DBConvert Streams (Federated SQL)
개요
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Read-only SQL across your PostgreSQL, MySQL, S3 buckets and local data files, in one query.
PopNx MCP의 세 기둥
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
- 사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
- 우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
- 사용 정도i아주 새로움↓ 63/주 · ★ –
할 수 있는 일
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
- 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
- 전송 방식: stdio
- 카테고리: 데이터베이스 및 데이터셋
설치
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
설치하기 전에
- 기본 점검: 1개 중 1개 통과
- 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
- 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.
필요한 것
- npmNode.js 설치(npx 명령어용)
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
링크는 제작자의 파일로 바로 연결돼요. 우리가 보관하거나 다시 패키징하지 않아요. 파일을 열면 Claude Desktop이 설치해요.
터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add streams -- npx -y @dbconvert/stream-mcp또는 설정을 직접 복사하기
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"streams": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@dbconvert/stream-mcp"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
또는 설정을 직접 복사하기
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"streams": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@dbconvert/stream-mcp"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
할 수 있는 일
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
기본 점검i
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 9일 점검
- ✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 도메인 dbconvert.com 기준으로 확인되었어요(레지스트리가 도메인 소유를 확인해요)
- … 아직 점검 안 함
계속 관리되고 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
- … 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
- – 해당 없음
엔드포인트 응답
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
- – 해당 없음
OAuth로 로그인
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
- … 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
데이터베이스 및 데이터셋 카테고리의 다른 서버와 비교i
- 이 카테고리의 다른 서버 1152개 중 0%보다 스타가 많아요
- 이 카테고리의 다른 서버 1152개 중 25%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
- 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 1152개 중 100%와 같거나 더 좋아요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
자주 묻는 질문
DBConvert Streams (Federated SQL), 안전한가요?
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
어떤 키나 코드가 필요한가요?
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
아직 관리되고 있나요?
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(2.7.3)은 2개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
어떤 앱에서 쓸 수 있나요?
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 MCPB, Docker, Node.js도 있어야 해요.
대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?
같은 카테고리에는: Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server
대안
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
제작자의 README
README 열기
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
DBConvert Streams
Database IDE + migration + real-time CDC — in one workflow.
Query data,
move it,
keep it in sync,
and let your AI assistant see it all
without switching between tools.
If this looks useful, consider giving it a ⭐
Why this exists
Most setups look like this:
- a DB client for queries
- scripts or tools for migration
- a separate CDC pipeline
It works, but it's fragmented.
DBConvert Streams combines these into one workspace.
What it feels like
Think of it as:
DBeaver / DataGrip
- migration tool
- CDC
but without switching tools every time
Example
Run queries across databases and files:
SELECT *
FROM read_parquet('orders.parquet') o JOIN postgres.public.customers c ON o.customer_id = c.id LIMIT 10;
Then use the same query as a data source — and stream it anywhere.
What you can do
- explore databases, files, and S3
- run SQL across multiple sources
- move data between systems
- keep it in sync with CDC
- connect Claude, Cursor, or Copilot — the AI reads your live schemas, data, and streams (read-only, via MCP)
All in the same workflow.
Note: This is the public home of DBConvert Streams — example configurations, documentation, issue tracking, and release notes. The product itself is proprietary.
Quick Start
Runs anywhere — your laptop, a VPS, or your own infra. No cloud dependency, no vendor lock-in.
Desktop App
Download for Windows, macOS, or Linux — no account required.
AI client extension
Grab dbconvert-streams- .mcpb from Releases and drop it into Claude → Settings → Extensions. It asks for connection strings and folders, and nothing else has to be installed — no DBConvert Streams, no toolchain, no server to run.
postgres://user:password@host:5432/dbname
mysql://user:password@host:3306/dbname s3://bucket/folder?region=us-east-1
Several sources go in the one field, separated by spaces — shop=postgres://… orders=mysql://… — and a single question can join across all of them.
Add folders of Parquet, CSV or JSON files with the folder picker. Every source becomes read-only tools in your chat, and one question can span several of them at once.
One file covers Windows and Linux — the bundle carries a binary for each and picks the right one. macOS is planned for a later release.
Not a Claude user? The same server runs as a container, and every MCP client that can launch one can use it:
docker run -i --rm slotix/stream-mcp "shop=postgres://user:password@host:5432/shop"
Cursor and VS Code can set that up in one click — Add to Cursor · Add to VS Code — VS Code asks for the connection string as you install it; in Cursor you replace the sample one. Folders, S3 keys and the rest: standalone server.
The bundled server is proprietary software, distributed under the DBConvert Streams licence. The MIT licence in this repository covers the examples, docs and assets here, not that binary.
Self-Hosted (Docker)
Deploy on any machine with Docker — a local server, a VPS (DigitalOcean, Hetzner, AWS EC2, etc.), or your own infrastructure:
curl -fsSL https://dbconvert.nyc3.digitaloceanspaces.com/downloads/streams/latest/docker-install.sh | sh
What is DBConvert Streams?
DBConvert Streams is a database IDE with built-in migration and real-time CDC.
Browse databases, local files, and S3 storage. Edit data directly. Run federated SQL queries that join tables across different database engines — no intermediate exports needed.
