Supabase
server ทางการของ Supabase ให้ AI สร้างตาราง ถามข้อมูล และดูการตั้งค่าโปรเจกต์ในฐานข้อมูล Supabase ของคุณ
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
PostgreSQL security for AI agents: CVEs, yanked releases, exploits, and upgrade paths
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
PG_CVE_MCP_TTL, PG_CVE_MCP_DATA_URLต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"pg-cve": {
"command": "uvx",
"args": [
"pg-cve-mcp"
],
"env": {
"PG_CVE_MCP_TTL": "ใส่ค่าของคุณ",
"PG_CVE_MCP_DATA_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add pg-cve --env PG_CVE_MCP_TTL='ใส่ค่าของคุณ' --env PG_CVE_MCP_DATA_URL='ใส่ค่าของคุณ' -- uvx pg-cve-mcpเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"pg-cve": {
"command": "uvx",
"args": [
"pg-cve-mcp"
],
"env": {
"PG_CVE_MCP_TTL": "ใส่ค่าของคุณ",
"PG_CVE_MCP_DATA_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"pg-cve": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"pg-cve-mcp"
],
"env": {
"PG_CVE_MCP_TTL": "ใส่ค่าของคุณ",
"PG_CVE_MCP_DATA_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
PG_CVE_MCP_TTL envPG_CVE_MCP_DATA_URL envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub meob 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 (1.0.4) เข้า registry 3 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) 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
Give your AI assistant direct access to PostgreSQL security intelligence: CVEs, yanked releases, known exploits, and upgrade paths for any version — queried, not browsed.
Browsing a CVE dashboard is a human habit. Agents need answers, not pages.
pg-cve-mcp turns the curated dataset of the PG_CVE project — the same one powering the PostgreSQL CVE Dashboard — into MCP tools that any AI assistant (opencode, Claude Desktop, etc.) can call directly. What was a static page becomes a first-class, programmatic part of your AI workflow.
Unlike raw NVD feeds, the PG_CVE dataset is manually curated to carry the same judgment a careful DBA would apply:
CVE-EOL-WARNING (CVSS 10.0) prepended to unsupported reports| Prompt to your agent | Tool used | Result |
|---|---|---|
| "Is PostgreSQL 15.8 safe?" | get_cves("15.8") | EOL/yanked flags, release date, full CVE list sorted by CVSS |
| "Compare 16.3 vs 16.4" | compare_versions("16.3", "16.4") | fixed / new / still-present CVEs with release dates |
| "Should I upgrade from 14.10?" | get_upgrade_path("14.10") | recommended target + the CVEs it fixes + release dates |
| "Any known exploits right now?" | get_exploits() | all exploitable CVEs, sorted by CVSS, with release dates |
| "What does this database track?" | get_summary() | stats, EOL and yanked-release overview |
Every tool returns structured JSON, sorted by CVSS (highest first). Tools flag *yanked* and *EOL* state explicitly on the version metadata, and include release dates for every version. get_upgrade_path distinguishes a safe minor upgrade from a forced major one when a branch is at or near end-of-life — so the agent can give advice, not just data.
See real tool outputs in the live demo.
pip install pg-cve-mcp
pg-cve-mcp
Or with npx (no install):
npx -y pg-cve-mcp
| Tool | Description |
|---|---|
get_cves(version) | Complete security report for a version: EOL/yanked status, release date, stats, CVEs sorted by CVSS (a synthetic CVE-EOL-WARNING at 10.0 is prepended for unsupported releases) |
compare_versions(v1, v2) | Side-by-side CVE comparison (fixed/new/still present) with yanked & EOL flags and release dates |
get_upgrade_path(from_version) | Recommended upgrade (minor by default; major when EOL or next-to-EOL) with fixed CVEs and release dates |
get_exploits() | All CVEs with known public exploits, sorted by CVSS, with release dates |
get_summary() | Overview of the tracked CVE database incl. yanked releases |
Run locally over stdio for opencode, Claude Desktop, and other stdio MCP clients:
pip install -e .
pg-cve-mcp
For remote or enterprise deployments, serve the same tools over HTTP. Run python run_server.py (or build the Dockerfile); the server listens on $PORT (default 8000) at path /mcp:
python run_server.py
Configure any MCP client with the URL, e.g. in opencode.json:
{
"mcp": { "pg-cve-mcp": { "type": "remote", "url": "http://127.0.0.1:8000/mcp" } } }
| Env Var | Default | Description |
|---|---|---|
PG_CVE_MCP_TTL | 86400 | Cache TTL in seconds for CVE data |
PG_CVE_MCP_DATA_URL | https://meob.github.io/PG_CVE/postgresql_cves.json | CVE data source URL |
PORT | 8000 | HTTP port for the Streamable HTTP server (run_server.py) |
Run the test suite and linters:
python -m pytest
ruff check src tests mypy src
Data is fetched from the PG_CVE project's GitHub Pages with local caching. Falls back to a bundled copy if the network is unavailable.
"What CVEs affect PostgreSQL 16.4?"
"Is PostgreSQL 15.8 safe to use?"
"Compare CVEs in 16.3 vs 16.4"
"What's the upgrade path from PostgreSQL 14.10?"
Apache 2.0