프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. Google로 로그인하면 리뷰를 쓸 수 있어요.프로토타입 · 30분마다 업데이트
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

QueryWeaver

제작자: FalkorDB버전 0.0.11i★ 1,096i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름com.falkordb/QueryWeaver

설치 방법

What it does

An MCP server for Text2SQL: transforms natural language into SQL using graph schema understanding.

  • Connects 내 컴퓨터에서 실행
  • Account or key No key needed
  • Category 데이터베이스 및 데이터셋

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

검사 3/3 통과 · 내 컴퓨터에서 실행돼요 · ✓ 명령 확인 2026년 11월 13일

먼저: 어떤 AI를 쓰시나요?

쓰는 앱을 고르면 아래에 단계가 나옵니다.

Claude에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

먼저 컴퓨터에 Docker를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요

AI에게 설치 맡기기

이 메시지를 Claude 채팅에 붙여 넣으세요. AI가 컴퓨터를 확인하고 어떤 파일을 바꿀지 알려 준 뒤 매번 동의를 기다립니다.

이 컴퓨터의 Claude에 MCP server QueryWeaver을 설치해 주세요. 순서대로: 1) docker --version로 Docker가 있는지 확인. 없으면 https://www.docker.com/products/docker-desktop/에서 설치하라고 알려 주고 직접 설치하지 마세요. 2) 이 설정만 사용하세요(PopNx MCP 확인 완료): { "mcpServers": { "queryweaver": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "docker.io/falkordb/queryweaver:0.0.11" ] } } } 3) 바꿀 파일의 전체 경로나 실행할 명령을 알려 주고 제 동의를 기다리세요. 4) 키는 필요 없습니다. 5) 합의한 대로 실행한 뒤 QueryWeaver의 도구가 실제로 보이는지 확인하세요.

이 메시지에는 키가 없습니다. 키가 필요하면 AI가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣으라고 안내합니다.

  1. Docker 설치 (아직 없다면)

    이미 설치했나요? 먼저 확인 · 터미널을 열고 이 명령을 입력한 뒤 Enter

    docker --version
    • 버전 번호(예: Docker version …)가 나오면 설치된 것입니다. 이 단계는 건너뛰세요
    • "command not found"(Windows는 "is not recognized")가 나오면 아직 설치하지 않았거나, 방금 설치해서 터미널을 닫았다가 다시 열어야 합니다
    터미널 여는 법

    Mac: ⌘ + Space를 누르고 Terminal 입력 후 Enter

    Windows: 시작 메뉴를 열고 Windows PowerShell 입력 후 "열기"

    아직 설치하지 않았다면: Docker Desktop 설치: Mac은 Docker.dmg를 열고 아이콘을 "응용 프로그램"으로 드래그(Mac에 맞게 Apple silicon 또는 Intel 선택) · Windows는 Docker Desktop Installer.exe 더블클릭 · 설치 후 Docker Desktop 앱을 열어 두세요. curl 명령은 필요 없습니다

    Docker 다운로드 페이지 열기 ↗

    설치가 끝나면 터미널을 닫았다가 다시 열고 같은 명령을 실행하세요. 버전 번호가 나와야 합니다: docker --version

    한 번 설치하면 Docker가 필요한 모든 도구에서 쓸 수 있습니다

  2. 컴퓨터용 Claude 앱 설정 파일 열기

    SettingsDeveloperEdit Config

  3. 이 설정을 붙여 넣고 저장

    {
      "mcpServers": {
        "queryweaver": {
          "command": "docker",
          "args": [
            "run",
            "-i",
            "--rm",
            "docker.io/falkordb/queryweaver:0.0.11"
          ]
        }
      }
    }
  4. Claude를 끄고 다시 열기

  5. 해 보기

    QueryWeaver을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ Claude가 QueryWeaver을 쓰고 있다고 하거나 답에 QueryWeaver 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

