estruturados diretamente de seus fluxos de trabalho ou pipelines de automação. Essa integração aumenta a produtividade ao permitir que tarefas rotineiras, como consultar registros ou atualizar tabelas, sejam executadas de maneira eficiente e consistente, melhorando assim a capacidade de construir aplicações de IA conscientes de contexto.

Lista de Prompts

Nenhum modelo de prompt é explicitamente mencionado no repositório ou documentação.

Lista de Recursos

Nenhum “recurso” MCP explícito é detalhado na documentação ou base de código disponível.

Lista de Ferramentas

Nenhuma lista direta de “ferramentas” MCP é fornecida na documentação ou índice de arquivos do servidor.

Casos de uso deste servidor MCP

• Gerenciamento de Banco de Dados
  Permite que assistentes de IA ou scripts se conectem e gerenciem com segurança múltiplos tipos de bancos de dados (SQLite, SQL Server, PostgreSQL, MySQL), suportando operações como consulta, atualização e exploração de esquemas.

• Análise de Dados e Relatórios
  Facilita a recuperação e agregação automatizada de dados para fins de relatórios, permitindo que os usuários façam perguntas sobre dados armazenados em diversos bancos de dados e recebam respostas estruturadas.

• Integração com Automação
  Serve como backend para sistemas de automação de fluxos de trabalho que exigem acesso ao banco de dados em tempo real, como atualização de registros quando certos gatilhos ocorrem ou geração de alertas com base em alterações no banco de dados.

• Suporte ao Desenvolvimento de Aplicações
  Oferece conectividade de backend para o desenvolvimento de aplicações baseadas em IA que precisam de acesso dinâmico de leitura/escrita a bancos de dados empresariais ou locais.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que o Node.js está instalado em seu sistema.
2. Instale o Servidor MCP de Banco de Dados globalmente:

   npm install -g @executeautomation/database-server@latest
   

3. Abra o arquivo de configuração do Windsurf (geralmente windsurf.config.json).
4. Adicione a entrada do Servidor MCP de Banco de Dados:

   {
     "mcpServers": {
       "database-server": {
         "command": "database-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

5. Salve e reinicie o Windsurf. Verifique a conectividade no painel MCP.

Protegendo as Chaves de API
Armazene credenciais sensíveis usando variáveis de ambiente:

{
  "env": {
    "DB_PASSWORD": "sua_senha"
  },
  "inputs": {
    "password": "${DB_PASSWORD}"
  }
}

Claude

1. Instale o Node.js se ainda não estiver presente.
2. Instale globalmente o Servidor MCP de Banco de Dados:

   npm install -g @executeautomation/database-server@latest
   

3. Atualize o arquivo de configuração MCP do Claude com:

   {
     "mcpServers": {
       "database-server": {
         "command": "database-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Salve, reinicie o Claude e confirme que o servidor MCP está acessível.

Protegendo as Chaves de API
Defina as credenciais como variáveis de ambiente e referencie-as na configuração.

Cursor

1. Certifique-se de que o Node.js está instalado.
2. Execute:

   npm install -g @executeautomation/database-server@latest
   

3. Edite o cursor.config.json do Cursor para incluir:

   {
     "mcpServers": {
       "database-server": {
         "command": "database-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Salve e reinicie o Cursor. Verifique o registro bem-sucedido do servidor.

Protegendo as Chaves de API
Utilize variáveis de ambiente conforme mostrado nos exemplos anteriores.

Cline

1. Certifique-se de que o Node.js está instalado.
2. Instale o servidor globalmente:

   npm install -g @executeautomation/database-server@latest
   

3. Atualize o cline.config.json:

   {
     "mcpServers": {
       "database-server": {
         "command": "database-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Salve, reinicie o Cline e confirme que o Servidor MCP de Banco de Dados está em execução.

Protegendo as Chaves de API
Referencie as credenciais via variáveis de ambiente conforme mostrado acima.

Como usar este MCP dentro de fluxos

Usando MCP na FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "database-server": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seumcpserver.exemplo/caminhoparamcp/url"
  }
}

Uma vez configurado, o agente de IA agora pode usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “database-server” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Com base nas informações disponíveis, o Servidor MCP de Banco de Dados foca na conectividade robusta com bancos de dados e oferece práticas padrão de configuração, mas carece de documentação detalhada sobre prompt, recurso e ferramenta MCP no repositório público.

Nossa opinião

Este MCP oferece integração sólida com bancos de dados para fluxos de IA e é bem documentado quanto à instalação e uso. No entanto, faltam definições explícitas de prompt, recurso e ferramenta MCP, que são importantes para maximizar a usabilidade e interoperabilidade em ambientes baseados em MCP.

Pontuação do MCP

Avaliação:
Com base nas duas tabelas acima, este MCP recebe uma pontuação de 5/10. É confiável e open source, com instruções claras de configuração e casos de uso relevantes, mas carece de definições explícitas de prompt, recurso e ferramenta MCP que aumentariam significativamente sua utilidade e interoperabilidade.