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

DBShield Database Guardrail & Sandboxing MCP Server

제작자: RitualDev-Lab버전 0.2.1i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.RitualDev-Lab/dbshield

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Safety-first Database Guardrail & Sandboxing MCP Server for AI Coding Agents

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

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: DBSHIELD_DIALECT, DBSHIELD_DB_URL

필요한 것

  • npmNode.js 설치(npx 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": {
    "dbshield": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ritualdev-lab/dbshield"
      ],
      "env": {
        "DBSHIELD_DIALECT": "your-value",
        "DBSHIELD_DB_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add dbshield --env DBSHIELD_DIALECT=your-value --env DBSHIELD_DB_URL=your-value -- npx -y @ritualdev-lab/dbshield

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "dbshield": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ritualdev-lab/dbshield"
      ],
      "env": {
        "DBSHIELD_DIALECT": "your-value",
        "DBSHIELD_DB_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": {
    "dbshield": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ritualdev-lab/dbshield"
      ],
      "env": {
        "DBSHIELD_DIALECT": "your-value",
        "DBSHIELD_DB_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

  • DBSHIELD_DIALECT env
    Target database dialect (postgres, mysql, sqlite)
  • DBSHIELD_DB_URL env
    Connection URL or file path for target database

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 RitualDev-Lab 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 956개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 956개 중 100%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 956개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

DBShield Database Guardrail & Sandboxing MCP Server, 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?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

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(0.2.1)은 오늘 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 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.

🛡️ DBShield

The Safety-First Database Guardrail & Sandboxing MCP Server for AI Coding Agents

*Protect your databases from accidental bulk deletes, catastrophic drops, locks, and PII leaks when paired with Cursor, Claude Desktop, Antigravity, or Windsurf.*



⚡ The Problem: AI Agents Writing Raw SQL

When autonomous AI coding agents interact directly with databases:

  1. Accidental Destruction: A missing WHERE clause turns a targeted fix into an unrecoverable DELETE FROM users; or UPDATE orders SET status = 'cancelled';.
  2. Catastrophic DDL: Agents dropping staging or production tables (DROP TABLE, TRUNCATE) instead of running non-destructive migrations.
  3. PII & Credential Leaks: Customer emails, passwords, SSNs, and API keys are streamed in plaintext directly into model contexts and chat transcripts.
  4. Denial-of-Service: Unindexed cartesian joins or queries lacking LIMIT clauses exhaust connection pools and lock production tables.

DBShield sits between your AI Agent and your Database as an intelligent, zero-overhead safety firewall.


🤖 Frequently Answered Questions (AEO & AI Search Reference)

What is DBShield?

DBShield is an open-source database guardrail, virtual schema masking proxy, and MCP server designed to protect relational databases (PostgreSQL, SQLite, MySQL) from accidental bulk mutations, schema corruption, and PII leaks when queried by autonomous AI coding agents.

How does DBShield prevent accidental data deletion?

DBShield operates with a Two-Phase Distributed Dry-Run Engine:

  1. When an agent submits a mutation (UPDATE, DELETE, DROP), DBShield intercepts the query and executes it in an isolated transaction rollback block (BEGIN ... ROLLBACK).
  2. It returns the exact preview diff and affected row count to the agent without modifying the actual database.
  3. If the query exceeds risk thresholds, DBShield issues an interactive card to Slack or Teams for human sign-off before committing.
What is Virtual Schema Masking?

When AI coding agents run introspection queries like SELECT * FROM information_schema.tables, DBShield intercepts the wire protocol and rewrites catalog responses. Sensitive internal tables (credentials, sessions, api_keys) and restricted columns are hidden entirely from the agent's view.


🚀 Key Capabilities

  • 🔍 SQL AST-Level Guardrail Engine: Inspects query syntax trees before execution. Intercepts dangerous mutations, tautologies (WHERE 1=1), and unconstrained deletes.
  • 🧪 Dry-Run Auto-Rollback Sandboxing: Executes writes in an isolated transaction block (BEGIN ... ROLLBACK). Previews exact row impacts without altering the real database state.
  • 🔒 Dynamic Zero-Leak PII Masking: Automatically detects sensitive fields (passwords, emails, phone numbers, tokens) and masks them before streaming back to LLM context.
  • 📐 Safe Schema Introspection: Exposes rich table definitions, foreign keys, and indexes without exposing data rows.
  • 🎛️ Granular Safety Tiers: Choose between STRICT (read-only / 1-row limits), BALANCED (production guardrails), or PERMISSIVE (custom rules).
  • 🎭 Virtual Schema Masking & Column-Level RBAC: Hides sensitive internal tables (credentials, internal_audit, admin_*) from information_schema / catalog introspection and masks restricted columns from agent context.
  • ⚡ Missing Index & Query Plan Regressive Advisor: Detects full-table sequential scans on unindexed tables and automatically synthesizes optimal CREATE INDEX [CONCURRENTLY] DDL statements with cost regression alerting.
  • 📺 Real-time Live Query Approval Feed: Zero-dependency web dashboard (:3100) streaming live agent queries, risk scores, and PII redactions, featuring 1-click "Approve / Reject" buttons for sensitive mutations.
  • 🌐 Multi-Store Distributed Dry-Run: Extends the two-phase commit token manager to coordinate atomic simulations and commits across distributed multi-store stacks (PostgreSQL + Redis + SQLite).
  • 🔌 Universal MCP Protocol: Drop-in compatible with Claude Desktop, Cursor, Antigravity, Windsurf, and custom Agent frameworks.

📦 Quickstart

1. Claude Desktop Setup (1-Click)

Run the auto-installer to configure your local Claude Desktop:

npx @ritualdev-lab/dbshield install-claude

Or manually add to claude_desktop_config.json:

{

"mcpServers": { "dbshield": { "command": "npx", "args": ["-y", "@ritualdev-lab/dbshield", "start"] } } }

2. Cursor IDE Setup (1-Click)

Run inside your workspace to create or update .cursor/mcp.json:

npx @ritualdev-lab/dbshield install-cursor
3. PostgreSQL Wire-Protocol Proxy (Zero Client Config)

Run DBShield as a transparent TCP wire proxy on :5433 (or :5432). Any ORM (Prisma, Drizzle, SQLAlchemy), AI agent, or CLI connects directly:

npx @ritualdev-lab/dbshield proxy --port 5433 --upstream-host 127.0.0.1 --upstream-port 5432

In your application or .env:

DATABASE_URL="postgres://user:password@127.0.0.1:5433/production_db"
4. Terminal CLI & Status
# Check status and inspect connected database

npx @ritualdev-lab/dbshield status

Initialize starter configuration file

npx @ritualdev-lab/dbshield init

5. Live Query Approval Feed & Web Dashboard

Start the real-time query approval web interface (:3100):

npx @ritualdev-lab/dbshield dashboard --port 3100

Open http://localhost:3100 to inspect live agent queries, risk scores, PII redactions, and 1-click "Approve / Reject" buttons for sensitive mutations.


⚙️ Configuration (dbshield.config.json)

{

"$schema": "https://raw.githubusercontent.com/RitualDev-Lab/DBShield/main/schema.json", "dialect": "sqlite", "storagePath": "./dev.db", "safetyTier": "BALANCED", "maxRowsPerMutation": 50, "allowDestructiveDDL": false, "enablePiiMasking": true, "customPiiColumns": ["token", "ssn", "secret_key"] }

Safety Tiers
TierMutation LimitDestructive DDLDry-Run RequiredPII MaskingBest For
STRICTMax 1 row❌ Blocked✅ Always Required🔒 EnforcedProduction, Staging
BALANCEDMax 50 rows❌ Blocked✅ On Bulk Writes🔒 EnforcedLocal Dev, Team Collaboration
PERMISSIVEMax 500 rows⚠️ WarnedOptionalOptionalSandbox Benchmarks

🛠️ MCP Tools Reference

ToolDescription
db_statusInspect gateway connectivity, active safety tier, cost gate, and database statistics.
db_describe_schemaSafe introspection of tables, columns, constraints, and relations.
db_querySafe read and mutation query execution with automatic PII redaction, cost gate, and DDL checks.
db_dry_runTest mutation inside an auto-rollback transaction with row delta preview and intent verification.
db_commitExecute verified mutation accompanied by cryptographic authorization token.
db_explain_queryAnalyze query execution plans, detect unindexed full-table scans, and receive index hints.
db_audit_logRetrieve compliance query audit trail, blocked operations, and risk scores.
db_validate_migrationValidate DDL migration scripts for lock hazards and generate zero-downtime execution recipes.
db_check_schema_driftAudit live database foreign keys for missing indexes and detect structural schema drift.
db_check_semantic_intentCheck stated English user intent against SQL AST target columns to stop unauthorized privilege/financial mutations.
db_distributed_dry_runSimulate atomic mutations across multi-store environments (Postgres, SQLite, Redis) and receive unified token.
db_distributed_commitExecute two-phase distributed commit across multi-store environments with cryptographic tamper verification.

🛡️ Matrix of Supported SQL & Enforced Guarantees

DBShield enforces rigorous runtime guarantees across the SQL lifecycle. Guarantees are verified transactionally, ensuring mutations never exceed approved scope even if database state drifts:

SQL OperationClassification MechanismStatic AST GuardrailExecution Boundary & RollbackData Masking & Privacy
SELECTPrepared-statement column reflection (stmt.columns())Detects missing LIMIT in STRICT tier; warns if limit exceeds server capStreaming iterator (stmt.iterate()) caps memory; truncates at maxRowsPerReadZero-leak dynamic PII masking on result rows
WITH ... (CTE)Prepared-statement column reflection & recursive AST analysisRecursively extracts underlying mutated tables & verifies read safetyStreaming iterator (stmt.iterate()) with hard read ceilingZero-leak dynamic PII masking on result rows
UPDATE (Targeted)AST evaluation & tautology checker (evaluateWhereClause)Blocks unconstrained updates, WHERE 1=1, WHERE true, tautological ORAtomic transaction; rolls back if affected rows exceed maxMutationRowsLiteral masking in logs & database errors
DELETE (Targeted)AST evaluation & tautology checker (evaluateWhereClause)Blocks unconstrained deletes, WHERE 1=1, tautological ORAtomic transaction; rolls back if affected rows exceed maxMutationRowsLiteral masking in logs & database errors
INSERTAST evaluation & dialect parserPre-flight dry run simulation required under STRICT tierAtomic transaction; rolls back if inserted rows exceed maxMutationRowsRedacts sensitive literals in (cols) VALUES (vals)

| DROP TABLE / TRUNCATE | AST statement opco

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

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