Supabase
MCP server for interacting with the Supabase platform
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Read-only SQL across your PostgreSQL, MySQL, S3 buckets and local data files, in one query.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
링크는 제작자의 파일로 바로 연결돼요. 우리가 보관하거나 다시 패키징하지 않아요. 파일을 열면 Claude Desktop이 설치해요.
터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add streams -- npx -y @dbconvert/stream-mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"streams": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@dbconvert/stream-mcp"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"streams": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@dbconvert/stream-mcp"
]
}
}
}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.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검
레지스트리 이름이 도메인 dbconvert.com 기준으로 확인되었어요(레지스트리가 도메인 소유를 확인해요)
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
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.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(2.7.3)은 2개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 MCPB, Docker, Node.js도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
MCP server for interacting with the Supabase platform
MongoDB Model Context Protocol Server
MCP server for interacting with Elasticsearch
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
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"
앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요