ChatGPT는 아직 QueryWeaver에 연결할 수 없어요

QueryWeaver는 내 컴퓨터에 설치해서 쓰지만 ChatGPT는 웹에서 도는 서버만 연결할 수 있어요

대신 이렇게 할 수 있어요

A · QueryWeaver에 연결되는 앱 쓰기

  • 먼저 컴퓨터에 Docker를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요
  • 먼저 컴퓨터에 Docker를 설치하세요 (한 번만)
  • 먼저 컴퓨터에 Docker를 설치하세요 (한 번만)
  • 먼저 컴퓨터에 Docker를 설치하세요 (한 번만)

B · 데이터베이스 및 데이터셋에서 ChatGPT에 연결되는 다른 서버

같은 분류에서 많이 쓰는 것 중 키 없이 주소만으로 연결되는 것을 골랐어요

Claude Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

먼저 컴퓨터에 Docker를 설치하세요 (한 번만)

AI에게 설치 맡기기

이 메시지를 Claude Code 채팅에 붙여 넣으세요. AI가 컴퓨터를 확인하고 어떤 파일을 바꿀지 알려 준 뒤 매번 동의를 기다립니다.

이 컴퓨터의 Claude Code에 MCP server QueryWeaver을 설치해 주세요. 순서대로: 1) docker --version로 Docker가 있는지 확인. 없으면 https://www.docker.com/products/docker-desktop/에서 설치하라고 알려 주고 직접 설치하지 마세요. 2) 이 설정만 사용하세요(PopNx MCP 확인 완료): claude mcp add --scope user queryweaver -- docker run -i --rm docker.io/falkordb/queryweaver:0.0.11 3) 바꿀 파일의 전체 경로나 실행할 명령을 알려 주고 제 동의를 기다리세요. 4) 키는 필요 없습니다. 5) 합의한 대로 실행한 뒤 QueryWeaver의 도구가 실제로 보이는지 확인하세요.

이 메시지에는 키가 없습니다. 키가 필요하면 AI가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣으라고 안내합니다.

  1. Docker 설치 (아직 없다면)

    이미 설치했나요? 먼저 확인 · 터미널을 열고 이 명령을 입력한 뒤 Enter

    docker --version
    • 버전 번호(예: Docker version …)가 나오면 설치된 것입니다. 이 단계는 건너뛰세요
    • "command not found"(Windows는 "is not recognized")가 나오면 아직 설치하지 않았거나, 방금 설치해서 터미널을 닫았다가 다시 열어야 합니다
    터미널 여는 법

    Mac: ⌘ + Space를 누르고 Terminal 입력 후 Enter

    Windows: 시작 메뉴를 열고 Windows PowerShell 입력 후 "열기"

    아직 설치하지 않았다면: Docker Desktop 설치: Mac은 Docker.dmg를 열고 아이콘을 "응용 프로그램"으로 드래그(Mac에 맞게 Apple silicon 또는 Intel 선택) · Windows는 Docker Desktop Installer.exe 더블클릭 · 설치 후 Docker Desktop 앱을 열어 두세요. curl 명령은 필요 없습니다

    Docker 다운로드 페이지 열기 ↗

    설치가 끝나면 터미널을 닫았다가 다시 열고 같은 명령을 실행하세요. 버전 번호가 나와야 합니다: docker --version

    한 번 설치하면 Docker가 필요한 모든 도구에서 쓸 수 있습니다

  2. 터미널 열기

    Mac: Command+스페이스를 누르고 Terminal 입력 · Windows: PowerShell 열기

  3. 이 명령을 붙여 넣고 Enter

    claude mcp add --scope user queryweaver -- docker run -i --rm docker.io/falkordb/queryweaver:0.0.11
  4. Claude Code에서 /mcp 입력

    QueryWeaver이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요

  5. 해 보기

    QueryWeaver을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ Claude Code가 QueryWeaver을 쓰고 있다고 하거나 답에 QueryWeaver 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

Cursor에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

먼저 컴퓨터에 Docker를 설치하세요 (한 번만)

AI에게 설치 맡기기

이 메시지를 Cursor 채팅에 붙여 넣으세요. AI가 컴퓨터를 확인하고 어떤 파일을 바꿀지 알려 준 뒤 매번 동의를 기다립니다.

이 컴퓨터의 Cursor에 MCP server QueryWeaver을 설치해 주세요. 순서대로: 1) docker --version로 Docker가 있는지 확인. 없으면 https://www.docker.com/products/docker-desktop/에서 설치하라고 알려 주고 직접 설치하지 마세요. 2) 이 설정만 사용하세요(PopNx MCP 확인 완료): { "mcpServers": { "queryweaver": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "docker.io/falkordb/queryweaver:0.0.11" ] } } } 3) 바꿀 파일의 전체 경로나 실행할 명령을 알려 주고 제 동의를 기다리세요. 4) 키는 필요 없습니다. 5) 합의한 대로 실행한 뒤 QueryWeaver의 도구가 실제로 보이는지 확인하세요.

이 메시지에는 키가 없습니다. 키가 필요하면 AI가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣으라고 안내합니다.

  1. Docker 설치 (아직 없다면)

    이미 설치했나요? 먼저 확인 · 터미널을 열고 이 명령을 입력한 뒤 Enter

    docker --version
    • 버전 번호(예: Docker version …)가 나오면 설치된 것입니다. 이 단계는 건너뛰세요
    • "command not found"(Windows는 "is not recognized")가 나오면 아직 설치하지 않았거나, 방금 설치해서 터미널을 닫았다가 다시 열어야 합니다
    터미널 여는 법

    Mac: ⌘ + Space를 누르고 Terminal 입력 후 Enter

    Windows: 시작 메뉴를 열고 Windows PowerShell 입력 후 "열기"

    아직 설치하지 않았다면: Docker Desktop 설치: Mac은 Docker.dmg를 열고 아이콘을 "응용 프로그램"으로 드래그(Mac에 맞게 Apple silicon 또는 Intel 선택) · Windows는 Docker Desktop Installer.exe 더블클릭 · 설치 후 Docker Desktop 앱을 열어 두세요. curl 명령은 필요 없습니다

    Docker 다운로드 페이지 열기 ↗

    설치가 끝나면 터미널을 닫았다가 다시 열고 같은 명령을 실행하세요. 버전 번호가 나와야 합니다: docker --version

    한 번 설치하면 Docker가 필요한 모든 도구에서 쓸 수 있습니다

  2. 이 버튼으로 Cursor 열기

    Cursor에서 열기

    Cursor가 설치를 확인하면 Install을 누르세요

  3. Cursor에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기

  4. 해 보기

    QueryWeaver을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ Cursor가 QueryWeaver을 쓰고 있다고 하거나 답에 QueryWeaver 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Cursor 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

VS Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

먼저 컴퓨터에 Docker를 설치하세요 (한 번만)

AI에게 설치 맡기기

이 메시지를 VS Code 채팅에 붙여 넣으세요. AI가 컴퓨터를 확인하고 어떤 파일을 바꿀지 알려 준 뒤 매번 동의를 기다립니다.

이 컴퓨터의 VS Code에 MCP server QueryWeaver을 설치해 주세요. 순서대로: 1) docker --version로 Docker가 있는지 확인. 없으면 https://www.docker.com/products/docker-desktop/에서 설치하라고 알려 주고 직접 설치하지 마세요. 2) 이 설정만 사용하세요(PopNx MCP 확인 완료): { "servers": { "queryweaver": { "type": "stdio", "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "docker.io/falkordb/queryweaver:0.0.11" ] } } } 3) 바꿀 파일의 전체 경로나 실행할 명령을 알려 주고 제 동의를 기다리세요. 4) 키는 필요 없습니다. 5) 합의한 대로 실행한 뒤 QueryWeaver의 도구가 실제로 보이는지 확인하세요.

이 메시지에는 키가 없습니다. 키가 필요하면 AI가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣으라고 안내합니다.

  1. Docker 설치 (아직 없다면)

    이미 설치했나요? 먼저 확인 · 터미널을 열고 이 명령을 입력한 뒤 Enter

    docker --version
    • 버전 번호(예: Docker version …)가 나오면 설치된 것입니다. 이 단계는 건너뛰세요
    • "command not found"(Windows는 "is not recognized")가 나오면 아직 설치하지 않았거나, 방금 설치해서 터미널을 닫았다가 다시 열어야 합니다
    터미널 여는 법

    Mac: ⌘ + Space를 누르고 Terminal 입력 후 Enter

    Windows: 시작 메뉴를 열고 Windows PowerShell 입력 후 "열기"

    아직 설치하지 않았다면: Docker Desktop 설치: Mac은 Docker.dmg를 열고 아이콘을 "응용 프로그램"으로 드래그(Mac에 맞게 Apple silicon 또는 Intel 선택) · Windows는 Docker Desktop Installer.exe 더블클릭 · 설치 후 Docker Desktop 앱을 열어 두세요. curl 명령은 필요 없습니다

    Docker 다운로드 페이지 열기 ↗

    설치가 끝나면 터미널을 닫았다가 다시 열고 같은 명령을 실행하세요. 버전 번호가 나와야 합니다: docker --version

    한 번 설치하면 Docker가 필요한 모든 도구에서 쓸 수 있습니다

  2. 이 버튼으로 VS Code 열기

    VS Code에서 열기

    VS Code가 설치를 확인하면 Install을 누르세요

  3. VS Code에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기

  4. 해 보기

    QueryWeaver을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ VS Code가 QueryWeaver을 쓰고 있다고 하거나 답에 QueryWeaver 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 VS Code 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

Windsurf, Zed, Gemini CLI 같은 다른 MCP 앱은 추가 방법이 저마다 달라요. 앱 목록에서 확인하세요

MCP를 쓰는 앱 모두 보기 →

JSON 설정은 아래 “개발자용”에 있어요

막혔나요? QueryWeaver을 쓰는 사람에게 물어보세요💬 토론 →
개발자용: 터미널 명령과 JSON 설정

컴퓨터에 설치

Claude Code

claude mcp add --scope user queryweaver -- docker run -i --rm docker.io/falkordb/queryweaver:0.0.11

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "queryweaver": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "docker.io/falkordb/queryweaver:0.0.11"
      ]
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "queryweaver": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "docker.io/falkordb/queryweaver:0.0.11"
      ]
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "queryweaver": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "docker.io/falkordb/queryweaver:0.0.11"
      ]
    }
  }
}

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

한눈에 보기

주간 다운로드i
npm/PyPI에 없음
확인된 도메인
✓ falkordb.com
연결 방식
내 컴퓨터에서 실행
전송 방식
streamable-http
최신 버전i
0.0.11
레지스트리 공개i
2025년 9월 11일
코드 마지막 변경i
2026년 11월 14일
제작자
FalkorDB
패키지
oci: docker.io/falkordb/queryweaver:0.0.11
레지스트리 상태
활성

어떤 앱에서 쓸 수 있나요

이 서버의 연결 방식과 각 앱의 공식 문서를 바탕으로 했어요. 2026년 11월 10일 확인.

내 컴퓨터에서 실행하는 앱

ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast

모든 앱과 장단점 →

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 15일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 도메인 falkordb.com 기준으로 확인되었어요(레지스트리가 도메인 소유를 확인해요)

  • ✓ 통과

    계속 관리되고 있음

    코드 마지막 변경: 어제

  • ✓ 통과

    라이선스 있음

    AGPL-3.0 사용

  • – 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

공개된 취약점 (OSV.dev)

확인 안 함: 버전이 있는 npm과 PyPI 패키지만 확인할 수 있습니다

우리가 확인하는 것 → · JSON

제작자: 재확인 요청 또는 잘못된 정보 신고

토론

질문하고, 팁을 나누고, 안 되는 점을 알려 주세요. "도움이 됨"이 많은 순서예요.

아직 글이 없어요. 처음으로 질문하거나 공유해 보세요.

이곳의 글은 사용자가 쓴 것으로, PopNx 팀의 글이 아니에요.

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데이터베이스 및 데이터셋 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 1199개 중 99%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 1199개 중 0%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 1199개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

QueryWeaver, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 3개 중 3개를 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 어제 변경됐고, 최신 버전(0.0.11)은 14개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Docker도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Supabase, Neon, DBCode, Keboola MCP, Dbmcp

비슷하게 동작하는 다른 것

같은 카테고리, 다른 제작자, 명령 확인 완료. 공식이 먼저, 그다음 스타 순.

카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Supabase

MCP server for interacting with the Supabase platform

제작자: supabase널리 사용됨↓ 24.6만/주★ 3천 저장소 전체의 별그저께 업데이트

컴퓨터 또는 클라우드✓ 서비스 회사 · supabase.com

Neon

Official Neon MCP server for managing Neon projects and Lakebase Postgres databases.

제작자: neondatabase성장 중★ 6639일 전 업데이트

클라우드에서 실행✓ 서비스 회사 · neon.com

DBCode

Query and explore 100+ databases through your DBCode connections.

제작자: dbcodeio초기↓ 80/주★ 366 저장소 전체의 별43일 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행✓ 서비스 회사 · dbcode.io

Keboola MCP

Connect your AI assistants to Keboola and expose your data, transformations, SQL queries, ...

제작자: keboola성장 중↓ 1.4천/주★ 854일 전 업데이트

컴퓨터 또는 클라우드✓ 서비스 회사 · keboola.com

Dbmcp

Database MCP server for MySQL, MariaDB, PostgreSQL & SQLite with PII redaction and write-prevention

제작자: haymon-ai초기↓ 818/주★ 333일 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행✓ haymon.ai
  • Supabase — 클라우드 또는 컴퓨터 설치 모두 가능 · 키 필요 · Claude 디렉터리에 있음
  • Neon — 클라우드에서 동작, 설치 불필요 · 키 불필요
  • DBCode — 컴퓨터에 설치 필요 · 키 불필요
  • Keboola MCP — 클라우드 또는 컴퓨터 설치 모두 가능 · 키 불필요
  • Dbmcp — 컴퓨터에 설치 필요 · 키 불필요

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

QueryWeaver (Text2SQL)

REST API · MCP · Graph-powered

QueryWeaver is an open-source Text2SQL tool that converts plain-English questions into SQL using graph-powered schema understanding. It helps you ask databases natural-language questions and returns SQL and results.

Connect and ask questions:

Get Started

Docker

💡 Recommended for evaluation purposes (Local Python or Node are not required)

docker run -p 5000:5000 -it falkordb/queryweaver

Launch: http://localhost:5000


Use an .env file (Recommended)

Create a local .env by copying .env.example and passing it to Docker. This is the simplest way to provide all required configuration:

cp .env.example .env

edit .env to set your values, then:

docker run -p 5000:5000 --env-file .env falkordb/queryweaver

Alternative: Pass individual environment variables

If you prefer to pass variables on the command line, use -e flags (less convenient for many variables):

docker run -p 5000:5000 -it \

-e APP_ENV=development \ -e FASTAPI_SECRET_KEY=your_super_secret_key_here \ -e GOOGLE_CLIENT_ID=your_google_client_id \ -e GOOGLE_CLIENT_SECRET=your_google_client_secret \ -e GITHUB_CLIENT_ID=your_github_client_id \ -e GITHUB_CLIENT_SECRET=your_github_client_secret \ -e AZURE_API_KEY=your_azure_api_key \ falkordb/queryweaver

APP_ENV=development is what makes the login work on the plain-HTTP

http://localhost:5000 this command serves. Drop it (or set anything else)

when you put QueryWeaver behind HTTPS, so the session cookie is marked

Secure. See Application environment.

Note: QueryWeaver supports multiple AI providers. You can use OPENAI_API_KEY, GEMINI_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY, or AZURE_API_KEY. See the AI/LLM configuration section for details.

For a full list of configuration options, consult .env.example.

Memory TTL (optional)

QueryWeaver stores per-user conversation memory in FalkorDB. By default these graphs persist indefinitely. Set MEMORY_TTL_SECONDS to apply a Redis TTL (in seconds) so idle memory graphs are automatically cleaned up.

# Expire memory graphs after 1 week of inactivity

MEMORY_TTL_SECONDS=604800

The TTL is refreshed on every user interaction, so active users keep their memory.

MCP server: host or connect (optional)

QueryWeaver includes optional support for the Model Context Protocol (MCP). You can either have QueryWeaver expose an MCP-compatible HTTP surface (so other services can call QueryWeaver as an MCP server), or configure QueryWeaver to call an external MCP server for model/context services.

What QueryWeaver provides

  • The app registers MCP operations focused on Text2SQL flows:
  • list_databases
  • connect_database
  • database_schema
  • query_database
  • To disable the built-in MCP endpoints set DISABLE_MCP=true in your .env or environment (default: MCP enabled).
  • Configuration
  • DISABLE_MCP — disable QueryWeaver's built-in MCP HTTP surface. Set to true to disable. Default: false (MCP enabled).

Examples

Disable the built-in MCP when running with Docker:

docker run -p 5000:5000 -it --env DISABLE_MCP=true falkordb/queryweaver

Calling the built-in MCP endpoints (example)

  • The MCP surface is exposed as HTTP endpoints.
Server Configuration

Below is a minimal example mcp.json client configuration that targets a local QueryWeaver instance exposing the MCP HTTP surface at /mcp.

{

"servers": { "queryweaver": { "type": "http", "url": "http://127.0.0.1:5000/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer your_token_here" } } }, "inputs": [] }

REST API

API Documentation

Swagger UI: https://app.queryweaver.ai/docs

OpenAPI JSON: https://app.queryweaver.ai/openapi.json

Overview

QueryWeaver exposes a small REST API for managing graphs (database schemas) and running Text2SQL queries. All endpoints that modify or access user-scoped data require authentication. In the browser the app uses a signed session cookie established by OAuth or email/password; for CLI and scripts you can use an API token (see tokens routes or the web UI to create one).

Core endpoints

  • GET /graphs — list available graphs for the authenticated user
  • GET /graphs/{graph_id}/data — return nodes/links (tables, columns, foreign keys) for the graph
  • POST /graphs — upload or create a graph (JSON payload or file upload)
  • POST /graphs/{graph_id} — run a Text2SQL chat query against the named graph (streaming response)

Authentication

  • Add an Authorization header: Authorization: Bearer
Three separate credentials

QueryWeaver keeps its three kinds of "login" independent of one another, so a failure in one never looks like a failure in another:

CredentialWhat it provesWhere it livesDepends on FalkorDB?
Browser loginWho is using the appSigned session cookie, established once by OAuth or a passwordNo, once the process is running
API tokenA script may act as a userToken node in the Organizations graph, sent as Authorization: Bearer …Yes
Data-source connectionAccess to *your* databaseSupplied per request, never storedNo (it is your own database)

Because the browser login is a signed cookie, staying logged in costs no database round trip and survives a FalkorDB outage in an already-running process — you keep your session and only the operations that genuinely need the graph fail. Requests that supply an API token explicitly are always checked against the database and are answered with 503 (not 401) when it cannot be reached, so clients retry instead of re-authenticating.

Note the scope: this is about staying logged in, not about booting. QueryWeaver still connects to FalkorDB at startup and will not start without it, so a restart during an outage is not covered.

A browser login lasts 24 hours by default; set BROWSER_SESSION_TTL_HOURS to change that. Logging out clears the session cookie. No API token is issued to the browser, so there is none to revoke — tokens are created explicitly from the tokens API and revoked there. (A legacy api_token cookie left over from an older release is cleared and revoked on logout too.)

Email signup is verified before the account exists

Signing up with an email address and password does not create an account. The submitted details are parked, a six-digit confirmation code is mailed to the address, and the account — and the session — come into being only when that code is typed back into the signup form. So an address the registrant does not control never becomes an account at all, and there is no half-real user for the rest of the system to reason about.

A code rather than an emailed link, because the code has to come back to the session that submitted the form. A link can be opened by anyone who receives it: a stranger could submit your address with a password of their choosing, and your single click would create an account they knew the password to. Nobody can be signed up by someone else here, because the person who fills in the form is the only one who ever holds both halves.

The code is single-use, expires after 15 minutes and tolerates only a handful of wrong guesses before the pending signup is discarded — a short code is only safe while the number of attempts is small. It is also only redeemable in the browser that submitted the form: each submission mints a ticket that stays in that browser's session, and a code presented without its ticket is refused. Entering it signs the browser in directly: the password was chosen minutes earlier, and asking for it again would prove nothing. A code can be re-sent from the same screen, subject to a per-address rate limit; the send budget is per pending signup, so it starts over once the pending signup expires and an address can always be signed up again later. Typing a code that has expired is not one of the wrong guesses and does not discard anything — the pending signup is left where it is so the same screen can send a fresh code.

In development, a message with no mail server configured is written to the application log instead of being sent, so the flow can be completed by copying the code out of the log. This needs APP_ENV=development — anywhere else an unconfigured process refuses the send rather than logging the code and reporting success. Set MAIL_SERVER (plus MAIL_PORT, MAIL_USERNAME, MAIL_PASSWORD, MAIL_DEFAULT_SENDER) to send for real; any provider with an SMTP endpoint works. EMAIL_VERIFICATION_TTL_MINUTES, EMAIL_VERIFICATION_MAX_ATTEMPTS, EMAIL_VERIFICATION_RESEND_SECONDS and EMAIL_VERIFICATION_MAX_SENDS tune the lifetime and the limits. See .env.example for the full list.

The trade-off of a signed session cookie is that it cannot be revoked from the server before it expires: the TTL bounds the damage, and rotating FASTAPI_SECRET_KEY invalidates every browser login at once. API tokens keep their server-side record and so can still be revoked individually and immediately. Shorten BROWSER_SESSION_TTL_HOURS if you need a tighter window.

Examples

  1. List graphs (GET)

curl example:

curl -s -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \

https://app.queryweaver.ai/graphs

Python example:

import requests

resp = requests.get('https://app.queryweaver.ai/graphs', headers={'Authorization': f'Bearer {TOKEN}'}) print(resp.json())

  1. Get graph schema (GET)

curl example:

curl -s -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \

https://app.queryweaver.ai/graphs/my_database/data

Python example:

resp = requests.get('https://app.queryweaver.ai/graphs/my_database/data', headers={'Authorization': f'Bearer {TOKEN}'})

print(resp.json())

  1. Load a graph (POST) — JSON payload
curl -H "Authorization: Bearer $TOKEN" -H "Content-Type: application/json" \

-d '{"database": "my_database", "tables": [...]}' \ https://app.queryweaver.ai/graphs

Or upload a file (multipart/form-data):

curl -H "Authorization: Bearer $TOKEN" -F "file=@schema.json" \

https://app.queryweaver.ai/graphs

  1. Query a graph (POST) — run a chat-based Text2SQL request

The POST /graphs/{graph_id} endpoint accepts a JSON body with at least a chat field (an array of messages). The endpoint streams processing steps and the final SQL back as server-sent-message chunks delimited by a special boundary used by the frontend. For simple scripting you can call it and read the final JSON object from the streamed messages.

Example payload:

{

"chat": ["How many users signed up last month?"], "result": [], "instructions": "Prefer PostgreSQL compatible SQL" }

curl example (simple, collects whole response):

curl -s -H "Authorization: Bearer $TOKEN" -H "Content-Type: ap

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