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MCP Server · 数据服务

MCP Alchemy

MCP Alchemy是一款连接Claude Desktop与多种数据库的工具,帮助用户探索数据库结构、编写和验证SQL查询、分析数据集并生成报告。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
数据分析数据库连接PythonClaudeSQL查询Claude Desktop

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作者 / 组织
runekaagaard
提供方
runekaagaard
运行时
Python

工具数量

0

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资源数量

0

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提示词数量

0

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403

仓库热度

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3 个

MCP World

选型结论

MCP Alchemy 属于数据服务类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude Desktop、Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

数据服务

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

pip install psycopg2-binary

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

MCP炼金术

状态:工作良好,日常使用中没有任何已知的错误。

状态2:我刚刚将包添加到PyPI并更新了使用说明。请报告任何问题:)

让克劳德成为你的数据库专家!MCP Alchemy将Claude Desktop直接连接到您的数据库,使其能够:

  • 帮助您探索和理解数据库结构
  • 协助编写和验证SQL查询
  • 显示表之间的关系
  • 分析大型数据集并创建报告
  • Claude Desktop可以使用以下工具为非常大的数据集分析和创建工件 克劳德本地文件.

适用于PostgreSQL、MySQL、MariaDB、SQLite、Oracle、MS SQL Server、CrateDB、Vertica、, 以及许多其他 SQLAlchemy兼容 数据库。

安装

确保您已安装紫外线:

# Install uv if you haven't already
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

使用Claude Desktop

添加到您的 claude_desktop_config.json。您需要在中添加相应的数据库驱动程序 --with 参数。

_注意:新版本发布后,缓存在本地清除的时间可能长达600秒 缓存导致uv引发版本错误。再次重新启动MCP客户端可以解决错误。_

SQLite(内置于Python中)

{
  "mcpServers": {
    "my_sqlite_db": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "mcp-alchemy==2025.8.15.91819",
               "--refresh-package", "mcp-alchemy", "mcp-alchemy"],
      "env": {
        "DB_URL": "sqlite:////absolute/path/to/database.db"
      }
    }
  }
}

PostgreSQL

{
  "mcpServers": {
    "my_postgres_db": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "mcp-alchemy==2025.8.15.91819", "--with", "psycopg2-binary",
               "--refresh-package", "mcp-alchemy", "mcp-alchemy"],
      "env": {
        "DB_URL": "postgresql://user:password@localhost/dbname"
      }
    }
  }
}

MySQL/MariaDB

{
  "mcpServers": {
    "my_mysql_db": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "mcp-alchemy==2025.8.15.91819", "--with", "pymysql",
               "--refresh-package", "mcp-alchemy", "mcp-alchemy"],
      "env": {
        "DB_URL": "mysql+pymysql://user:password@localhost/dbname"
      }
    }
  }
}

Microsoft SQL Server

{
  "mcpServers": {
    "my_mssql_db": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "mcp-alchemy==2025.8.15.91819", "--with", "pymssql",
               "--refresh-package", "mcp-alchemy", "mcp-alchemy"],
      "env": {
        "DB_URL": "mssql+pymssql://user:password@localhost/dbname"
      }
    }
  }
}

甲骨文

{
  "mcpServers": {
    "my_oracle_db": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "mcp-alchemy==2025.8.15.91819", "--with", "oracledb",
               "--refresh-package", "mcp-alchemy", "mcp-alchemy"],
      "env": {
        "DB_URL": "oracle+oracledb://user:password@localhost/dbname"
      }
    }
  }
}

板条箱DB

{
  "mcpServers": {
    "my_cratedb": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "mcp-alchemy==2025.8.15.91819", "--with", "sqlalchemy-cratedb>=0.42.0.dev1",
               "--refresh-package", "mcp-alchemy", "mcp-alchemy"],
      "env": {
        "DB_URL": "crate://user:password@localhost:4200/?schema=testdrive"
      }
    }
  }
}

要连接到CrateDB Cloud,请使用以下URL crate://user:password@example.aks1.westeurope.azure.cratedb.net:4200?ssl=true.

Vertica

{
  "mcpServers": {
    "my_vertica_db": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "mcp-alchemy==2025.8.15.91819", "--with", "vertica-python",
               "--refresh-package", "mcp-alchemy", "mcp-alchemy"],
      "env": {
        "DB_URL": "vertica+vertica_python://user:password@localhost:5433/dbname",
        "DB_ENGINE_OPTIONS": "{\"connect_args\": {\"ssl\": false}}"
      }
    }
  }
}

环境变量

  • DB_URL:SQL炼金术 数据库URL (必填)
  • CLAUDE_LOCAL_FILES_PATH:完整结果集目录(可选)
  • EXECUTE_QUERY_MAX_CHARS:最大输出长度(可选,默认4000)
  • DB_ENGINE_OPTIONS:包含其他SQLAlchemy引擎选项的JSON字符串(可选)

连接池

MCP Alchemy使用针对长时间运行的MCP服务器优化的连接池。默认设置为:

  • pool_pre_ping=True:使用前测试连接,以处理数据库超时和网络问题
  • pool_size=1:保持1个持久连接(MCP服务器通常一次处理一个请求)
  • max_overflow=2:最多允许2个额外连接以实现突发容量
  • pool_recycle=3600:刷新超过1小时的连接(防止超时问题)
  • isolation_level='AUTOCOMMIT':确保每个查询都自动提交

这些默认值适用于大多数数据库,但您可以通过以下方式覆盖它们 DB_ENGINE_OPTIONS:

{
  "DB_ENGINE_OPTIONS": "{\"pool_size\": 5, \"max_overflow\": 10, \"pool_recycle\": 1800}"
}

对于具有激进超时设置的数据库(如MySQL的默认8小时) pool_pre_ping 和 pool_recycle 确保可靠的连接。

API

工具

  • all_table_names

- 返回数据库中的所有表名 - 无需输入 - 返回以逗号分隔的表列表

  users, orders, products, categories
  • filter_table_names

- 查找与子字符串匹配的表 - 输入: q (字符串) - 返回匹配的表名

  Input: "user"
  Returns: "users, user_roles, user_permissions"
  • 模式定义

- 获取指定表的详细架构 - 输入: table_names (字符串\[\]) - 返回表定义,包括: - 列名和类型 - 主键 - 外键关系 - 可为空的标志

  users:
      id: INTEGER, primary key, autoincrement
      email: VARCHAR(255), nullable
      created_at: DATETIME
      
      Relationships:
        id -> orders.user_id
  • execute_query

- 以垂直输出格式执行SQL查询 - 输入: - query (字符串):SQL查询 - params (对象,可选):查询参数 - 以干净的垂直格式返回结果:

  1. row
  id: 123
  name: John Doe
  created_at: 2024-03-15T14:30:00
  email: NULL

  Result: 1 rows

- 特征: - 智能截断大结果 - 通过以下方式访问完整结果集 克劳德本地文件 整合 - 清除NULL值显示 - ISO格式日期 - 清晰的行分隔

克劳德本地文件

当 克劳德本地文件 已配置:

  • 在Claude的上下文窗口之外访问完整的结果集
  • 生成详细的报告和可视化
  • 对大型数据集进行深入分析
  • 导出结果以供进一步处理

当以下情况发生时,集成会自动激活 CLAUDE_LOCAL_FILES_PATH 已设置。

开发中

首先克隆github存储库,安装依赖项和您选择的数据库驱动程序:

git clone git@github.com:runekaagaard/mcp-alchemy.git
cd mcp-alchemy
uv sync
uv pip install psycopg2-binary

然后在claude_desktop_config.json中设置:

...
"command": "uv",
"args": ["run", "--directory", "/path/to/mcp-alchemy", "-m", "mcp_alchemy.server", "main"],
...

我的其他LLM项目

MCP目录列表

MCP炼金术列在以下MCP目录站点和存储库中:

贡献

热忱欢迎投稿!无论是错误报告、功能请求、文档改进还是代码贡献,所有的输入都是有价值的。请随意:

  • 打开问题以报告错误或建议功能
  • 提交带有改进的拉取请求
  • 增强文档或分享您的使用示例
  • 提问并分享你的经验

我们的目标是使数据库与Claude的交互更好,您的见解和贡献有助于实现这一目标。

许可证

Mozilla公共许可证版本2.0

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

数据库管理Python本地部署SQL查询数据分析数据库连接Claude集成

支持客户端

Claude DesktopClaude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

用自然语言查库

不用手写 SQL,直接问数据,让模型组织查询语句。

数据巡检

定期拉指标、做对比,把异常项整理成一段说明。

打通业务数据

把数据库、数仓和接口接进同一个上下文,减少导出再上传。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 已经适配 Claude Desktop、Claude,换客户端不用重新研究配置。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在数据服务场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude Desktop 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

MCP Alchemy 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install psycopg2-binary,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

MCP Alchemy 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

MCP Alchemy 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

MCP Alchemy 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

MCP Alchemy 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude Desktop、Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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