Legion Database

🚀 数据库 MCP 服务器（由 Legion AI 提供）

数据库 MCP 服务器由 Legion AI 提供，它能帮助用户访问和查询数据库数据，还可借助 Legion 查询运行器与 Model Context Protocol (MCP) Python SDK 实现集成。

🚀 快速开始

数据库 MCP 服务器为用户提供了便捷的数据访问与查询途径，集成了 Legion 查询运行器与 MCP Python SDK，让数据库操作更为高效。以下将详细介绍其安装、配置和运行方法。

✨ 主要特性

• 数据库访问：可使用 Legion Query Runner 访问数据库。
• 协议支持：支持 Model Context Protocol (MCP)。
• 资源暴露：将数据库操作作为 MCP 资源、工具和提示暴露出来。
• 灵活部署：具备多种部署选项，如独立 MCP 服务器、FastAPI 集成。
• 查询处理：实现查询执行与结果处理。
• 多样配置：支持通过环境变量、命令行参数或 MCP 设置 JSON 进行灵活配置。

📦 安装指南

必要参数

所有安装方法都需要两个参数：

• DB_TYPE：数据库类型代码（见下表）
• DB_CONFIG：数据库配置信息

安装方法

使用 UV 安装

uv pip install package_name

使用 PIP 安装

pip install package_name

📚 详细文档

支持的数据库

我们使用 Legion Query Runner 库作为连接器。更多详细信息请参阅其 API 文档。

什么是 MCP？

Model Context Protocol (MCP) 是 AI 应用中维护上下文的一种规范。此服务器使用 MCP Python SDK 来：

• 将数据库操作作为 AI 助手的工具暴露出来
• 提供数据库架构和元数据作为资源
• 生成有用的提示以执行数据库操作
• 启用与数据库的状态交互

运行服务器

开发模式

uv config.yaml

生产模式

python -m module_name

配置方法

环境变量配置

设置以下环境变量：

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

命令行参数配置

运行时指定参数：

--db_type pg --db_config "your_config_here"

MCP 功能

资源

• 执行查询：execute_query
• 返回 JSON 结果：execute_query_json
• 获取表列名：get_table_columns
• 获取列类型：get_table_types
• 获取查询历史：get_query_history

工具

• 生成 SQL 查询：sql_query
• 解释 SQL 查询：explain_query
• 优化 SQL 查询：optimize_query

开发

测试

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

发布

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

📄 许可证

此仓库使用 GPL 协议。