Supabase
server ทางการของ Supabase ให้ AI สร้างตาราง ถามข้อมูล และดูการตั้งค่าโปรเจกต์ในฐานข้อมูล Supabase ของคุณ
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Local SQL workspaces with bounded, recoverable writes for coding agents.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ผู้ทำยังไม่ได้ใส่วิธีติดตั้งใน registry ให้ดู README ของผู้ทำด้านล่าง
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub joshiii-xyz ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.6) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Rust ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
server ทางการของ Supabase ให้ AI สร้างตาราง ถามข้อมูล และดูการตั้งค่าโปรเจกต์ในฐานข้อมูล Supabase ของคุณ
MongoDB Model Context Protocol Server
MCP server for interacting with Elasticsearch
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.
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
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.
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"
basalt workspace apply --json .basalt-workspace PLAN_ID
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.
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.
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.
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()?;
Use database.connect() when SQL transaction statements need to span multiple calls.
| Path | Purpose |
|---|---|
| src/sql/ | Lexer, parser, AST, and SQL dialect |
| src/engine.rs | Statement execution and query semantics |
| src/planner.rs | Access-path selection |
| src/db.rs, src/database.rs | Tables, constraints, transactions, and API |
| src/storage.rs, src/wal.rs | Snapshots, checksums, and recovery |
| src/cli.rs | Interactive and scripted command-line frontend |
| src/workspace.rs | Local workspace lifecycle and data interchange |
| src/mcp.rs | Stdio MCP server, agent tools, and schema resource |
| server.json | MCP Registry release metadata |
| docs/sql.md | Supported SQL dialect and transaction semantics |
| docs/benchmark-results.md | Recorded workflow benchmark snapshot |
| docs/compatibility.md | File-format boundary and differential-test policy |
| docs/production-readiness.md | Technical release contract, limits, and evidence |
| docs/early-user-validation.md | Five-minute switching test and feedback template |
| docs/fuzzing.md | Parser and persistence fuzzing instructions |
| docs/mcp.md | MCP installation, configuration, and tool contract |
| docs/workspaces.md | Workspace layout and import/export contract |
| tests/ | Integration and crash-recovery coverage |
| benches/ | In-process engine throughput benchmark |
| scripts/benchmark_workspace.py | Reproducible workflow comparison harness |
| scripts/differential_sql.py | Supported-subset SQLite differential checks |
| scripts/mcp-smoke.py | Installed-binary writable MCP smoke test |
| scripts/verify-release-artifacts.py | Release archive checksum and contents check |
| scripts/verify-registry-metadata.py | MCP Registry package/version consistency check |
| scripts/release-check.sh | Packaged-crate and release preflight |
| scripts/smoke-test.sh | Installed-binary CLI and read-only MCP smoke test |
| fuzz/ | Optional libFuzzer parser and snapshot targets |
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