Supabase
MCP server for interacting with the Supabase platform
作者による説明(英語の原文)
Read-only SQL across your PostgreSQL, MySQL, S3 buckets and local data files, in one query.
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
必要なもの
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
リンク先は作者自身のファイルです。私たちが置いたり再パッケージしたりしたものではありません。ファイルを開くと、Claude Desktopがインストールします。
ターミナルでこれを実行します
claude mcp add streams -- npx -y @dbconvert/stream-mcpプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"streams": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@dbconvert/stream-mcp"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"streams": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@dbconvert/stream-mcp"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月6日にチェック
レジストリ名はドメイン dbconvert.com で確認済みです(レジストリがドメインの所有を確認しています)
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(2.7.3)がレジストリに届いたのは2 か月前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにMCPB, Docker, Node.jsも必要です。
同じカテゴリには:Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
MCP server for interacting with the Supabase platform
MongoDB Model Context Protocol Server
MCP server for interacting with Elasticsearch
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
Database IDE + migration + real-time CDC — in one workflow.
Query data,
move it,
keep it in sync,
and let your AI assistant see it all
without switching between tools.
If this looks useful, consider giving it a ⭐
Most setups look like this:
It works, but it's fragmented.
DBConvert Streams combines these into one workspace.
Think of it as:
DBeaver / DataGrip
but without switching tools every time
Run queries across databases and files:
SELECT *
FROM read_parquet('orders.parquet') o JOIN postgres.public.customers c ON o.customer_id = c.id LIMIT 10;
Then use the same query as a data source — and stream it anywhere.
All in the same workflow.
Note: This is the public home of DBConvert Streams — example configurations, documentation, issue tracking, and release notes. The product itself is proprietary.
Runs anywhere — your laptop, a VPS, or your own infra. No cloud dependency, no vendor lock-in.
Download for Windows, macOS, or Linux — no account required.
Grab dbconvert-streams- .mcpb from Releases and drop it into Claude → Settings → Extensions. It asks for connection strings and folders, and nothing else has to be installed — no DBConvert Streams, no toolchain, no server to run.
postgres://user:password@host:5432/dbname
mysql://user:password@host:3306/dbname s3://bucket/folder?region=us-east-1
Several sources go in the one field, separated by spaces — shop=postgres://… orders=mysql://… — and a single question can join across all of them.
Add folders of Parquet, CSV or JSON files with the folder picker. Every source becomes read-only tools in your chat, and one question can span several of them at once.
One file covers Windows and Linux — the bundle carries a binary for each and picks the right one. macOS is planned for a later release.
Not a Claude user? The same server runs as a container, and every MCP client that can launch one can use it:
docker run -i --rm slotix/stream-mcp "shop=postgres://user:password@host:5432/shop"
Cursor and VS Code can set that up in one click — Add to Cursor · Add to VS Code — VS Code asks for the connection string as you install it; in Cursor you replace the sample one. Folders, S3 keys and the rest: standalone server.
The bundled server is proprietary software, distributed under the DBConvert Streams licence. The MIT licence in this repository covers the examples, docs and assets here, not that binary.
Deploy on any machine with Docker — a local server, a VPS (DigitalOcean, Hetzner, AWS EC2, etc.), or your own infrastructure:
curl -fsSL https://dbconvert.nyc3.digitaloceanspaces.com/downloads/streams/latest/docker-install.sh | sh
DBConvert Streams is a database IDE with built-in migration and real-time CDC.
Browse databases, local files, and S3 storage. Edit data directly. Run federated SQL queries that join tables across different database engines — no intermediate exports needed.
In practice, it comes down to this:
Ask about the database work already open in the desktop app: a table, view, file, SQL console, connection, or migration/CDC stream. AI Chat starts with that live workspace context, so it can inspect schemas and data, explain or repair a failed query, and diagnose stream status without asking you to paste DDL into a separate chat.
Use your own installed agent CLI — Claude Code, Codex, GitHub Copilot CLI, or OpenCode. AI Chat automatically supplies the relevant scoped subset of DBConvert's read-only tools and shows tool activity while it works; it cannot change connections, configuration, streams, or data.
/mcp over HTTP(S)SELECT passes the server-side filter — the AI can look and advise, never writeDBConvert Streams exposes these 27 read-only MCP tools. The names below match the live MCP server.
dbconvert_list_connections — list workspace connectionsdbconvert_get_connection — inspect one connectiondbconvert_list_databases — list databasesdbconvert_list_schemas — list schemasdbconvert_list_tables — list tablesdbconvert_list_views — list viewsdbconvert_describe_table — inspect table columns and keysdbconvert_preview_table — preview table rowsdbconvert_describe_view — inspect a viewdbconvert_preview_view — preview view rowsdbconvert_run_select — run a SELECT querydbconvert_explain_select — explain a SELECT querydbconvert_compare_schemas — compare schemasdbconvert_compare_data_sample — compare data samplesdbconvert_list_streams — list streamsdbconvert_get_stream — inspect a streamdbconvert_get_stream_status — get stream statusdbconvert_get_stream_stats — get stream throughput and statisticsdbconvert_get_stream_recent_errors — inspect recent stream errorsdbconvert_get_stream_recent_logs — inspect recent stream logsdbconvert_list_files — list workspace filesdbconvert_get_file_schema — inspect a file schemadbconvert_preview_file — preview file rowsdbconvert_list_s3_buckets — list S3 bucketsdbconvert_list_s3_objects — list S3 objectsdbconvert_run_federated_select — run a read-only query across sourcesdbconvert_explain_federated_select — explain a federated SELECT queryOnly read-only operations are exposed: the server-side filter permits SELECT, so an AI client cannot alter connections, configuration, streams, or data. For client setup, see the MCP setup guide.
Rapidly move large datasets between databases with automatic schema conversion and validation.
Performance: 23 million rows (4.38 GB) migrated from MySQL to Parquet in 35.7 seconds at 136 MB/s.
Stream INSERT, UPDATE, and DELETE operations from source to target in real-time with minimal latency. Supports CDC to databases, files, and S3 storage.
Browse schemas, view and edit data across multiple database connections with a unified tree navigation:
Join tables across MySQL, PostgreSQL, and file sources (CSV, Parquet) in a single query:
Visualize database relationships with interactive entity-relationship diagrams:
Configure data migration and CDC streams with table selection, custom queries, and transfer settings:
Track data streams with real-time metrics — rows, data size, transfer rates, and per-table progress:
Connect your AI client with one click — it reads the same workspace you see, read-only:
Run it anywhere — no cloud account required, no vendor lock-in.
| Method | Description |
|---|---|
| Desktop | Windows, macOS, Linux — local setup, no account required |
| Self-hosted | Docker / Docker Compose on any machine — local server, VPS, or your own infra |
The Database IDE is free forever. For data migration and CDC streaming, see pricing details.
Most people never touch the API. The UI covers connections, table selection, federated SQL, stream configuration, and monitoring end-to-end. The
curlexamples below are for users who want to script deployments, wire DBConvert Streams into CI/CD, or drive it from another service — not a required workflow.
Connections are managed separately and stream configs reference them by ID. Here are typical workflows via the API.
# Create a MySQL source connection
curl -X POST http://localhost:8020/api/v1/connections \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "name": "mysql-source", "type"
冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます