Supabase
MCP server for interacting with the Supabase platform
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
The trust and intelligence layer between AI agents and your database.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
DATABASE_URLAls geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.
Du brauchst
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/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 .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.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
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
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto Arun-kc bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
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.
Das musst du eintragen: DATABASE_URL
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).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.6.0) kam vor 5 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server
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
MCP server for interacting with the Supabase platform
MongoDB Model Context Protocol Server
MCP server for interacting with Elasticsearch
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:
execute() tool, no query() tool, no path from agent prompt to a write at your database.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 noplan_idon 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
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.
Read next based on what you need:
| Goal | Where to go |
|---|---|
| Try it on the bundled fixture | Quickstart |
| Understand the safety guarantees | Safety guarantees |
| Wire up your MCP client | Claude Desktop · Claude Code · Cursor · Windsurf · Cline · ChatGPT (roadmap) |
| Plug into your own agent loop | docs/setup/manual.md |
| Build a semantic layer | docs/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 MCP | vs Querybear · vs Anthropic reference |
| Compare with Vanna / Atlan / dbt-mcp / WrenAI | docs/landscape.md |
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.
uvx schemabrain init # zero-install: runs the wizard in one shot
pipx install schemabrain # (or) pip install schemabrain schemabrain --version
Source install (git clone + uv sync --extra dev) is documented in docs/setup.md.
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:
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.
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.
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
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.
Six properties SchemaBrain enforces at the SQL boundary today:
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 →
get_metric tool boundaryAny 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 →
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 →
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
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