提供对Chinook SQLite数据库的安全、标准化的MCP协议访问,支持LLM和其他MCP兼容客户端进行交互式查询。
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uv run chinook_mcp_server.py
提供对Chinook SQLite数据库的安全、标准化的MCP协议访问,支持LLM和其他MCP兼容客户端进行交互式查询。
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uv run chinook_mcp_server.py
一个用于查询Redshift数据库的模型上下文协议(MCP)服务器,通过Python实现,支持数据库表查询、模式查看和只读SQL执行。
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python -m venv venv
一个自托管的MCP服务器,允许LLM在隔离的Docker容器中执行Python代码,迭代错误并检索生成的文件(如图表、PDF、数据文件等)。
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pip install -e ".[dev]"

ts-node
MCP Connect Database 是一个基于Model Context Protocol的服务器,提供连接和查询SQLite数据库的接口,支持客户数据的列表、搜索和统计功能。
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npx ts-node src/server.ts
一个基于AI的模型上下文协议(MCP)服务器,支持通过自然语言查询SQL数据库,自动生成并执行SQL查询。
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python3 -m venv venv
一个支持PostgreSQL、MySQL、SQL Server和Redis的数据库连接服务器。
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pip install -e .
为data.bs.ch提供OpenDataSoft API v2.1服务的MCP服务器,支持数据集查询、记录获取和导出功能。
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uv run main.py

dataforseo-mcp-server
DataForSEO MCP服务器实现,通过标准化接口使ChatGPT或其他代理能够与选定的DataForSEO API交互并获取SEO数据。
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npx dataforseo-mcp-server
MCP Data Science是一个提供102种工具的数据科学服务器,支持从数据加载到模型训练的全流程操作,通过自然语言驱动LLM代理完成复杂的数据分析任务。
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pip install -e .
AnalyticDashAI是一款基于Streamlit和Anthropic Claude API的AI驱动的仪表盘构建工具,支持自然语言查询、自动数据清洗、多种图表类型和AI执行摘要等功能。
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pip install -r requirements.txt
一个基于自然语言的数据库查询系统,包含只读SQLite服务器和AI代理,支持英语和希伯来语查询,自动生成并执行SQL,具有自我纠正功能。
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python -m venv venv
一个非官方的MCP服务器实现,用于通过标准化协议与Percona Everest数据库集群进行AI驱动的交互。
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uv run --with mcp-everest mcp-everest

mcp-gads
通过自然语言查询Google Ads广告系列、关键词和资产的服务器工具。
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npx mcp-gads setup
通过构建MCP服务器实现数据密集型计算,支持数据分析和AI系统结构化数据接口。
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pip install -r requirements.txt

mcp-json-reader
一个支持本地JSON文件读取、查询及复杂数据操作的MCP服务器工具,适用于开发者在本地进行高效的数据处理。
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npx mcp-json-reader --root /path/to/data
MCP(模型上下文协议)服务器,连接PostgreSQL数据库,自动记录模式,并通过严格的模式验证将自然语言查询转换为安全的SQL查询。
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python generate_schema.py
一个用于查询FDA药物标签信息的MCP服务器,提供药物标签搜索、不良反应查询、警告和适应症信息获取功能,适用于药物研发和医疗信息查询场景。
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docker run -d -p 3000:3000 --name mcp-openfda-server mcp-openfda
一个高级模型上下文协议(MCP)服务器,使Claude Desktop能够作为自主的Oracle数据库管理员和数据分析师,支持自主模式发现、自修复查询和复杂数据处理。
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docker run -d --name qualigenai-db -p 1521:1521 -e ORACLE_PASSWORD='YOURPASSWORD' gvenzl/ora...
通过自然语言查询PostgreSQL数据库的工具,利用LangChain和Google Gemini自动生成并执行SQL查询。
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pip install -r requirements.txt
一个用于PostgreSQL的智能助手,能够连接数据库、分析模式、生成问题并通过自然语言执行SQL查询。
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pip install -r requirements.txt