Key Features
In practice, it comes down to this:
Database IDE & Workspace (Free)
- Data Explorer — Browse databases, files, and S3 in one place
- ER Diagrams — Visualize database relationships
- Schema Comparison — Compare schemas and data across databases
- Schema Navigation — Persistent state and search across connections
Federated SQL
- Execute SQL queries across multiple databases and file sources simultaneously
- Join live PostgreSQL and MySQL tables using connection aliases
- Query CSV, JSON, Parquet files and S3 storage alongside databases
Built-in AI Chat — new in 2.5.0
Ask about the database work already open in the desktop app: a table, view, file, SQL console, connection, or migration/CDC stream. AI Chat starts with that live workspace context, so it can inspect schemas and data, explain or repair a failed query, and diagnose stream status without asking you to paste DDL into a separate chat.
Use your own installed agent CLI — Claude Code, Codex, GitHub Copilot CLI, or OpenCode. AI Chat automatically supplies the relevant scoped subset of DBConvert's read-only tools and shows tool activity while it works; it cannot change connections, configuration, streams, or data.
AI Assistants via MCP — new in 2.4
- Built-in MCP server: Claude, Cursor, VS Code Copilot, Windsurf, Gemini CLI, and Codex read live schemas, data, and stream state — no more pasting DDL into chat
- 27 read-only tools: inspect workspace connections, schemas, tables and views; run read-only SQL and federated queries; compare schemas and samples; diagnose streams; browse files and S3
- One-click setup from the ✨ AI Assistants panel; Docker deployments expose
/mcpover HTTP(S) - Read-only by design: only
SELECTpasses the server-side filter — the AI can look and advise, never write
Tools
DBConvert Streams exposes these 27 read-only MCP tools. The names below match the live MCP server.
Connections and schema
dbconvert_list_connections— list workspace connectionsdbconvert_get_connection— inspect one connectiondbconvert_list_databases— list databasesdbconvert_list_schemas— list schemasdbconvert_list_tables— list tablesdbconvert_list_views— list views
Table and view inspection
dbconvert_describe_table— inspect table columns and keysdbconvert_preview_table— preview table rowsdbconvert_describe_view— inspect a viewdbconvert_preview_view— preview view rows
Read-only SQL
dbconvert_run_select— run a SELECT querydbconvert_explain_select— explain a SELECT query
Schema and data comparison
dbconvert_compare_schemas— compare schemasdbconvert_compare_data_sample— compare data samples
Stream diagnostics
dbconvert_list_streams— list streamsdbconvert_get_stream— inspect a streamdbconvert_get_stream_status— get stream statusdbconvert_get_stream_stats— get stream throughput and statisticsdbconvert_get_stream_recent_errors— inspect recent stream errorsdbconvert_get_stream_recent_logs— inspect recent stream logs
Files and S3
dbconvert_list_files— list workspace filesdbconvert_get_file_schema— inspect a file schemadbconvert_preview_file— preview file rowsdbconvert_list_s3_buckets— list S3 bucketsdbconvert_list_s3_objects— list S3 objects
Federated SQL
dbconvert_run_federated_select— run a read-only query across sourcesdbconvert_explain_federated_select— explain a federated SELECT query
Only read-only operations are exposed: the server-side filter permits SELECT, so an AI client cannot alter connections, configuration, streams, or data. For client setup, see the MCP setup guide.
Data Migration (Load Mode)
Rapidly move large datasets between databases with automatic schema conversion and validation.
Performance: 23 million rows (4.38 GB) migrated from MySQL to Parquet in 35.7 seconds at 136 MB/s.
Real-time CDC (Change Data Capture)
Stream INSERT, UPDATE, and DELETE operations from source to target in real-time with minimal latency. Supports CDC to databases, files, and S3 storage.
When this is probably not for you
- you need 100+ connectors (SaaS, APIs, etc.)
- you already run Kafka pipelines at scale
- you need complex ETL / transformations
Screenshots
Data Explorer
Browse schemas, view and edit data across multiple database connections with a unified tree navigation:
Federated SQL
Join tables across MySQL, PostgreSQL, and file sources (CSV, Parquet) in a single query:
ER Diagrams
Visualize database relationships with interactive entity-relationship diagrams:
Stream Configuration
Configure data migration and CDC streams with table selection, custom queries, and transfer settings:
Stream Monitoring
Track data streams with real-time metrics — rows, data size, transfer rates, and per-table progress:
AI Assistants
Connect your AI client with one click — it reads the same workspace you see, read-only:
Supported Sources & Targets
Sources
- MySQL / MariaDB / Percona
- PostgreSQL / CockroachDB
- Amazon RDS, Aurora, Google Cloud SQL, Azure Database
- Local files (CSV, JSONL, Parquet)
- S3-compatible storage (AWS S3, MinIO, DigitalOcean Spaces, Wasabi)
Targets
- MySQL / PostgreSQL
- Snowflake
- CSV / JSONL / Parquet (local files)
- Amazon S3 / MinIO / S3-compatible storage
- Google Cloud Storage (GCS)
- Azure Blob Storage
Deployment Options
Run it anywhere — no cloud account required, no vendor lock-in.
| Method | Description |
|---|---|
| Desktop | Windows, macOS, Linux — local setup, no account required |
| Self-hosted | Docker / Docker Compose on any machine — local server, VPS, or your own infra |
Pricing
The Database IDE is free forever. For data migration and CDC streaming, see pricing details.
Examples
Most people never touch the API. The UI covers connections, table selection, federated SQL, stream configuration, and monitoring end-to-end. The
curlexamples below are for users who want to script deployments, wire DBConvert Streams into CI/CD, or drive it from another service — not a required workflow.
Connections are managed separately and stream configs reference them by ID. Here are typical workflows via the API.
1. Create connections
# Create a MySQL source connection
curl -X POST http://localhost:8020/api/v1/connections \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "name": "mysql-source", "type"
앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요