Legion Database

🚀 數據庫 MCP 服務器（由 Legion AI 提供）

數據庫 MCP 服務器可幫助用戶訪問和查詢數據庫數據，它藉助 Legion 查詢運行器，與 Model Context Protocol (MCP) Python SDK 集成，為數據庫操作提供了便捷的解決方案。

🚀 快速開始

數據庫 MCP 服務器使用 Legion Query Runner 訪問數據庫，並支持 Model Context Protocol (MCP)。通過將數據庫操作作為 MCP 資源、工具和提示暴露出來，用戶可以更方便地與數據庫進行交互。該服務器提供多種部署選項，支持靈活的配置方式，能滿足不同用戶的需求。

✨ 主要特性

• 使用 Legion Query Runner 訪問數據庫。
• 支持 Model Context Protocol (MCP)。
• 將數據庫操作作為 MCP 資源、工具和提示暴露出來。
• 多種部署選項（獨立 MCP 服務器、FastAPI 集成）。
• 查詢執行與結果處理。
• 靈活的配置方式：環境變量、命令行參數或 MCP 設置 JSON。

📦 安裝指南

必要參數

所有安裝方法都需要兩個參數：

• DB_TYPE：數據庫類型代碼（見下表）
• DB_CONFIG：數據庫配置信息

安裝方法

使用 UV 安裝

uv pip install package_name

使用 PIP 安裝

pip install package_name

📚 詳細文檔

支持的數據庫

我們使用 Legion Query Runner 庫作為連接器。更多詳細信息請參閱其 API 文檔。

什麼是 MCP？

Model Context Protocol (MCP) 是 AI 應用中維護上下文的一種規範。此服務器使用 MCP Python SDK 來：

• 將數據庫操作作為 AI 助手的工具暴露出來。
• 提供數據庫架構和元數據作為資源。
• 生成有用的提示以執行數據庫操作。
• 啟用與數據庫的狀態交互。

運行服務器

開發模式

uv config.yaml

生產模式

python -m module_name

配置方法

環境變量配置

設置以下環境變量：

export DB_TYPE="pg"
export DB_CONFIG="your_config_here"

命令行參數配置

運行時指定參數：

--db_type pg --db_config "your_config_here"

MCP 功能

資源

• 執行查詢：execute_query
• 返回 JSON 結果：execute_query_json
• 獲取表列名：get_table_columns
• 獲取列類型：get_table_types
• 獲取查詢歷史：get_query_history

工具

• 生成 SQL 查詢：sql_query
• 解釋 SQL 查詢：explain_query
• 優化 SQL 查詢：optimize_query

開發

測試

uv pip install -e ".[dev]" && pytest

發佈

rm -rf dist/ build/ *.egg-info/ && python -m build
python -m build
python -m twine upload dist/*

📄 許可證

此倉庫使用 GPL 協議。