Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

DBHub Analytics

von amansingh63Version 0.2.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.amansingh63/dbhub-analytics

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

MCP server for Databricks, BigQuery, PostgreSQL, MySQL, SQL Server, SQLite, MariaDB

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Datenbanken & Datensätze
  • Das musst du eintragen: DSN, DB_PASSWORD, SSH_PASSWORD, SSH_PASSPHRASE

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Das trägst du selbst ein: DSN, DB_TYPE, DB_HOST, DB_PORT, DB_USER, DB_PASSWORD, DB_NAME, TRANSPORT, PORT, ID, SSH_HOST, SSH_PORT, SSH_USER, SSH_PASSWORD, SSH_KEY, SSH_PASSPHRASE

Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.

Du brauchst

  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "dbhub-analytics": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "dbhub-analytics"
      ],
      "env": {
        "DSN": "your-value",
        "DB_TYPE": "your-value",
        "DB_HOST": "your-value",
        "DB_PORT": "your-value",
        "DB_USER": "your-value",
        "DB_PASSWORD": "your-value",
        "DB_NAME": "your-value",
        "TRANSPORT": "your-value",
        "PORT": "your-value",
        "ID": "your-value",
        "SSH_HOST": "your-value",
        "SSH_PORT": "your-value",
        "SSH_USER": "your-value",
        "SSH_PASSWORD": "your-value",
        "SSH_KEY": "your-value",
        "SSH_PASSPHRASE": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add dbhub-analytics --env DSN=your-value --env DB_TYPE=your-value --env DB_HOST=your-value --env DB_PORT=your-value --env DB_USER=your-value --env DB_PASSWORD=your-value --env DB_NAME=your-value --env TRANSPORT=your-value --env PORT=your-value --env ID=your-value --env SSH_HOST=your-value --env SSH_PORT=your-value --env SSH_USER=your-value --env SSH_PASSWORD=your-value --env SSH_KEY=your-value --env SSH_PASSPHRASE=your-value -- npx -y dbhub-analytics

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "dbhub-analytics": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "dbhub-analytics"
      ],
      "env": {
        "DSN": "your-value",
        "DB_TYPE": "your-value",
        "DB_HOST": "your-value",
        "DB_PORT": "your-value",
        "DB_USER": "your-value",
        "DB_PASSWORD": "your-value",
        "DB_NAME": "your-value",
        "TRANSPORT": "your-value",
        "PORT": "your-value",
        "ID": "your-value",
        "SSH_HOST": "your-value",
        "SSH_PORT": "your-value",
        "SSH_USER": "your-value",
        "SSH_PASSWORD": "your-value",
        "SSH_KEY": "your-value",
        "SSH_PASSPHRASE": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "dbhub-analytics": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "dbhub-analytics"
      ],
      "env": {
        "DSN": "your-value",
        "DB_TYPE": "your-value",
        "DB_HOST": "your-value",
        "DB_PORT": "your-value",
        "DB_USER": "your-value",
        "DB_PASSWORD": "your-value",
        "DB_NAME": "your-value",
        "TRANSPORT": "your-value",
        "PORT": "your-value",
        "ID": "your-value",
        "SSH_HOST": "your-value",
        "SSH_PORT": "your-value",
        "SSH_USER": "your-value",
        "SSH_PASSWORD": "your-value",
        "SSH_KEY": "your-value",
        "SSH_PASSPHRASE": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Werte, die du selbst einträgst

  • DSN geheim env
    Database connection string (e.g., postgres://user:pass@host:5432/db)
  • DB_TYPE env
    Database type: postgres, mysql, mariadb, sqlserver, sqlite, databricks, bigquery
  • DB_HOST env
    Database hostname
  • DB_PORT env
    Database port
  • DB_USER env
    Database username
  • DB_PASSWORD geheim env
    Database password
  • DB_NAME env
    Database name or SQLite file path
  • TRANSPORT env
    Transport mode: stdio or http
  • PORT env
    HTTP server port (default: 8080)
  • ID env
    Instance identifier for tool names
  • SSH_HOST env
    SSH server hostname
  • SSH_PORT env
    SSH server port (default: 22)
  • SSH_USER env
    SSH username
  • SSH_PASSWORD geheim env
    SSH password
  • SSH_KEY env
    Path to SSH private key
  • SSH_PASSPHRASE geheim env
    SSH key passphrase

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto amansingh63 bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Datenbanken & Datensätzei

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 953 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 8 % der anderen 953 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 953 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist DBHub Analytics sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Das musst du eintragen: DSN, DB_PASSWORD, SSH_PASSWORD, SSH_PASSPHRASE

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.2.0) kam vor 7 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Supabase

von supabase

MCP server for interacting with the Supabase platform

Computer oder Cloud★ 2.993Apache-2.0Aktualisiert heute
Installieren

MongoDB MCP Server

von mongodb-js

MongoDB Model Context Protocol Server

Läuft auf deinem Computer★ 1.157Apache-2.0Aktualisiert vorgestern
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

DBHub Analytics Universal Database MCP Server for Databricks, Google BigQuery, PostgreSQL, MySQL, SQL Server, SQLite, MariaDB

Built on top of DBHub by Bytebase.

What is DBHub Analytics?

DBHub Analytics is an open-source MCP (Model Context Protocol) server that connects AI assistants like Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code Copilot, and other MCP-compatible clients to your databases. Query Databricks SQL warehouses, Google BigQuery datasets, PostgreSQL, MySQL, and more — all through a single unified interface.

            +------------------+    +--------------+    +------------------+

| | | | | | | Claude Desktop +--->+ +--->+ PostgreSQL | | | | | | | | Claude Code +--->+ +--->+ SQL Server | | | | DBHub | | | | Cursor +--->+ Analytics +--->+ SQLite | | | | | | | | VS Code +--->+ +--->+ MySQL | | | | | | | | Copilot CLI +--->+ +--->+ MariaDB | | | | | | | | | | +--->+ Databricks | | | | | | | | | | +--->+ BigQuery | | | | | | | +------------------+ +--------------+ +------------------+ MCP Clients MCP Server Databases

Key Features

  • Cloud Data Warehouses: Connect to Databricks SQL and Google BigQuery for analytics workloads
  • Traditional Databases: Full support for PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQL Server, SQLite
  • Multi-Database: Connect to multiple databases simultaneously with a single TOML config file
  • Schema Explorer: Progressive disclosure — browse catalogs, datasets, schemas, tables, and columns
  • Safety Guardrails: Read-only mode, row limits, and query timeouts to prevent runaway operations
  • Secure Access: SSH tunneling, SSL/TLS encryption, and service account authentication
  • Zero Config: Just provide a DSN — no drivers to install, no complex setup

Supported Databases

DatabaseDSN ProtocolStatus
PostgreSQLpostgres://Stable
MySQLmysql://Stable
MariaDBmariadb://Stable
SQL Serversqlserver://Stable
SQLitesqlite:///Stable
Databricks SQLdatabricks://Stable
Google BigQuerybigquery://Stable

MCP Tools

ToolDescription
execute_sqlExecute SQL queries with read-only enforcement and row limiting
search_objectsBrowse catalogs, schemas, tables, columns, indexes, and routines
Custom ToolsDefine reusable, parameterized SQL queries in dbhub.toml

Quick Start

NPM (recommended)
npx dbhub-analytics --dsn "postgres://user:password@localhost:5432/dbname"
Databricks SQL
npx dbhub-analytics --dsn "databricks://token:YOUR_TOKEN@your-workspace.cloud.databricks.com/sql/2.0/warehouses/your_warehouse_id"
Google BigQuery
npx dbhub-analytics --dsn "bigquery://your-gcp-project/your_dataset?keyFile=/path/to/service-account.json&location=US"
Docker
docker run --rm --init \

--name dbhub-analytics \ --publish 8080:8080 \ amansingh63/dbhub-analytics \ --transport http \ --port 8080 \ --dsn "postgres://user:password@localhost:5432/dbname"

Demo Mode
npx dbhub-analytics --demo

Connect to Your AI Assistant

Claude Desktop / Claude Code

Add to your claude_desktop_config.json or .mcp.json:

{

"mcpServers": { "dbhub-analytics": { "command": "npx", "args": ["-y", "dbhub-analytics", "--dsn", "bigquery://your-project/your_dataset?keyFile=/path/to/sa.json&location=US"] } } }

GitHub Copilot (VS Code)

Add to your .vscode/mcp.json:

{

"servers": { "dbhub-analytics": { "command": "npx", "args": ["-y", "dbhub-analytics", "--dsn", "postgres://user:pass@localhost:5432/dbname"] } } }

Cursor

Add to your Cursor MCP settings (~/.cursor/mcp.json):

{

"mcpServers": { "dbhub-analytics": { "command": "npx", "args": ["-y", "dbhub-analytics", "--dsn", "databricks://token:YOUR_TOKEN@host/sql/2.0/warehouses/ID"] } } }

Windsurf

Add to your Windsurf MCP config (~/.codeium/windsurf/mcp_config.json):

{

"mcpServers": { "dbhub-analytics": { "command": "npx", "args": ["-y", "dbhub-analytics", "--dsn", "mysql://user:pass@localhost:3306/dbname"] } } }

Multi-Database via TOML Config

For connecting to multiple databases, use a TOML config file with any of the above clients:

{

"mcpServers": { "dbhub-analytics": { "command": "npx", "args": ["-y", "dbhub-analytics", "--config", "/path/to/dbhub.toml"] } } }

Configuration

DSN Connection Strings
DatabaseFormat
PostgreSQLpostgres://user:pass@host:5432/dbname?sslmode=require
MySQLmysql://user:pass@host:3306/dbname
MariaDBmariadb://user:pass@host:3306/dbname
SQL Serversqlserver://user:pass@host:1433/dbname
SQLitesqlite:///path/to/file.db or sqlite:///:memory:
Databricksdatabricks://token:TOKEN@host/sql/2.0/warehouses/ID?catalog=CAT&schema=SCH
BigQuerybigquery://PROJECT_ID/DATASET?keyFile=/path/to/key.json&location=US
Multi-Database Setup (TOML)

Connect to multiple databases simultaneously. Create a dbhub.toml file:

[[sources]]

id = "databricks_prod" type = "databricks" host = "adb-xxx.azuredatabricks.net" password = "dapi..." path = "/sql/2.0/warehouses/abc123"

[[sources]] id = "bigquery_analytics" type = "bigquery" project = "my-gcp-project" database = "analytics_dataset" location = "US"

[[sources]] id = "postgres_prod" type = "postgres" host = "localhost" port = 5432 database = "production" user = "dbuser" password = "secret"

Then run:

npx dbhub-analytics --config dbhub.toml

See Multi-Database Configuration and Command-Line Options for complete documentation.

Use Cases

  • Data Analysts: Ask Claude to query your Databricks or BigQuery data warehouse in natural language
  • Backend Engineers: Explore database schemas, run diagnostic queries, and debug issues via AI
  • DevOps/SRE: Connect to production read-replicas safely with read-only mode and row limits
  • Data Scientists: Query multiple databases simultaneously — join insights across PostgreSQL and BigQuery

Development

# Install dependencies

pnpm install

Run in development mode

pnpm dev

Build for production

pnpm build

Run tests

pnpm test

Credits

Built on top of DBHub by Bytebase, an open-source database DevSecOps platform. Licensed under MIT.

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