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

Basalt

โดย joshiii-xyzรุ่น 0.1.6i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.joshiii-xyz/basalt

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Local SQL workspaces with bounded, recoverable writes for coding agents.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

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

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ผู้ทำยังไม่ได้ใส่วิธีติดตั้งใน registry ให้ดู README ของผู้ทำด้านล่าง

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub joshiii-xyz 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 956 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 27% ของอีก 956 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 956 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Basalt ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.6) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Rust 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 3 วันที่ผ่านมา
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

Basalt A CLI-first local SQL workspace for structured data and coding agents.

Basalt is an embedded SQL database and command-line application built from scratch in Rust. It provides a small library API, an interactive shell, durable storage, snapshot-isolated transactions, crash recovery, portable structured-data workspaces, and a stdio MCP server for local AI agents. It is not a SQLite-compatible replacement or a hosted database.

Highlights

  • SQL lexer and recursive-descent parser with expressions, joins, grouping, aggregates, aliases, and transaction statements.
  • Atomic statement execution with primary-key, UNIQUE, and user-created indexes.
  • Snapshot-isolated transactions with optimistic conflict detection.
  • Checksummed page snapshots and a write-ahead log that recovers committed state after a process crash.
  • Simple query planning with table scans, equality indexes, and range indexes.
  • Interactive and scriptable CLI output in table, CSV, and JSON-lines formats.
  • Portable workspaces with versioned metadata and atomic CSV, JSON/JSONL, and SQL dump import/export.
  • Installable MCP server with typed SQL tools, bounded workspace imports and exports, engine-bounded SQL, schema resources, and recoverable agent changes.

Installation

Rust 1.88 or newer is required for a Cargo install.

cargo install basalt-db --locked

The published package is named basalt-db; the installed command remains basalt. To install the current checkout instead, use cargo install --path . --locked.

Tagged releases include checksummed installers and prebuilt binaries for Linux, macOS, and Windows. See GitHub Releases for the current no-toolchain install. The latest tagged release is verified from its published installer and its checksums:

curl --proto '=https' --tlsv1.2 -LsSf https://github.com/yoshiii-xyz/basalt/releases/latest/download/basalt-db-installer.sh | sh

To run directly from a checkout:

cargo run --release -- app.basalt

Quick start

Open a database and run SQL interactively:

$ basalt app.basalt

basalt> CREATE TABLE users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT NOT NULL); basalt> INSERT INTO users VALUES (1, 'Ada'); basalt> SELECT * FROM users; id | name ---+----- 1 | Ada 1 row(s)

For a one-shot command:

basalt --json --command "SELECT * FROM users ORDER BY id;" app.basalt

Use Database::in_memory() for an ephemeral database. Durable writes are appended to the WAL immediately; call checkpoint() to fold the current state into the snapshot and clear old WAL frames. A durable path is owned by one process at a time; cloned Database handles share that owner safely across threads, while a second process receives an "already open" error.

Workspaces

Use a workspace when an agent or script needs a disposable, local relational area for CSV, JSON, logs, issue exports, or fixtures:

basalt init .basalt-workspace

basalt workspace import --table issues .basalt-workspace issues.csv basalt workspace inspect --json .basalt-workspace basalt workspace query --json .basalt-workspace "SELECT * FROM issues ORDER BY id" basalt workspace export .basalt-workspace issues issues.jsonl

Imports are atomic, recoverable, and return a durable change_id; exports are deterministic. Add --json to workspace import/export commands when an agent or script needs a machine-readable operation report; raw exports to - remain clean data streams. Later writes can be previewed, applied by exact plan ID, inspected in history, diffed with schema and row-change counts, and undone when they are the latest change. A workspace is owned by one Basalt process while open, so stop a workspace MCP server before using that workspace from the CLI or by opening its data.basalt file directly. See docs/workspaces.md for the format and boundaries.

The reason to use Basalt for agent-owned data is the write boundary: inspect a proposed change before it is durable, apply only the exact reviewed plan, then diff or undo the latest change if needed.

basalt workspace preview --json .basalt-workspace \

"UPDATE issues SET status = 'closed' WHERE id = 42"

Review the returned plan_id, then:

basalt workspace apply --json .basalt-workspace PLAN_ID

Review the returned change_id, then:

basalt workspace diff --json .basalt-workspace CHANGE_ID basalt workspace undo --json .basalt-workspace CHANGE_ID

Use SQLite or DuckDB when you need their compatibility or analytical performance. Basalt is for local structured-data work where a bounded, recoverable write matters more than replacing an existing database.

If that describes your workflow, use the early-user validation guide with a disposable, non-sensitive input and record the concrete task and blocker. Basalt does not claim adoption until developers complete this workflow against the tools they already use.

MCP server

Basalt can run as a local Model Context Protocol server over stdio. Install the binary from this checkout:

cargo install --path . --locked

Then configure an MCP host with an absolute workspace path. Workspace mode is the recommended agent integration: it scopes data access and requires an explicit preview/apply lifecycle for writes.

