盘点 9 个 数据库MCP：Supabase、Neon、PostgreSQL、SQLite、MongoDB、MindsDB。

很早之前，这篇文章介绍过 Supabase 和 Neon MCP实践：

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先看一下 Supabase：

⚡️ Supabase MCP + Cursor，5 分钟搞定一个电商数据库，里面有：

全程都在 IDE 里完成。

安装 Supabase MCP： 动动嘴就能玩转数据库？Supabase官方 MCP 服务器发布，解锁 AI 驱动开发新范式！

这还有个自托管 Supabase MCP 服务器（也有不少Star，毕竟自己部署的人也不少）：

https://smithery.ai/server/@HenkDz/selfhosted-supabase-mcp

还有人关心数据库迁移怎么搞：Python 开发者可能还是更喜欢用 Prisma 来管理数据库迁移。

Supabase MCP + Cursor官方文档：

https://supabase.com/docs/guides/getting-started/mcp

Supabase 和 Neon MCP都有 PostgreSQL 数据库支持，所以顺便看看本地的 PostgreSQL MCP：

Cline ：直接用大白话查 PostgreSQL 数据库

用了 PostgreSQL MCP 服务器，你可以直接问一些问题，比如“咱们最火的剧情片是哪个？”

然后，Cline 会自己写好 SQL 查询语句，对着你的数据库执行。

postgresql-mcp-server：

1、https://github.com/HenkDz/postgresql-mcp-server

2、https://github.com/crystaldba/postgres-mcp

接着是 Neon MCP

用嘴管理数据库？Neon MCP 服务器来了，让自然语言搞定 Postgres

要新建一个数据库，以前得去 Neon 控制台或者调 API。

现在呢？直接打几个字就行，比如“给我建个名叫 ‘my-new-database’ 的数据库”。

或者你想看你的项目，就问“列出我所有的 Neon 项目”。

它的原理，其实就是当了个“翻译官”，一座连接自然语言和你数据库之间的桥梁。

它基于模型上下文协议 (MCP)，把你说的“人话”翻译成 Neon API 能听懂的指令，然后去执行。

从创建项目、分支，到跑 SQL 查询、搞数据库迁移，都能搞定。

MCP 和 Neon MCP 服务器，到底咋回事？

模型上下文协议 (MCP)，就是个给大语言模型 (LLM) 和外部工具通信定规矩的标准。

它定义了一套客户端-服务器架构，让 LLM (也就是 Host 主机，比如 Claude 桌面版、Cursor 这种 IDE) 能连上专门的服务器，这些服务器提供上下文和工具，让 LLM 能跟外部系统互动。

以前，AI 模型想连不同的数据源，开发者得为每个集成都写一套定制代码。

这种碎片化的方式，开发时间长，维护也累，AI 模型和工具之间还不好互相配合。

MCP 就是来解决这个问题的，它提供了一个标准化的协议，简化了集成，加快了开发，还增强了 AI 助手的能耐。

而 Neon MCP 服务器，就是这套架构里专门为 Neon 打造的那个“服务器”。

它提供了一堆工具，让 Claude、Cursor 这些 MCP 客户端能用上，来管理 Neon 的资源。

包括项目管理、分支管理、执行 SQL 查询、处理数据库迁移这些操作，全都能用自然语言来驱动。

他的实践也写在了这篇文章。

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用 Neon MCP 服务器有啥好处？

安全问题得注意

Neon MCP 服务器通过自然语言赋予了强大的数据库管理能力。

所以，在执行 LLM 请求的操作前，一定要仔细审查和授权。

确保只有经过授权的用户和应用，才能访问 Neon MCP 服务器和 Neon API 密钥。

安装请看这里：

https://neon.com/docs/ai/neon-mcp-server#prerequisites

好了， Supabase 和 Neon MCP这两个平台的mcp结束了，Firebase MCP就不说了，再看看其他的：

MCP 服务器终极解决方案？MindsDB 入局，200+ 数据源随便查，SQL 和自然语言都行

MindsDB 的这个 MCP 服务器，核心卖点就是它强大的数据连接能力。对于那些需要让 AI 智能体跟各种分散的数据源打交道的场景，这东西听起来确实挺有吸引力。

把一个成熟的、支持众多数据源的联合查询引擎直接变成一个 MCP 服务器，这思路挺野的。

号称是你唯一需要的 MCP 服务器。

https://github.com/mindsdb/mindsdb

MindsDB，一个自带 MCP 服务器的联合查询引擎。

这玩意儿能让你从 200 多个数据源 里查询数据，不管是 Slack、Gmail、各种社交平台，还是其他地方。

查询方式也灵活，既可以用传统的 SQL，也能直接用大白话问。

而且， 100% 开源，GitHub 上已经有 33k+ 的 star 。

有人说：“MindsDB 太赞了，支持的数据源还在不断增加，真是个好项目。”

“ 下周会搞个上手 Demo，他对 MindsDB 的速度和准确性印象深刻。”

这里还有一个知识图谱数据库的mcp，用于记忆：

Graphiti MCP server

AI Agent 最大的毛病之一，就是干完活就忘事儿，像金鱼一样。

Graphiti MCP 服务器就是来解决这个问题的。

它能让 Agent 自己构建和查询一个“带时间感知”的知识图谱。

说白了，就是给 Agent 装了个外置记忆体。

Graphiti: github.com/getzep/graphiti

SQLite MCP 服务器

这个mcp以Cline客户端为例（Cline商店搜）：

Cline 的 SQLite MCP 服务器，正在改变用户跟本地数据库打交道的方式，让数据分析这事儿，不再是技术人员的专属。

你可以把它想象成，你请了个私人数据分析师，但他只说大白话，不说 SQL。

你再也不用跟复杂的查询语句死磕了，直接问就行：

“给我看看上个月的销售额明细。”
“找出那些付款逾期的客户。”

背后呢，AI 会把你的话翻译成精准的 SQL 查询，执行，然后再把结果用清晰易懂的方式呈现给你。

这玩意儿对 Cline 用户来说，特别给力的一点是它很 轻量 。

因为 SQLite 是基于文件的，你不用去搭复杂的数据库系统，也不用操心服务器配置。搞个快速原型、做做测试、或者搞点小应用，再合适不过了。

真正的魔法，发生在那些不懂技术的用户拿到它的时候。

想象一下，你不用写一行代码，就能分析复杂的数据模式。

只要描述清楚你想知道啥，AI 会把那些技术上的脏活累活都给干了。

但可能最吸引人的一点，是它能跟 其他 MCP 服务器联动 。

你可以从一个 Web API 拉数据，让 AI 处理一下，存到 SQLite 里，然后再分析——所有这些操作，都在同一个环境里完成。

对 Cline 用户来说，这就等于把他们的 AI 助手，变成了一个复杂的数据分析师，能处理从基础查询到复杂数据关系的各种问题，而且全程都是通过自然对话。

就像把一个 SQL 专家、一个数据分析师、一个数据库管理员，三个角色捏成一个，还只说你听得懂的话，不说技术黑话。

最棒的是，你用它，根本不需要是数据库专家。

AI 在你的问题和你需要的数据之间，搭了座桥，让数据库交互变得像聊天一样简单。

当然，社区也有不同声音。
有人觉得，SQLite 本身就带了个很牛的命令行工具 sqlite3 ，Cline 已经会用了。只要在系统提示里加一句“用 sqlite3 命令行工具跟 SQLite 数据库交互”，用户就不用再装配 MCP 了，而且 sqlite3 功能比这个 MCP 更全。

总的来说，Cline 这个 SQLite MCP 服务器，核心思路就是降低数据操作的门槛，让非技术人员也能通过自然语言，轻松地与本地数据库交互和分析数据。

MongoDB MCP

Poonam Soni 发了条长推，介绍了 MongoDB MCP 服务器。

这玩意儿能把你的 MongoDB（不管是 Atlas、社区版还是企业版）连上支持 MCP 的客户端，像 Windsurf、Cursor、GitHub Copilot in VS Code，还有 Anthropic 的 Claude。

Poonam Soni 自己就试了一把，用 MongoDB MCP 服务器把本地的 MongoDB 连上了 Cursor，搭了个亚马逊克隆版，数据库全功能，后来还用它来理解和修改所有数据。

怎么设置？

1. 去 GitHub ( https://fnf.dev/4jN7FNW )。

2. 复制配置，加到你的客户端里。

3. 加上 MCP 服务器后，就能看到所有可用的工具。

能干啥？

Poonam Soni 用 Cursor 配置了一个电商网站的集合和文档，通过 MCP 服务器，不用写任何代码就完成了数据插入，效果惊人。

建好集合后，他又用 Cursor 和 MongoDB MCP 服务器创建了示例 schema，加了些文档到数据库里，用来端到端测试应用。

搭完整个应用的 API 和 UI 后，他还能用 MongoDB MCP 服务器来管理数据。就算没有专门写删除 API，也能轻松删除和列出用户，查看结果。

除了搭应用，还有几个主要用例：

1. 数据探索：让 AI 代理用自然语言探索你的数据库，减少上下文切换，让你保持专注。 

1. 数据库管理：让 AI 代理管理 MongoDB Atlas 或自托管的数据库，自动化处理集群和用户的任务。 

1. 代码生成：给 LLM 和代码代理提供像 schema、数据结构这样的上下文，能提高代码准确性和代理效率，减少错误。

2. 构建自己的 AI 代理：还能把 MongoDB MCP 跟 LangGraph 这样的框架结合，构建能自主生成和执行 MongoDB 操作的 AI 代理。

社区反应挺热烈：

看来，用自然语言操作数据库这事儿，大家既兴奋又有点小担心。

这个mcp更详细的查看官方： https://reurl.cc/K8yVY9

最后还有一些mcp。大体挑了一些星星多的。

mysql-mcp-server：

1：https://github.com/designcomputer/mysql_mcp_server

2：https://github.com/benborla/mcp-server-mysql

连接到 MySQL、PostgreSQL、SQL Server、MariaDB 的通用数据库 MCP 服务器。:

https://github.com/bytebase/dbhub

Milvus 向量数据库MCP：

mcp-server-milvus:

https://github.com/zilliztech/mcp-server-milvus

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