Supabase
MCP server for interacting with the Supabase platform
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
MySQL change tracking with instant row-level recovery and forensic attribution for compliance.
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.
웹, 데스크톱, 모바일의 Claude에서 쓸 수 있어요:
https://api.dbtrail.com/mcp터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add --transport http dbtrail https://api.dbtrail.com/mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"dbtrail": {
"url": "https://api.dbtrail.com/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": {
"dbtrail": {
"type": "http",
"url": "https://api.dbtrail.com/mcp"
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요:
https://api.dbtrail.com/mcp메뉴 이름은 요금제나 시기에 따라 조금 다를 수 있어요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검
레지스트리 이름이 도메인 dbtrail.com 기준으로 확인되었어요(레지스트리가 도메인 소유를 확인해요)
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요
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.
제작자의 클라우드에서 실행돼요. 설치 없이 인터넷으로 연결하지만, 보내는 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.0)은 7개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.
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.
DBTrail keeps your MySQL tables as Parquet files you own, minutes behind the source, with every version of every row. Query them with DuckDB. Production never sees the query.
$ duckdb -init views.sql
D SELECT c.tier, count(*) AS orders, round(sum(o.total), 2) AS revenue FROM demo.orders o JOIN demo.customers c ON c.id = o.customer_id GROUP BY c.tier ORDER BY revenue DESC; ┌──────────┬────────┬───────────────┐ │ tier │ orders │ revenue │ │ varchar │ int64 │ decimal(38,2) │ ├──────────┼────────┼───────────────┤ │ platinum │ 539848 │ 59426197.40 │ │ gold │ 539752 │ 59353658.54 │ │ silver │ 539056 │ 59295443.48 │ │ bronze │ 538385 │ 59242795.95 │ └──────────┴────────┴───────────────┘
That query read Parquet files. The MySQL primary never saw it.
Minutes behind the source. Not high availability, not a backup. Limits
Reports, dashboards and ad-hoc analysis compete with your application when they run on the primary: a full scan pushes the working set out of the buffer pool, a long read holds back purge, and a GROUP BY over millions of rows spills temp tables to disk. A reporting replica is one more MySQL to pay for and patch, and it still answers at row-store speed.
DBTrail gives those queries a copy of their own, in a columnar format, outside mysqld.
views.sql gives you one view per table, named like the source table (shop.orders), that follows the newest snapshot.One Docker Compose stack, and a folder or an S3 bucket. No pipeline to build, no warehouse to run, no Kafka. See Analytics with DuckDB.
Source: RDS MySQL 8.4, TPC-C dataset, 73 million rows, about 10 GB, under a sysbench-tpcc load of 180 transactions per second. Measured 18 to 20 September 2026 with DBTrail 0.84 refreshing every 5 minutes. Six report queries, total time:
| Where the queries ran | Total time |
|---|---|
| MySQL | 22 min 28 s |
| DBTrail + DuckDB | 4.6 s |
One of the six, a two-table join grouped by district and month, took 3 min 52 s on MySQL and 0.9 s on the copy.
Freshness, measured separately under about 340 transactions per second with a 5-minute schedule: commit to visible in DuckDB took 2.7 to 13.2 minutes, median 5.9.
Method, cost comparison and ClickBench results: Introducing the MySQL Analytical Replica.
mysqld.views.sql, one view per table. Your DuckDB runs it on your machine: a laptop, a notebook, a BI box.bintrail export iceberg. See Iceberg export.Open the copy through `views.sql`. An engine that reads the Parquet
files directly sees each table as of its last full write and can miss the
change files stored beside it. The views apply them for you.
DBTrail keeps every change on your MySQL server, before and after, and writes the SQL that undoes the ones you didn't want. It reads them from the same binlog as the copy, from the day you install it:
reconstruct CLI. An optional MySQL port (beta) answers the same questions with AS OF SQL from any mysql client. See Time-Travel SQL.recover-cascade also rebuilds the child rows an ON DELETE CASCADE removed below the binary log. DBTrail writes the SQL. You review it and you run it. See Query & Recovery.bintrail verify checks, from two snapshots and the index and without touching the source, that a recovery would reproduce it. bintrail status flags any gap the capture could not fill. See Verify.Try time travel in 30 seconds, with nothing of yours connected:
docker run --rm -p 6033:6033 ghcr.io/dbtrail/bintrail-demo
See the demo image.
A copy you can trust is one whose edges you know.
binlog_format=ROW and binlog_row_image=FULL. bintrail doctor checks both and prints the fix (on RDS and Aurora, set them in the parameter group).TRUNCATE, DROP or RENAME of a table, pauses the scheduled update until DBTrail reads the database again, at most once a day. That read takes a short lock: a global read lock while it starts, or, on RDS and Aurora, a lock on the tables it reads. A new table joins with a read of its own. Index and other everyday changes do not trigger one.--rotate-retain changes it). The copy itself stays: the newest 3 snapshots per table on local disk.recover-cascade rebuilds most of them, and the copy keeps them until DBTrail next reads the database in full.Full list: Limitations.
| Source | Analytical copy | Row history and undo |
|---|---|---|
| MySQL 8.0, 8.4 | Yes | Yes |
| Percona Server for MySQL 8.0, 8.4 | Yes | Yes |
| Amazon RDS for MySQL | Yes (verified) | Yes (verified) |
| Amazon Aurora MySQL | Yes (verified) | Yes (verified) |
| Google Cloud SQL for MySQL | Should work, please report issues | Should work |
| MariaDB 10.11+, including Amazon RDS for MariaDB | Yes | Yes. See MariaDB source |
| PostgreSQL 14+ | One-time copy only, no scheduled update yet | Beta. See PostgreSQL source |
DBTrail never needs the binlog files on disk, which is why managed cloud databases work.
You need Docker with Compose, and DuckDB on the machine where you query.
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/dbtrail/dbtrail/main/install.sh | sh
This downloads the Docker Compose stack, starts it, waits until DBTrail answers, and prints the next steps.
.tar.gz and run duckdb -init views.sql inside the snapshot folder. To read the copy that keeps updating, see Query in DuckDB.Prefer the command line? See the command-line quickstart.
DBTrail is built by Daniel Guzman-Burgos, former MySQL Technical Lead at Percona.
| Start here | Reference | Operations |
|---|---|---|
| Install | Analytics with DuckDB | Deployment · Capacity |
| Start page · Command-line quickstart | Dump & Baseline · Iceberg export | Rotation & Status |
| DBA guide | Query & Recovery · Time-Travel SQL | Docker |
| 30-second demo | Verify recoveries · Web interface | Upload to S3 · S3 IAM policy · Upgrading |
| Limitations | Streaming · Indexing · DDL tracking | Server identity |
| Connect an AI assistant · MCP server | Parquet debugging |
| | [Ma
앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요