Supabase
MCP server for interacting with the Supabase platform
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Live AWS, database & Kafka infrastructure context for AI coding assistants via MCP.
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.
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": {
"infrawise": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"infrawise"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add infrawise -- npx -y infrawiseIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"infrawise": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"infrawise"
]
}
}
}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": {
"infrawise": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"infrawise"
]
}
}
}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 Sidd27 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.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
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 (1.0.0) kam vor 16 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js 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.
Infrawise
Your AI coding assistant finally knows your infra.
Website · Docs · Quick start
Infrawise gives AI coding assistants deterministic infrastructure awareness.
It statically analyzes your codebase, cloud infrastructure, and database schemas, then exposes that context through MCP so tools like Claude Code can understand your actual tables, indexes, query patterns, and service relationships instead of guessing from source files alone.
New software developers don't write wrong code. Claude Code writes wrong code and they ship it. Infrawise is the only thing standing between Claude Code's generated output and a production incident.
AI coding assistants can read your source files but have no deterministic knowledge of your infrastructure. They do not know which GSIs exist, how tables are partitioned, which functions already trigger scans, or where indexes are missing. So they guess.
Infrawise replaces guessing with infrastructure-aware context.
Without Infrawise, an AI assistant might:
.scan() on your Orders table that has 50M rowsstatus that you already haveSELECT * when you need to keep query cost lowWith Infrawise, it knows:
CREATE INDEX SQL or GSI config for your tables — not generic adviceRequires Node.js 22 or later (node --version).
npm install -g infrawise
or use without installing:
npx infrawise start --claude
cd your-project
infrawise start --claude
That's it. Infrawise will:
infrawise.yaml (first time only — asks which AWS profile to use only if you have several).mcp.json so your editor auto-connects on every future launchEvery time after:
claude # no infrawise command needed — editor manages the connection
Analysis is cached for 24 hours. infrawise serve --stdio (spawned automatically by your editor) connects and lists tools without loading the snapshot or running analysis. The first infrastructure tool call loads the cache; if it is missing or expired, that call waits for a fresh analysis. Concurrent calls share that initial analysis. Run infrawise start before opening your editor to prepare the cache and avoid that first-call wait. File watching starts once the snapshot is loaded. HTTP serve still loads its snapshot before listening.
After the first code refresh, the server retains extracted operations and dependency paths, then scans only changed files and their transitive importers. TypeScript ASTs are released as files are processed. Python saves scan only the changed Python files. Added and deleted files update the snapshot, saves are batched for two seconds, and edits made during a refresh are queued. Changing a tsconfig*.json rebuilds the scanner. IaC extraction, graph construction, and analyzers still run across the full snapshot to preserve cross-resource findings; cloud metadata stays cached. No configuration or CLI flags are needed.
Findings (3 total)
Two demos run infrawise against real AWS APIs emulated locally in Docker, at zero cost and with no real AWS account.
demo/floci/ uses Floci, an MIT-licensed emulator that covers every service infrawise supports — including CloudFront, API Gateway v2, RDS, Cognito, Kinesis, ElastiCache, and MSK. No auth token, no sign-up. Start here.demo/localstack/ uses LocalStack community edition, which covers the core services.Both listen on port 4566, so run one at a time.
infrawise start --claude
Writes .mcp.json to your project root (merging with any MCP servers already configured there) and opens Claude Code. Claude Code reads .mcp.json automatically on every launch and manages the infrawise serve --stdio process — no server to start, no ports to configure.
Infrawise is also installable as a Claude Code plugin. It registers the same MCP server and still needs an infrawise.yaml in the project, which infrawise start creates:
/plugin marketplace add Sidd27/infrawise
/plugin install infrawise@infrawise
infrawise start --cursor
Writes .cursor/mcp.json (merging with any existing MCP servers) and opens Cursor. All 22 infrawise tools are available in Cursor's MCP panel.
infrawise start --vscode
Writes .vscode/mcp.json (merging with any existing MCP servers) and opens VS Code. The tools are available to Copilot agent mode via the MCP servers panel.
infrawise start
Writes .mcp.json (merging with any existing MCP servers) and exits. Open whichever editor you prefer — point it at infrawise serve --stdio --config /path/to/infrawise.yaml as an MCP server command.
If your editor or workflow requires an HTTP MCP endpoint instead of stdio:
infrawise serve # starts server at http://localhost:3000/mcp
Add to your editor's MCP config:
{
"mcpServers": { "infrawise": { "url": "http://localhost:3000/mcp" } } }
Every tool is annotated read-only (readOnlyHint: true, openWorldHint: false), so MCP clients that honor annotations can call them without a confirmation prompt.
| Tool | What it provides |
|---|---|
get_infra_overview | Complete snapshot — services, counts, high-severity findings, configured flag (data age and per-source status ride the dataHealth block on every response) |
get_graph_summary | Full infrastructure graph — all nodes, edges, and findings |
get_table_schema | Column-level schema for named tables/collections — types, PKs, FKs, indexes, DynamoDB keys/billing mode, cost signal (no row data) |
analyze_function | Issues in a specific function — scans, missing indexes, N+1, trigger event shapes, missing IAM permissions; returns every same-named file as a separate match, or bind to one with the optional file input; names refused Lambda links and why (unresolvedLambdas) |
suggest_gsi | Exact GSI config for a DynamoDB table + attribute — names the existing index instead when one already covers it |
postgres_index_suggestions | Exact CREATE INDEX SQL for your actual table |
suggest_mongo_index | Exact createIndex command for a MongoDB collection + field |
mysql_index_suggestions | Exact ALTER TABLE ADD INDEX SQL for your MySQL table |
get_queue_details | SQS queues — DLQ status, encryption, FIFO type, visibility timeout, message counts |
get_api_routes | API Gateway APIs (REST, HTTP, WebSocket) — routes, HTTP methods, paths, and Lambda integrations |
get_topic_details | SNS topics — subscription counts, protocols, and filter policies (required message attributes per subscription) |
get_secrets_overview | Secrets Manager — names, rotation status, and key names inferred from code (values never included) |
get_parameter_overview | SSM Parameter Store — names, types, tiers (values never included) |
get_lambda_overview | Lambda functions — runtime, memory, timeout, execution role ARN, triggers (SQS/SNS/DynamoDB/Kinesis/MSK/EventBridge/S3), env var key names, cost signal, why a Lambda could not be linked to its source (unresolvedLink) |
get_eventbridge_details | EventBridge rules — name, state, schedule/event pattern, target functions |
get_s3_overview | S3 buckets — versioning, encryption, public access, event notifications |
get_log_errors | CloudWatch log group names and retention (metadata only; no message bodies) |
| get_stack_outputs | Stack outputs and cross-stack exports parsed from local IaC f
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo