ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

SchemaBrain

โดย Arun-kcรุ่น 0.6.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.Arun-kc/schemabrain

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

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

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ฐานข้อมูลและชุดข้อมูล
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: DATABASE_URL

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

ต้องเตรียมก่อน

  • PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

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

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

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

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • DATABASE_URL ความลับ จำเป็น 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.

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub Arun-kc ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ฐานข้อมูลและชุดข้อมูลi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 954 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 15% ของอีก 954 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 954 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

SchemaBrain ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: DATABASE_URL

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.6.0) เข้า registry 5 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Supabase

โดย supabase

server ทางการของ Supabase ให้ AI สร้างตาราง ถามข้อมูล และดูการตั้งค่าโปรเจกต์ในฐานข้อมูล Supabase ของคุณ

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 2,993Apache-2.0อัปเดต เมื่อวาน
ติดตั้ง

MongoDB MCP Server

โดย mongodb-js

MongoDB Model Context Protocol Server

รันบนเครื่อง★ 1,157Apache-2.0อัปเดต เมื่อวานซืน
ติดตั้ง

Elasticsearch MCP Server

โดย cr7258

MCP server for interacting with Elasticsearch

รันบนเครื่อง★ 315Apache-2.0อัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

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

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx