프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

SchemaBrain

제작자: Arun-kc버전 0.6.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.Arun-kc/schemabrain

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 데이터베이스 및 데이터셋
  • 입력해야 할 값: DATABASE_URL

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.

필요한 것

  • PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

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

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

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

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

직접 입력할 값

  • DATABASE_URL 비밀 필수 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.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 Arun-kc 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

데이터베이스 및 데이터셋 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 955개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 955개 중 15%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 955개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

SchemaBrain, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

입력해야 할 값: DATABASE_URL

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.6.0)은 5개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Supabase

제작자: supabase

MCP server for interacting with the Supabase platform

컴퓨터 또는 클라우드★ 2,993Apache-2.0어제 업데이트
설치

MongoDB MCP Server

제작자: mongodb-js

MongoDB Model Context Protocol Server

내 컴퓨터에서 실행★ 1,157Apache-2.03일 전 업데이트
설치

Elasticsearch MCP Server

제작자: cr7258

MCP server for interacting with Elasticsearch

내 컴퓨터에서 실행★ 315Apache-2.014개월 전 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

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