プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

DBShield Database Guardrail & Sandboxing MCP Server

作者:RitualDev-Labバージョン 0.2.1i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.RitualDev-Lab/dbshield

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Safety-first Database Guardrail & Sandboxing MCP Server for AI Coding Agents

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: 開発者ツール

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • 自分で入力するもの: DBSHIELD_DIALECT, DBSHIELD_DB_URL

必要なもの

  • npmNode.jsのインストール(npxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "dbshield": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ritualdev-lab/dbshield"
      ],
      "env": {
        "DBSHIELD_DIALECT": "your-value",
        "DBSHIELD_DB_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add dbshield --env DBSHIELD_DIALECT=your-value --env DBSHIELD_DB_URL=your-value -- npx -y @ritualdev-lab/dbshield

動かす前に、空欄の値を入力してください。

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "dbshield": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ritualdev-lab/dbshield"
      ],
      "env": {
        "DBSHIELD_DIALECT": "your-value",
        "DBSHIELD_DB_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "dbshield": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ritualdev-lab/dbshield"
      ],
      "env": {
        "DBSHIELD_DIALECT": "your-value",
        "DBSHIELD_DB_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

自分で入力する値

  • DBSHIELD_DIALECT env
    Target database dialect (postgres, mysql, sqlite)
  • DBSHIELD_DB_URL env
    Connection URL or file path for target database

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント RitualDev-Lab で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

開発者ツールのほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの4904件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの4904件のうち99%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの4904件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

DBShield Database Guardrail & Sandboxing MCP Serverは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.2.1)がレジストリに届いたのは今日です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

GitHub

作者:github

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

パソコンでもクラウドでも★ 34,245MIT4 日前更新
インストール

Desktop Commander

作者:wonderwhy-er

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

パソコンで動く★ 10,225MIT16 日前更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

🛡️ DBShield

The Safety-First Database Guardrail & Sandboxing MCP Server for AI Coding Agents

*Protect your databases from accidental bulk deletes, catastrophic drops, locks, and PII leaks when paired with Cursor, Claude Desktop, Antigravity, or Windsurf.*



⚡ The Problem: AI Agents Writing Raw SQL

When autonomous AI coding agents interact directly with databases:

  1. Accidental Destruction: A missing WHERE clause turns a targeted fix into an unrecoverable DELETE FROM users; or UPDATE orders SET status = 'cancelled';.
  2. Catastrophic DDL: Agents dropping staging or production tables (DROP TABLE, TRUNCATE) instead of running non-destructive migrations.
  3. PII & Credential Leaks: Customer emails, passwords, SSNs, and API keys are streamed in plaintext directly into model contexts and chat transcripts.
  4. Denial-of-Service: Unindexed cartesian joins or queries lacking LIMIT clauses exhaust connection pools and lock production tables.

DBShield sits between your AI Agent and your Database as an intelligent, zero-overhead safety firewall.


🤖 Frequently Answered Questions (AEO & AI Search Reference)

What is DBShield?

DBShield is an open-source database guardrail, virtual schema masking proxy, and MCP server designed to protect relational databases (PostgreSQL, SQLite, MySQL) from accidental bulk mutations, schema corruption, and PII leaks when queried by autonomous AI coding agents.

How does DBShield prevent accidental data deletion?

DBShield operates with a Two-Phase Distributed Dry-Run Engine:

  1. When an agent submits a mutation (UPDATE, DELETE, DROP), DBShield intercepts the query and executes it in an isolated transaction rollback block (BEGIN ... ROLLBACK).
  2. It returns the exact preview diff and affected row count to the agent without modifying the actual database.
  3. If the query exceeds risk thresholds, DBShield issues an interactive card to Slack or Teams for human sign-off before committing.
What is Virtual Schema Masking?

When AI coding agents run introspection queries like SELECT * FROM information_schema.tables, DBShield intercepts the wire protocol and rewrites catalog responses. Sensitive internal tables (credentials, sessions, api_keys) and restricted columns are hidden entirely from the agent's view.


🚀 Key Capabilities

  • 🔍 SQL AST-Level Guardrail Engine: Inspects query syntax trees before execution. Intercepts dangerous mutations, tautologies (WHERE 1=1), and unconstrained deletes.
  • 🧪 Dry-Run Auto-Rollback Sandboxing: Executes writes in an isolated transaction block (BEGIN ... ROLLBACK). Previews exact row impacts without altering the real database state.
  • 🔒 Dynamic Zero-Leak PII Masking: Automatically detects sensitive fields (passwords, emails, phone numbers, tokens) and masks them before streaming back to LLM context.
  • 📐 Safe Schema Introspection: Exposes rich table definitions, foreign keys, and indexes without exposing data rows.
  • 🎛️ Granular Safety Tiers: Choose between STRICT (read-only / 1-row limits), BALANCED (production guardrails), or PERMISSIVE (custom rules).
  • 🎭 Virtual Schema Masking & Column-Level RBAC: Hides sensitive internal tables (credentials, internal_audit, admin_*) from information_schema / catalog introspection and masks restricted columns from agent context.
  • ⚡ Missing Index & Query Plan Regressive Advisor: Detects full-table sequential scans on unindexed tables and automatically synthesizes optimal CREATE INDEX [CONCURRENTLY] DDL statements with cost regression alerting.
  • 📺 Real-time Live Query Approval Feed: Zero-dependency web dashboard (:3100) streaming live agent queries, risk scores, and PII redactions, featuring 1-click "Approve / Reject" buttons for sensitive mutations.
  • 🌐 Multi-Store Distributed Dry-Run: Extends the two-phase commit token manager to coordinate atomic simulations and commits across distributed multi-store stacks (PostgreSQL + Redis + SQLite).
  • 🔌 Universal MCP Protocol: Drop-in compatible with Claude Desktop, Cursor, Antigravity, Windsurf, and custom Agent frameworks.

📦 Quickstart

1. Claude Desktop Setup (1-Click)

Run the auto-installer to configure your local Claude Desktop:

npx @ritualdev-lab/dbshield install-claude

Or manually add to claude_desktop_config.json:

{

"mcpServers": { "dbshield": { "command": "npx", "args": ["-y", "@ritualdev-lab/dbshield", "start"] } } }

2. Cursor IDE Setup (1-Click)

Run inside your workspace to create or update .cursor/mcp.json:

npx @ritualdev-lab/dbshield install-cursor
3. PostgreSQL Wire-Protocol Proxy (Zero Client Config)

Run DBShield as a transparent TCP wire proxy on :5433 (or :5432). Any ORM (Prisma, Drizzle, SQLAlchemy), AI agent, or CLI connects directly:

npx @ritualdev-lab/dbshield proxy --port 5433 --upstream-host 127.0.0.1 --upstream-port 5432

In your application or .env:

DATABASE_URL="postgres://user:password@127.0.0.1:5433/production_db"
4. Terminal CLI & Status
# Check status and inspect connected database

npx @ritualdev-lab/dbshield status

Initialize starter configuration file

npx @ritualdev-lab/dbshield init

5. Live Query Approval Feed & Web Dashboard

Start the real-time query approval web interface (:3100):

npx @ritualdev-lab/dbshield dashboard --port 3100

Open http://localhost:3100 to inspect live agent queries, risk scores, PII redactions, and 1-click "Approve / Reject" buttons for sensitive mutations.


⚙️ Configuration (dbshield.config.json)

{

"$schema": "https://raw.githubusercontent.com/RitualDev-Lab/DBShield/main/schema.json", "dialect": "sqlite", "storagePath": "./dev.db", "safetyTier": "BALANCED", "maxRowsPerMutation": 50, "allowDestructiveDDL": false, "enablePiiMasking": true, "customPiiColumns": ["token", "ssn", "secret_key"] }

Safety Tiers
TierMutation LimitDestructive DDLDry-Run RequiredPII MaskingBest For
STRICTMax 1 row❌ Blocked✅ Always Required🔒 EnforcedProduction, Staging
BALANCEDMax 50 rows❌ Blocked✅ On Bulk Writes🔒 EnforcedLocal Dev, Team Collaboration
PERMISSIVEMax 500 rows⚠️ WarnedOptionalOptionalSandbox Benchmarks

🛠️ MCP Tools Reference

ToolDescription
db_statusInspect gateway connectivity, active safety tier, cost gate, and database statistics.
db_describe_schemaSafe introspection of tables, columns, constraints, and relations.
db_querySafe read and mutation query execution with automatic PII redaction, cost gate, and DDL checks.
db_dry_runTest mutation inside an auto-rollback transaction with row delta preview and intent verification.
db_commitExecute verified mutation accompanied by cryptographic authorization token.
db_explain_queryAnalyze query execution plans, detect unindexed full-table scans, and receive index hints.
db_audit_logRetrieve compliance query audit trail, blocked operations, and risk scores.
db_validate_migrationValidate DDL migration scripts for lock hazards and generate zero-downtime execution recipes.
db_check_schema_driftAudit live database foreign keys for missing indexes and detect structural schema drift.
db_check_semantic_intentCheck stated English user intent against SQL AST target columns to stop unauthorized privilege/financial mutations.
db_distributed_dry_runSimulate atomic mutations across multi-store environments (Postgres, SQLite, Redis) and receive unified token.
db_distributed_commitExecute two-phase distributed commit across multi-store environments with cryptographic tamper verification.

🛡️ Matrix of Supported SQL & Enforced Guarantees

DBShield enforces rigorous runtime guarantees across the SQL lifecycle. Guarantees are verified transactionally, ensuring mutations never exceed approved scope even if database state drifts:

SQL OperationClassification MechanismStatic AST GuardrailExecution Boundary & RollbackData Masking & Privacy
SELECTPrepared-statement column reflection (stmt.columns())Detects missing LIMIT in STRICT tier; warns if limit exceeds server capStreaming iterator (stmt.iterate()) caps memory; truncates at maxRowsPerReadZero-leak dynamic PII masking on result rows
WITH ... (CTE)Prepared-statement column reflection & recursive AST analysisRecursively extracts underlying mutated tables & verifies read safetyStreaming iterator (stmt.iterate()) with hard read ceilingZero-leak dynamic PII masking on result rows
UPDATE (Targeted)AST evaluation & tautology checker (evaluateWhereClause)Blocks unconstrained updates, WHERE 1=1, WHERE true, tautological ORAtomic transaction; rolls back if affected rows exceed maxMutationRowsLiteral masking in logs & database errors
DELETE (Targeted)AST evaluation & tautology checker (evaluateWhereClause)Blocks unconstrained deletes, WHERE 1=1, tautological ORAtomic transaction; rolls back if affected rows exceed maxMutationRowsLiteral masking in logs & database errors
INSERTAST evaluation & dialect parserPre-flight dry run simulation required under STRICT tierAtomic transaction; rolls back if inserted rows exceed maxMutationRowsRedacts sensitive literals in (cols) VALUES (vals)

| DROP TABLE / TRUNCATE | AST statement opco

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます

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