Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

SchemaBrain

de Arun-kcversión 0.6.0i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.Arun-kc/schemabrain

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

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

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en tu computadora
  • Transporte: stdio
  • Categoría: Bases de datos y conjuntos de datos
  • Debes completar: DATABASE_URL

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Los valores marcados como secretos son llaves de tu cuenta. Nunca los compartas ni los pegues en un chat.

Necesitas

  • PyPIuv de Python instalado (para el comando uvx)

¿Qué app usas?

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json

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

Ejecuta esto en tu terminal

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

Completa los valores vacíos antes de ejecutarlo.

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

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

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

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

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Valores que debes completar

  • DATABASE_URL secreto obligatorio 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.

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub Arun-kc, dueña del repo

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Bases de datos y conjuntos de datosi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 957 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 15% de los otros 957 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 957 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro SchemaBrain?

Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

Debes completar: DATABASE_URL

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.6.0) llegó al registro hace 5 meses.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

Supabase

de supabase

MCP server for interacting with the Supabase platform

Computadora o nube★ 2993Apache-2.0Actualizado ayer
Instalar

MongoDB MCP Server

de mongodb-js

MongoDB Model Context Protocol Server

Se ejecuta en tu computadora★ 1157Apache-2.0Actualizado hace 3 días
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MCP server for interacting with Elasticsearch

Se ejecuta en tu computadora★ 315Apache-2.0Actualizado hace 14 meses
Instalar

README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

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

Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo

Pregunta a PopNx