Supabase MCP Server Kd5

🚀 Supabase MCP サーバー

Supabase データベースとのインタラクションツールを提供するモデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバーです。このサーバーにより、AI アシスタントは標準化されたインターフェースを通じてデータベース操作を実行できます。

⚠️ 重要提示

この Supabase MCP サーバーは、私の チャンネル の動画で AI IDE のコーディングワークフローをデモンストレーションするためのサンプルです。現在も開発中のプロジェクトであり、将来的に拡張・改善されます。

✨ 主な機能

• テーブル行の読み取り: オプションのフィルタリング、ページング、列選択を使用して、Supabase テーブルからデータをクエリします。
• テーブルレコードの作成: Supabase テーブルに新しいレコードを挿入します。
• テーブルレコードの更新: フィルタ条件に基づいて既存のレコードを変更します。
• テーブルレコードの削除: フィルタ条件に基づいてレコードを削除します。

📦 インストール

前提条件

• Docker または Docker Desktop
• Supabase アカウントとプロジェクト

インストール手順

1. リポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/coleam00/supabase-mcp.git
cd supabase-mcp

💻 使用例

Docker の設定

1. Docker イメージをビルドします。

FROM python:3.8-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
EXPOSE 5000
CMD ["python", "server.py"]

2. Docker コンテナを実行します。

docker build -t mcp/supabase .
docker run -e SUPABASE_URL=your-supabase-url -e SUPABASE_SERVICE_KEY=your-service-role-key -it mcp/supabase

利用可能なツール

基本的な使用法

テーブル行の読み取り

def read_table_records(table_name: str, 
                      column_names: List[str] = ["*"], 
                      filter_conditions: Optional[List[Tuple[str, str, str]]] = None,
                      page: int = 1,
                      per_page: int = 10) -> Dict:
    """
    从指定表中读取记录。
    
    参数:
        table_name (str): 表名
        column_names (List[str]): 要返回的列名称，默认为 ["*"]，表示所有列
        filter_conditions (Optional[List[Tuple[str, str, str]]]): 筛选条件列表，每个元组包含 (column, operator, value)
        page (int): 当前页码，默认为 1
        per_page (int): 每页显示的记录数，默认为 10
    
    返回:
        Dict: 包含查询结果、总记录数和分页信息的字典
    """

テーブルレコードの作成

def create_table_record(table_name: str, 
                      record_data: Dict[str, Any]) -> bool:
    """
    向指定表中插入新记录。
    
    参数:
        table_name (str): 表名
        record_data (Dict[str, Any]): 新记录的数据字典
        
    返回:
        bool: 操作是否成功
    """

テーブルレコードの更新

def update_table_record(table_name: str,
                      filter_conditions: List[Tuple[str, str, str]],
                      update_data: Dict[str, Any]) -> int:
    """
    根据筛选条件更新指定表中的记录。
    
    参数:
        table_name (str): 表名
        filter_conditions (List[Tuple[str, str, str]]): 筛选条件列表，每个元组包含 (column, operator, value)
        update_data (Dict[str, Any]): 要更新的数据字典
        
    返回:
        int: 更新的记录数
    """

テーブルレコードの削除

def delete_table_records(table_name: str,
                      filter_conditions: List[Tuple[str, str, str]]) -> int:
    """
    根据筛选条件删除指定表中的记录。
    
    参数:
        table_name (str): 表名
        filter_conditions (List[Tuple[str, str, str]]): 筛选条件列表，每个元组包含 (column, operator, value)
        
    返回:
        int: 删除的记录数
    """

📚 ドキュメント

プロジェクト構造

supabase-mcp/
├── server.py              # MCP 服务器入口
├── requirements.txt      # 依赖管理
└── docker/Dockerfile     # Docker 镜像配置

テスト方法

1. テストケースを実行します。

pytest tests/

2. カバレッジレポートを生成します。

coverage run -m pytest tests/ && coverage report

プロトコルの統合

動作原理

1. MCP サーバーはデータベース操作ツール (読み取り、作成、更新、削除) を提供します。
2. AI アシスタントは stdio トランスポートを介して MCP サーバーに接続します。
3. AI アシスタントはツールを呼び出してデータベース操作を実行できます。
4. MCP サーバーは Supabase との通信を処理し、結果を返します。

設定例

{
  "mcpServers": {
    "supabase": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "--rm", "-i", "-e", "SUPABASE_URL", "-e", "SUPABASE_SERVICE_KEY", "mcp/supabase"],
      "env": {
        "SUPABASE_URL": "YOUR-SUPABASE-URL",
        "SUPABASE_SERVICE_KEY": "YOUR-SERVICE-ROLE-KEY"
      }
    }
  }
}

環境変数

📄 ライセンス

MIT License

貢献者

• [あなたの名前] - 初期開発