{

"mcpServers": { "basalt": { "command": "basalt", "args": [ "mcp", "--workspace", "/absolute/path/to/project-data", "--init-workspace" ] } } }

--init-workspace creates the configured workspace only when its path does not exist; it never replaces an existing directory or manifest. Omit it when the workspace must be provisioned separately. Add "--allow-writes" only when the host has an explicit operator approval policy for applying workspace plans and undoing changes. Direct database mode is still available with "args": ["mcp", "/absolute/path/to/app.basalt"], but it is read-only by default; execute and checkpoint require the same flag. Use "args": ["mcp", ":memory:"] for an ephemeral direct-mode session. The installed binary is preferred for host configuration; running from a checkout is also possible with cargo run --quiet -- mcp --workspace /absolute/path/to/project-data.

When a modern MCP host advertises form elicitation, Basalt returns an input_required approval request before each workspace import, apply, or undo and executes only after the host retries with an explicit approval. Legacy initialized hosts receive elicitation/create; hosts that do not advertise elicitation use the explicit --allow-writes startup policy.

The release metadata carries the visible Cargo ownership marker used by the MCP Registry listing:

Workspace mode exposes workspace_import, workspace_inspect, workspace_preview, workspace_plan, workspace_apply, workspace_history, workspace_diff, workspace_undo, and workspace_export, alongside bounded query, list_tables, and describe_table tools. It also exposes the current schema at basalt://schema. See docs/mcp.md for the complete tool contract, configuration details, approval boundary, and troubleshooting.

CLI

Execute a SQL file:

basalt --file schema-and-seed.sql app.basalt

Run commands in order on one connection, including a transaction spanning multiple commands:

basalt --command "BEGIN;" --command "INSERT INTO users VALUES (2, 'Grace');" --command "COMMIT;" app.basalt

Use --file - to read SQL from stdin. Repeat --command and --file as needed; they execute in the order they appear. Table output is human-readable, CSV emits query rows, and --json emits one JSON object per statement. Run .help inside the shell for .tables, .schema, .mode, .headers, .checkpoint, .show, and .clear. Each CLI SQL action and the pending interactive buffer is limited to 16 MiB; larger scripts should be split into smaller actions or use the bounded workspace import formats.

Library usage

use basalt::{Database, db::StatementResult};

let database = Database::open("example.basalt")?; database.execute_sql( "CREATE TABLE users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT NOT NULL); INSERT INTO users VALUES (1, 'Ada');", )?; let result = database.execute_sql("SELECT * FROM users WHERE id = 1")?; assert!(matches!(result[0], StatementResult::Select { .. })); database.checkpoint()?;

Ok::<(), basalt::db::DbError>(())

Use database.connect() when SQL transaction statements need to span multiple calls.

Project layout

PathPurpose
src/sql/Lexer, parser, AST, and SQL dialect
src/engine.rsStatement execution and query semantics
src/planner.rsAccess-path selection
src/db.rs, src/database.rsTables, constraints, transactions, and API
src/storage.rs, src/wal.rsSnapshots, checksums, and recovery
src/cli.rsInteractive and scripted command-line frontend
src/workspace.rsLocal workspace lifecycle and data interchange
src/mcp.rsStdio MCP server, agent tools, and schema resource
server.jsonMCP Registry release metadata
docs/sql.mdSupported SQL dialect and transaction semantics
docs/benchmark-results.mdRecorded workflow benchmark snapshot
docs/compatibility.mdFile-format boundary and differential-test policy
docs/production-readiness.mdTechnical release contract, limits, and evidence
docs/early-user-validation.mdFive-minute switching test and feedback template
docs/fuzzing.mdParser and persistence fuzzing instructions
docs/mcp.mdMCP installation, configuration, and tool contract
docs/workspaces.mdWorkspace layout and import/export contract
tests/Integration and crash-recovery coverage
benches/In-process engine throughput benchmark
scripts/benchmark_workspace.pyReproducible workflow comparison harness
scripts/differential_sql.pySupported-subset SQLite differential checks
scripts/mcp-smoke.pyInstalled-binary writable MCP smoke test
scripts/verify-release-artifacts.pyRelease archive checksum and contents check
scripts/verify-registry-metadata.pyMCP Registry package/version consistency check
scripts/release-check.shPackaged-crate and release preflight
scripts/smoke-test.shInstalled-binary CLI and read-only MCP smoke test
fuzz/Optional libFuzzer parser and snapshot targets

Development

cargo fmt --all -- --check

cargo check --all-targets --locked cargo clippy --all-targets --all-features --locked -- -D warnings cargo test --all-targets --locked RUSTDOCFLAGS="-D warnings" cargo doc --no-deps --locked cargo bench --bench throughput cargo package --locked cargo build --release --locked cargo audit python3 scripts/benchmark_workspace.py --basalt target/release/basalt

For the complete Unix release preflight, use:

bash scripts/release-check.sh

It installs the exact packaged crate into a temporary prefix and runs the installed-binary smoke journey. It also runs cargo audit and dist plan when those tools are available.

See CONTRIBUTING.md for contribution guidelines and CHANGELOG.md for proje

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx