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

SchemaBrain

von Arun-kcVersion 0.6.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.Arun-kc/schemabrain

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

The trust and intelligence layer between AI agents and your database.

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: DATABASE_URL

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: DATABASE_URL

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

Du brauchst

  • PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

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": {
    "schemabrain": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "schemabrain",
        "serve",
        "--url-env",
        "DATABASE_URL",
        "--store-path",
        "{store_path}"
      ],
      "env": {
        "DATABASE_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add schemabrain --env DATABASE_URL=your-value -- uvx schemabrain serve --url-env DATABASE_URL --store-path '{store_path}'

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": {
    "schemabrain": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "schemabrain",
        "serve",
        "--url-env",
        "DATABASE_URL",
        "--store-path",
        "{store_path}"
      ],
      "env": {
        "DATABASE_URL": "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": {
    "schemabrain": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "schemabrain",
        "serve",
        "--url-env",
        "DATABASE_URL",
        "--store-path",
        "{store_path}"
      ],
      "env": {
        "DATABASE_URL": "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

  • DATABASE_URL geheim erforderlich env
    Postgres connection URL (postgresql+psycopg://USER:PASSWORD@HOST:PORT/DBNAME). The agent never sees this; the URL stays in the env so credentials never appear in argv or logs.

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 Arun-kc 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 954 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 15 % der anderen 954 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 954 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 SchemaBrain 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: DATABASE_URL

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 (0.6.0) kam vor 5 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 Python (uv) 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 gestern
Installieren

MongoDB MCP Server

von mongodb-js

MongoDB Model Context Protocol Server

Läuft auf deinem Computer★ 1.157Apache-2.0Aktualisiert vor 3 Tagen
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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.

Stop giving AI agents raw database connection strings.

Give them SchemaBrain instead — a read-only trust and intelligence layer where the agent never writes SQL, PII is refused before the query runs, and every call lands in a tamper-evident audit log.

Works with Claude Desktop · Claude Code · Cursor · Windsurf · any MCP host

SchemaBrain compiles every query from definitions you control — no path from a prompt to raw SQL at your database.

Three guarantees that close the trust gap between AI agents and your database:

  • [Read-only by architecture](#1-read-only-by-architecture-not-configuration) — twelve MCP tools, none of which can write. No execute() tool, no query() tool, no path from agent prompt to a write at your database.
  • [PII-aware refusal at retrieval](#2-pii-aware-refusal-at-the-get_metric-tool-boundary) — PII tags propagate from the physical schema through joins and metrics. If a query touches a blocked category, SchemaBrain refuses before the database is queried.
  • [Cryptographic audit chain](#3-tamper-evident-audit-log) — every call, refusal, and recovery is recorded in a SHA256-hashed append-only log (best-effort: a disk-full or no-writer configuration logs a warning and continues rather than failing the query). audit verify exits non-zero if any past row was rewritten.

See it in action — ask for something the schema can't answer, and it refuses instead of fabricating a join:

You: *compute usage volume by plan tier*

SchemaBrain → agent: { "kind": "unreachable_entity", "recovery": { "suggested_tool": "resolve_join" } } — there's no plan_id on usage events, so it won't invent one.

Claude: I can't fake that join — here's contracted revenue by plan tier instead, which actually resolves. ✓

→ Full session, with the SQL and results

Watch it run — a live Postgres schema becomes a governed knowledge graph, the firewall computes the safe metric and refuses the leaks, and every call lands in a tamper-evident audit log. No agent, no API key:


uvx schemabrain init

then: Cmd+Q Claude Desktop, relaunch, and ask: "list the entities SchemaBrain knows about"

prefer a persistent install? pipx install schemabrain (or) pip install schemabrain

Cost: $0 to run the bundled demo (pre-curated pack, no API key) · ~$0.03 to LLM-index a fresh 84-column schema · $0 to re-index unchanged schemas. Detail in Sample session.

Status: 0.6.0 (beta). Postgres supported today (the local store itself is SQLite). SQLite / Snowflake / BigQuery / MySQL source connectors on the roadmap.


Contents

Read next based on what you need:

GoalWhere to go
Try it on the bundled fixtureQuickstart
Understand the safety guaranteesSafety guarantees
Wire up your MCP clientClaude Desktop · Claude Code · Cursor · Windsurf · Cline · ChatGPT (roadmap)
Plug into your own agent loopdocs/setup/manual.md
Build a semantic layerdocs/semantic-layer.md
Run in production (audit, drift, Docker)docs/operations.md
Observe the agent (tail, audit log, OTel)docs/observability.md
Compare with Querybear / Anthropic reference Postgres MCPvs Querybear · vs Anthropic reference
Compare with Vanna / Atlan / dbt-mcp / WrenAIdocs/landscape.md

Quickstart

Just want to see what it does? uvx schemabrain demo — one command, zero prompts. Builds the sample SaaS layer, then lets you open the dashboard or run a terminal firewall showcase. No API key, and no Docker for the dashboard / showcase paths. The steps below are for wiring SchemaBrain into your own agent against your own database.

Three steps from uvx schemabrain init to a working Claude Desktop integration. If you paste your own Postgres URL — no Docker needed, ~30s. Press Enter for the bundled demo and init invokes Docker + downloads a ~67 MB embedding model first time; ~45s once cached.

1. Install
uvx schemabrain init        # zero-install: runs the wizard in one shot

or install persistently first:

pipx install schemabrain # (or) pip install schemabrain schemabrain --version

Source install (git clone + uv sync --extra dev) is documented in docs/setup.md.

2. Run the activation wizard
schemabrain init

init is a seven-stage wizard that takes you from "I have a Postgres database" to "Claude Desktop can answer questions about it" in one command. On first run it prompts for what it needs:

  • A Postgres URL — paste your own connection string, or press Enter to spin up a local demo Postgres container with the bundled SaaS fixture (Docker is invoked automatically; idempotent on re-runs).
  • An `ANTHROPIC_API_KEY` — optional. Skip and the wizard still wires Claude Desktop. On the demo path, entities + metrics + joins are pre-curated from a bundled YAML pack — the semantic layer works zero-config. On your own database, entity curation can run later via schemabrain entities suggest --apply once you have a key.
SchemaBrain init — activation wizard

[1/7] Source check ✓ source reachable + read-only [2/7] Index schema ✓ 12 tables, 84 columns indexed [3/7] Curate entities ✓ 12 entities applied (bundled demo pack) [4/7] Curate metrics ✓ 5 metrics applied (bundled demo pack) [5/7] Curate joins ✓ 11 canonical joins applied (bundled demo pack) [6/7] Wire host ✓ wrote schemabrain entry to claude_desktop_config.json (default; switch with --host claude-code|cursor|windsurf|manual) [7/7] Next ✓ restart your MCP host, then ask: "list the entities SchemaBrain knows about"

Full wizard reference (stages explained, flags, dbt auto-detection, --print-only for non-Claude-Desktop hosts, --no-entities / --no-metrics / --no-joins opt-outs, cost-cap pauses): docs/setup.md.

3. Restart Claude Desktop and ask
  1. Quit Claude Desktop fully — Cmd+Q, not just close the window. The MCP config is only read on cold start.
  2. Relaunch.
  3. New conversation:

list the entities SchemaBrain knows about

If Claude calls list_entities and reports user, order, etc., you're done. If not, see Troubleshooting.

After the wizard, schemabrain inspect shows what the agent has and schemabrain tail streams every tool call live — see docs/operations.md.

Your project files

init writes just ./schemabrain.db (the local store — gitignore it) plus your host config. To tune the PII policy and semantic layer as editable YAML, re-run with --emit-yaml-dir:

schemabrain init --url-env DATABASE_URL --emit-yaml-dir ./schemabrain

→ ./schemabrain/pii_policy.yaml + entities/ + metrics/ + joins/

Edit a file, schemabrain apply ./schemabrain, schemabrain check to validate, restart serve. There is no schemabrain.yaml — config is CLI flags + SCHEMABRAIN_* env vars (auto-loaded from .env) + that YAML tree. Full map: Your project.


Safety guarantees

Six properties SchemaBrain enforces at the SQL boundary today:

1. Read-only by architecture, not configuration

The MCP surface exposes twelve tools — none of which can write. No execute(), no query(), no path from agent prompt to a write at your database, regardless of session state — the guarantee is structural, not a flag the agent can flip. schemabrain serve also pins default_transaction_read_only=on as belt-and-suspenders. Read-only by architecture →

2. PII-aware refusal at the get_metric tool boundary

Any get_metric touching a blocked PII category returns a refused envelope — the compiled SQL never runs and the refusal lands in mcp_audit. describe_entity enforces the same at the column level (blocked columns ship redacted=True). init blocks the catastrophic-leak set by default (credential,payment_card,government_id); --pii-block replaces the set, so widen by listing the full target. Detection is column-name pattern matching across twelve GDPR / CCPA / HIPAA / PCI categories; content-aware classification is on the roadmap. PII taxonomy & propagation →

3. Tamper-evident audit log

Every tool call writes one row to an append-only mcp_audit table — PII categories, content-addressable fingerprints, sha256 hash chain. audit verify re-walks the chain and exits non-zero if any past row was rewritten.

schemabrain audit verify   # exit 0 = chain clean

Tamper-evident audit chain →

4. Failure is a contract, not a string

Every non-success call — refused, error, or degraded — returns a structured recovery.suggested_args block, not a message to parse. PII blocks (status: "refused") ship the entity to ret

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

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