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

Universal Db MCP

제작자: Fashad-Ahmed버전 1.1.2i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.Fashad-Ahmed/universal-db-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Security-first MCP server for PostgreSQL, SQLite, MySQL, DuckDB with SQL injection prevention.

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: POSTGRES_URI, MYSQL_URI

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 직접 입력할 값: POSTGRES_URI, SQLITE_PATH, MYSQL_URI, DUCKDB_PATH, ALLOW_DESTRUCTIVE, MAX_RESULT_ROWS

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": {
    "universal-db": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "universal-db-mcp"
      ],
      "env": {
        "POSTGRES_URI": "your-value",
        "SQLITE_PATH": "your-value",
        "MYSQL_URI": "your-value",
        "DUCKDB_PATH": "your-value",
        "ALLOW_DESTRUCTIVE": "your-value",
        "MAX_RESULT_ROWS": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add universal-db --env POSTGRES_URI=your-value --env SQLITE_PATH=your-value --env MYSQL_URI=your-value --env DUCKDB_PATH=your-value --env ALLOW_DESTRUCTIVE=your-value --env MAX_RESULT_ROWS=your-value -- uvx universal-db-mcp

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "universal-db": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "universal-db-mcp"
      ],
      "env": {
        "POSTGRES_URI": "your-value",
        "SQLITE_PATH": "your-value",
        "MYSQL_URI": "your-value",
        "DUCKDB_PATH": "your-value",
        "ALLOW_DESTRUCTIVE": "your-value",
        "MAX_RESULT_ROWS": "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": {
    "universal-db": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "universal-db-mcp"
      ],
      "env": {
        "POSTGRES_URI": "your-value",
        "SQLITE_PATH": "your-value",
        "MYSQL_URI": "your-value",
        "DUCKDB_PATH": "your-value",
        "ALLOW_DESTRUCTIVE": "your-value",
        "MAX_RESULT_ROWS": "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

  • POSTGRES_URI 비밀 env
    PostgreSQL connection string (read-only user recommended)
  • SQLITE_PATH env
    Path to a SQLite database file
  • MYSQL_URI 비밀 env
    MySQL connection string (read-only user recommended)
  • DUCKDB_PATH env
    Path to a DuckDB file, or :memory:
  • ALLOW_DESTRUCTIVE env
    Set to true to allow INSERT/UPDATE/DELETE/DDL (default: false)
  • MAX_RESULT_ROWS env
    Maximum rows returned per query (default: 1000)

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 9일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 Fashad-Ahmed 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 1151개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 1151개 중 14%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 1151개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Universal Db MCP, 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: POSTGRES_URI, MYSQL_URI

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(1.1.2)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:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Supabase

MCP server for interacting with the Supabase platform

제작자: supabase널리 사용됨↓ 23.5만/주★ 3천그저께 업데이트

컴퓨터 또는 클라우드✓ supabase.com

MongoDB MCP Server

MongoDB Model Context Protocol Server

제작자: mongodb-js널리 사용됨↓ 15.7만/주★ 1.2천4일 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

Elasticsearch MCP Server

MCP server for interacting with Elasticsearch

제작자: cr7258성장 중↓ 2.7천/주★ 31514개월 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

제작자의 README

README 열기

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

Universal Database MCP Server

The security-first, Python-native MCP server for database access from AI agents.


Why This Exists

Most database MCP servers give AI agents raw SQL access and hope for the best. This server assumes the LLM is untrusted input and applies 8 layers of injection prevention before any query reaches your database — including blocking UNION attacks, stacked statements, time-based injection, and comment bypasses.

Supports: PostgreSQL · SQLite · MySQL · DuckDB (columnar analytics)


Zero Setup: Works on Your Laptop Right Now

No Docker. No cloud account. No database server to install. DuckDB and SQLite run in-process:

# Query a local SQLite database — one command, zero infra

SQLITE_PATH=./myapp.db uvx universal-db-mcp

Query a local DuckDB file or parquet files

DUCKDB_PATH=./analytics.duckdb uvx universal-db-mcp

In-memory DuckDB for throwaway analysis

DUCKDB_PATH=:memory: uvx universal-db-mcp

Add to Claude Code in ~/.claude/mcp_servers.json, or to Claude Desktop in ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) / %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):

{

"mcpServers": { "mydb": { "command": "uvx", "args": ["universal-db-mcp"], "env": { "SQLITE_PATH": "/Users/you/projects/myapp/db.sqlite3", "ALLOW_DESTRUCTIVE": "false" } } } }

Restart Claude Desktop / Claude Code after saving — that's it.

That's it. Claude Code discovers the tools automatically.

More client configs (Claude Desktop, Cursor, Windsurf, Docker) in examples/.


Security Model: 8 Layers

Read-only by default. Defense-in-depth. Every query validated before it

touches the driver.

LayerWhat it does
1Driver-level read-only — PostgreSQL session flag, SQLite mode=ro URI, DuckDB read_only=True. Write rejected before SQL parsing.
2Keyword blocking — DROP, DELETE, TRUNCATE, ALTER, INSERT, UPDATE, GRANT, EXEC blocked in read-only mode
3Injection pattern detection — UNION SELECT, stacked statements, SQL comments (--, /*), xp_, SLEEP(), WAITFOR, BENCHMARK()
4Multiple statement rejection — ; separating statements always blocked
5Parameter type enforcement — only str, int, float, bool, null accepted as parameters
6Result size limits — truncated at MAX_RESULT_ROWS (default 1000) to prevent memory exhaustion
7Identifier sanitization — table/column names stripped of metacharacters in internally-generated SQL
8DuckDB filesystem blocklist — read_csv(), read_parquet(), glob(), LOAD, INSTALL, httpfs, COPY blocked at adapter level; read_only=True only blocks writes, not file reads

Full threat model: docs/SECURITY.md


DuckDB: Analytics Without Infrastructure

DuckDB runs in-process (no server) and reads Parquet, CSV, JSON natively. Connect AI agents to your analytics data without spinning up a warehouse:

# Query parquet files directly

DUCKDB_PATH=:memory: uvx universal-db-mcp

Then in Claude Code:

You: "Load sales.parquet and show me monthly revenue by region"

Claude: [uses query tool → SELECT region, strftime('%Y-%m', date) AS month, SUM(revenue) ...]


Natural Language → SQL

No separate NL-to-SQL tool needed — Claude already does this. Give it the schema tool and ask in plain English:

You: "Which customers placed more than 5 orders last month?"

Claude: [calls schema() to see table structure, then query() with the generated SQL — every query still passes through all 8 security layers before touching your database]

Pair with dry_run: true (DRYRUN=true) while prototyping — Claude gets the query plan back without anything executing.


Docker

docker build -t universal-db-mcp .

docker run -i --rm \ -e POSTGRES_URI=postgresql://readonly:pass@host.docker.internal:5432/mydb \ -e ALLOW_DESTRUCTIVE=false \ universal-db-mcp

See examples/docker_mcp_config.json for wiring this into an MCP client.


All Databases

# PostgreSQL

POSTGRES_URI=postgresql://readonly:pass@localhost/mydb uvx universal-db-mcp

SQLite (local file, zero infra)

SQLITE_PATH=./db.sqlite3 uvx universal-db-mcp

MySQL

MYSQL_URI=mysql://readonly:pass@localhost/mydb uvx universal-db-mcp

DuckDB (columnar, in-process analytics)

DUCKDB_PATH=./analytics.duckdb uvx universal-db-mcp

Multiple databases simultaneously

POSTGRES_URI=... SQLITE_PATH=... uvx universal-db-mcp


MCP Tools

ToolDescription
queryExecute SQL — read-only by default, all 8 security layers apply
schemaInspect tables and columns — no config needed
explainGet query execution plan without running the query
healthCheck connection status, DB version, and pool metrics
list_databasesShow all configured databases and connection state
query_historyInspect the last 100 executed queries
snapshot_schemaCapture current schema for drift detection
schema_diffCompare current schema against the last snapshot

v1.1.0: dry-run mode (DRYRUN=true), table allowlists (WHITELISTED_TABLES), query complexity warnings, structured audit logs, and a --check CLI flag for connectivity validation. See CHANGELOG.md.


Configuration

# ── PostgreSQL ─────────────────────────────────────

POSTGRES_URI=postgresql://user:pass@host:5432/db POSTGRES_READONLY=true # default: true

── SQLite ─────────────────────────────────────────

SQLITE_PATH=/path/to/database.db SQLITE_READONLY=true # default: true

── MySQL ──────────────────────────────────────────

MYSQL_URI=mysql://user:pass@host:3306/db MYSQL_READONLY=true # default: true

── DuckDB ─────────────────────────────────────────

DUCKDB_PATH=/path/to/analytics.duckdb # or :memory: DUCKDB_READONLY=true # default: true

── Security ───────────────────────────────────────

ALLOW_DESTRUCTIVE=false # default: false — blocks INSERT/UPDATE/DELETE/DROP MAX_RESULT_ROWS=1000 # truncate large results ENABLE_LOGGING=true # log queries to stderr QUERY_TIMEOUT=30 # seconds RATE_LIMIT_RPM=60 # requests per minute


Secure Database Users

Always use a dedicated read-only account. Never give the MCP server credentials that can modify data.

PostgreSQL:

CREATE USER mcp_agent WITH PASSWORD 'strong_random_password';

GRANT CONNECT ON DATABASE mydb TO mcp_agent; GRANT USAGE ON SCHEMA public TO mcp_agent; GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO mcp_agent;

MySQL:

CREATE USER 'mcp_agent'@'localhost' IDENTIFIED BY 'strong_random_password';

GRANT SELECT ON mydb.* TO 'mcp_agent'@'localhost'; FLUSH PRIVILEGES;


Development

git clone <repo-url>

cd universal-db-mcp python -m venv .venv && source .venv/bin/activate pip install -e ".[dev]"

Run tests (67+ passing, no external DB required for SQLite + DuckDB)

pytest

Security tests only

pytest tests/test_security.py -v

With coverage

pytest --cov=src/universal_db_mcp --cov-report=term-missing


Architecture

src/universal_db_mcp/

├── server.py # FastMCP server — 5 tools ├── config.py # Env-var config via Pydantic ├── adapters/ │ ├── base.py # Abstract adapter + result dataclasses │ ├── postgresql.py # asyncpg, connection pool, read-only via init callback │ ├── sqlite.py # aiosqlite, read-only via file URI mode=ro │ ├── mysql.py # aiomysql, DictCursor │ └── duckdb.py # duckdb, thread-pool executor, lock-guarded └── security/ └── sanitizer.py # SQLSanitizer — 8-layer injection prevention

docs/ └── SECURITY.md # Full security architecture and threat model


vs. Google MCP Toolbox

This projectGoogle MCP Toolbox
RuntimePython — pip install / uvxGo binary / Docker
Local DBsSQLite + DuckDB zero-infraNo SQLite
AnalyticsDuckDB in-processNo columnar adapter
Auth modelRead-only by default + env varsIAM / GCP-native
SQL injection8-layer sanitizer + parameterizedAuth-focused
ExtendPython ecosystem, any pip packageGo plugins
VendorNeutralGoogle Cloud funnel

Different tools for different jobs. Use this when you want Python-native, local-first, security-hardened access without cloud dependencies.


License

MIT — LICENSE


Security Notice: This server provides AI agents with database access. Always use read-only credentials, review docs/SECURITY.md before production deployment, and never commit .env files.

PopNx에게 묻기