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
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Mako

von mako-aiVersion 1.0.0i★ –iLäuft in der Cloud
Name in der Registryio.github.mako-ai/mako

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Explore your databases, validate SQL, and build & publish data apps in your Mako workspace.

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 in der Cloud
  • Transport: Streamable HTTP
  • Kategorie: Datenbanken & Datensätze

Installation

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

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf dem Server des Entwicklers: Was du fragst, läuft über dessen Server.
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

Welche App nutzt du?

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

Funktioniert in Claude im Web, auf dem Desktop und auf dem Handy:

  1. Öffne Settings → Connectors
  2. Tippe auf Add custom connector
  3. Füge die Adresse unten ein und tippe auf Add
  4. Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://app.mako.ai/api/mcp

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add --transport http mako https://app.mako.ai/api/mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "mako": {
      "url": "https://app.mako.ai/api/mcp"
    }
  }
}

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": {
    "mako": {
      "type": "http",
      "url": "https://app.mako.ai/api/mcp"
    }
  }
}

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.

ChatGPT verbindet sich nur mit Servern im Internet:

  1. Öffne ChatGPT im Web → Settings → Connectors (Apps)
  2. Tippe auf Create oder Add (bei manchen Tarifen musst du zuerst Developer mode unter Advanced einschalten)
  3. Füge die Adresse unten ein, gib ihr einen Namen und speichere
  4. Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://app.mako.ai/api/mcp

Menünamen können sich je nach Tarif und mit der Zeit leicht unterscheiden.

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.

Was er kann

Die Tool-Liste dieses Servers haben wir noch nicht gelesen; wir prüfen die Endpunkte reihum.

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 mako-ai 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

  • … Noch nicht geprüft

    Endpunkt antwortet

    Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum

  • … Noch nicht geprüft

    Anmeldung mit OAuth

    Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Noch nicht geprüft; wir lesen die Tool-Liste, wenn wir den Endpunkt prüfen

Im Vergleich mit anderen in Datenbanken & Datensätzei

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 954 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 27 % 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 Mako 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?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft in der Cloud des Entwicklers. Du verbindest dich übers Internet, ohne etwas zu installieren, aber was du sendest, läuft über die Server des Entwicklers.

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.0.0) kam vor 2 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.

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 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.

Mako

The AI-native SQL Client.

The Cursor for Data. Connect to any database, query with AI, and build live data apps -- all from your browser.

Stop wrestling with complex SQL and slow, bloated database tools. Write queries in plain English, get instant results, and turn them into live React apps with scheduled data refresh.

🚀 Why Mako?

A modern SQL client built for the AI era, replacing slow desktop tools with a fast, collaborative, AI-powered experience.

  • ✨ AI Query Generation: Write queries in natural language. Our schema-aware AI generates optimized SQL instantly.
  • _Replaces: DataGrip, DBeaver, Postico_
  • 🧱 dbt Transforms: Build, run, and schedule dbt Core projects in-app -- file IDE, jobs, run history, lineage, and GitHub sync.
  • _Replaces: dbt Cloud_
  • ⚛️ React Apps: Ask the agent to build live React apps wired to your data through secure, credential-free bindings -- scheduled Parquet materialization, queried with DuckDB in the browser.
  • _Replaces: Metabase, Looker, Lovable, v0, internal-tool builders_
  • 🕓 Version History: Every console save is an immutable snapshot, and apps live in git -- browse and restore either.
  • _Replaces: Lost SQL files, manual backups_
  • 🖥️ Mako Desktop: Native app that bundles a local agent so localhost databases work out of the box.
  • _Replaces: SSH tunnels and bastion hops for local DBs_
  • 👥 Team Collaboration: Share connections, version-control queries, and work together in real-time.
  • _Replaces: Passing credentials around, lost SQL files_
  • ⚡ Blazing Fast: No Java or Electron bloat. Opens instantly in your browser and runs smooth.
  • _Replaces: Slow desktop database tools_

📸 Screenshots

AI-powered console — ask in plain English, get a verified query and live results.

Transforms (dbt) — build, run, and schedule dbt Core projects with a file IDE, jobs, run history, and lineage.

Apps — build live React apps wired to your data, rendered in a sandboxed preview.

🔌 Integrations

Databases
IntegrationStatusDescription
PostgreSQL✅ LiveConnect to PostgreSQL for relational data queries
MongoDB✅ LiveConnect to MongoDB for flexible document-based data
BigQuery✅ LiveAnalyze large datasets with Google BigQuery
ClickHouse✅ LiveFast OLAP queries on ClickHouse
MySQL✅ LiveQuery MySQL databases with natural language
Redshift✅ LiveQuery Amazon Redshift data warehouses
Cloud SQL✅ LiveConnect to Google Cloud SQL (Postgres)
Cloudflare D1✅ LiveQuery Cloudflare D1 SQLite databases
Cloudflare KV✅ LiveBrowse and query Cloudflare Workers KV
Data Connectors

Sync external SaaS data into Mako's data warehouse for querying and apps.

IntegrationStatusDescription
Stripe✅ LiveTrack payments, subscriptions, and billing data
PostHog✅ LiveAnalyze product analytics and user behavior
Close.com✅ LiveSync CRM data (leads, opportunities, activities)
Claap✅ LiveSync recordings and workspace data
Calendly✅ LiveSync events, invitees, and event types
GraphQL✅ LiveQuery any GraphQL API with custom endpoints
REST✅ LiveQuery any REST API with custom endpoints
BigQuery✅ LiveSync BigQuery datasets into the warehouse

🏗️ Architecture

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐

│ Frontend (React + Vite) │ │ ┌──────────┐ ┌──────────────┐ ┌─────────────────────┐ │ │ │ Console │ │ Apps │ │ AI Chat (Vercel │ │ │ │ (Monaco) │ │ (React + │ │ AI SDK) │ │ │ │ │ │ DuckDB) │ │ │ │ │ └──────────┘ └──────────────┘ └─────────────────────┘ │ │ ▲ ▲ ▲ │ │ │ Parquet/Arrow │ │ │ │ via OPFS cache │ │ └───────────┼──────────┼──────────────────┼──────────────┘ │ │ │ ┌───────────┼──────────┼──────────────────┼──────────────┐ │ API (Hono + Node.js) │ │ ┌──────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ Unified Agent (expertise modes: Query / │ │ │ │ Sync Flow / React App / Transforms / │ │ │ │ Explore, switched via enable_mode) │ │ │ └──────────────────────────────────────────────────┘ │ │ ┌──────────────┐ ┌───────────────┐ ┌──────────────┐ │ │ │ DB Drivers │ │ Connectors │ │ App binding │ │ │ │ (9 drivers) │ │ (8 sources) │ │ engine │ │ │ │ │ │ │ │ (DuckDB │ │ │ │ │ │ │ │ + Parquet) │ │ │ └──────────────┘ └───────────────┘ └──────────────┘ │ │ ▲ │ │ ┌─────┴──────┐ │ │ │ Inngest │ (scheduled refresh, │ │ │ │ incremental sync) │ │ └────────────┘ │ └────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ ┌──────┴──────┐ ┌─────┴──────────┐ │ MongoDB │ │ User DBs │ │ (metadata, │ │ (PG, BQ, CH, │ │ warehouse)│ │ MySQL, etc.) │ └─────────────┘ └────────────────┘

Key technology choices:

  • DuckDB (both server-side via @duckdb/node-api and browser-side via @duckdb/duckdb-wasm): powers Parquet artifact generation for app bindings and in-browser SQL over them
  • Apache Arrow / Parquet: server materializes query results into Parquet, served to browser as Arrow IPC for zero-copy rendering
  • Inngest: event-driven job queues for scheduled app binding refresh and incremental data sync
  • Hono: lightweight, fast HTTP framework for the API
  • Monaco Editor: VS Code's editor for the SQL console
  • Vercel AI SDK: multi-provider LLM abstraction (OpenAI, Anthropic, Google)

📦 Artifact Storage

App data bindings (and app deployments, dbt outputs, and chat attachments) are materialized into an artifact store on the backend. The configuration names below predate apps -- they come from the since-removed dashboards feature -- and are kept so existing deployments keep working. Three storage backends:

  • filesystem -- default; stores files on local disk
  • gcs -- Google Cloud Storage
  • s3 -- S3-compatible bucket
DASHBOARD_ARTIFACT_STORE=filesystem

Optional shared settings

DASHBOARD_ARTIFACT_PREFIX=dashboards DASHBOARD_ARTIFACT_DIR=/absolute/path/to/artifacts # filesystem only

Google Cloud Storage
DASHBOARD_ARTIFACT_STORE=gcs

GCS_DASHBOARD_BUCKET=your-bucket-name DASHBOARD_ARTIFACT_PREFIX=dashboard-artifacts/prod

See the docs for full GCS/S3 provisioning instructions.

🛠️ Quick Start

  1. Clone & Install
   git clone https://github.com/mako-ai/mako.git

cd mako pnpm install

  1. Configure Environment Copy .env.example (if available) or create .env:
   # Local development connects to the shared `dev` database, an Atlas DB that is

refreshed nightly from production. Grab the dev connection string from the

team vault. (staging backs non-migration PR previews; never point local at

production.)

DATABASE_URL=mongodb+srv:// : @ .mongodb.net/dev ENCRYPTION_KEY=your_32_character_hex_key_for_encryption WEB_API_PORT=8080 BASE_URL=http://localhost:8080 CLIENT_URL=http://localhost:5173

  1. Start Services
   # Start the local notebook Python kernel so notebook `code` cells run

locally. Requires the KERNEL_* vars from .env.example in your .env.

(The dev database is hosted MongoDB Atlas, set via DATABASE_URL.)

pnpm run docker:up

Start the full stack (API + App + Inngest)

pnpm run dev

  1. Analyze
  • Open http://localhost:5173 to access the app.
  • Add a Data Source (e.g., Stripe or Close.com).
  • Use the chat interface to ask questions about your data.

🌐 IP Whitelisting

If your database requires IP whitelisting, add the following static IP to your allowlist:

34.79.190.46

This IP is used by Mako's cloud service for all outbound database connections.

💻 Development Commands

CommandDescription
pnpm run devStart API, frontend, and Inngest dev server
pnpm run app:dev:scanStart the frontend with React Scan and render debug logging
pnpm run migrateRun database migrations
pnpm run docker:upStart the local notebook Python kernel (run notebook code cells)
pnpm run testRun test suite
pnpm run buildBuild all packages
pnpm run docs:devStart documentation site locally

🔎 React Performance Profiling

Use React Scan when working on render churn, streaming chat responsiveness, Monaco console performance, or explorer/result table interactions:

pnpm run app:dev:scan

This enables the React Scan Vite plugin via VITE_REACT_SCAN=true and turns on Mako's render-debug logs via VITE_RENDER_DEBUG=true. React Scan highlights components that re-render in the browser, while render-debug logs summarize why hot components such as Chat, ResourceTree, Console, and ResultsTable changed.

Keep React Scan off during normal development. The plugin and debug hooks are gated behind env flags so regular pnpm run app:dev runs without profiling overlays or extra debug logging.

🤝 Community & Support

Built with ❤️ by the Mako Team. Open Source and self-hostable.

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