原型 · 预览版:收录官方注册中心里的全部服务器,每 30 分钟同步一次。评价和账户功能将在后续阶段推出。
PopNx MCP为使用 AI 的人准备的 MCP 服务器 · 用大白话讲清楚

ArcadeDB

作者:ArcadeData版本 26.3.1i★ –i–
注册名称io.github.ArcadeData/arcadedb

安装

概览

作者提供的说明(英文原文)

Multi-Model database with built-in MCP server for SQL, Cypher, Gremlin, and GraphQL.

PopNx MCP 的三大支柱

这三项永远不会合并成一个分数:意见、测量和人气是不同的东西。

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

  • 连接方式: –
  • 传输方式:
  • 分类: 数据库与数据集

安装

选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。

安装之前

  • 基础检查:1 项中通过 1 项
  • 在你的电脑上运行,拥有你的用户账户的权限(文件、网络、应用)。
  • 注册中心没有列出需要填写的密钥。

作者没有在注册中心列出安装信息。请查看下方作者的 README。

它能做什么

它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月7日

  • ✓ 通过

    作者与仓库一致

    注册名称已通过 GitHub 账户 ArcadeData 验证,该账户拥有此仓库

  • … 尚未检查

    仍在维护

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • … 尚未检查

    有许可证

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • – 不适用

    端点有响应

    它在你的电脑上运行,没有互联网端点

  • – 不适用

    使用 OAuth 登录

    在你的电脑上运行,改用本地设置

  • … 尚未检查

    工具描述中没有隐藏指令

    它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表

与“数据库与数据集”中的其他服务器比较i

  • 星标数多于此分类中其他 956 个服务器的 0%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 956 个服务器的 6% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 956 个服务器的 100%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。

常见问题

ArcadeDB 安全吗?

它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码?

注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。

它在我的电脑上运行还是在云端?

它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。

它还在维护吗?

GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(26.3.1)于8个月前进入注册中心。

哪些应用可以使用它?

支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。

有什么可以替代它?

同一分类中有:Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server

替代选择

同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。

如何看卡片:★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

Supabase

作者:supabase

MCP server for interacting with the Supabase platform

电脑或云端★ 2,993Apache-2.0昨天更新
安装

MongoDB MCP Server

作者:mongodb-js

MongoDB Model Context Protocol Server

在你的电脑上运行★ 1,157Apache-2.03天前更新
安装

MCP server for interacting with Elasticsearch

在你的电脑上运行★ 315Apache-2.014个月前更新
安装

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

#

Multi Model DBMS Built for Extreme Performance

Test suite Runs Status Java CI - test every push to main HA integration (Raft, embedded) daily HA resilience (Docker, fault injection) daily HA chaos (randomized faults, 60 min) weekly Jepsen (consistency, fault injection) daily Load tests daily Bolt driver-version matrix daily Native image build daily Benchmarks weekly

ArcadeDB is a Multi-Model DBMS created by Luca Garulli, the same founder of OrientDB, after SAP's acquisition. Written from scratch with a brand-new engine made of Alien Technology, ArcadeDB is able to crunch millions of records per second on common hardware with minimal resource usage. ArcadeDB reuses OrientDB's SQL engine (heavily modified) and some utility classes. It's written in LLJ: Low Level Java - still Java21+ but only using low level APIs to leverage advanced mechanical sympathy techniques and reduce Garbage Collector pressure. Highly optimized for extreme performance, it runs from a Raspberry Pi to multiple servers on the cloud.

ArcadeDB is fully transactional DBMS with support for ACID transactions, structured and unstructured data, native graph engine (no joins but links between records), full-text indexing, geospatial querying, and advanced security.

ArcadeDB supports the following models:

ArcadeDB understands multiple languages:

ArcadeDB key capabilities:

  • 70+ Built-in Graph Algorithms — Pathfinding, centrality, community detection, link prediction, graph embeddings, and more — all available out of the box
  • Parallel Query Execution — SQL queries leverage multiple CPU cores for faster execution on large datasets
  • Materialized Views — Pre-computed query results stored and automatically maintained
  • MCP Server — Built-in Model Context Protocol server for AI assistant and LLM integration
  • AI Assistant — Integrated AI assistant in Studio (Beta) for query help and database management
  • Geospatial Indexing — Native spatial queries and proximity searches with geo.* SQL functions
  • TimeSeries — Columnar storage with Gorilla/Delta-of-Delta compression, InfluxDB/Prometheus ingestion, PromQL queries, Grafana integration
  • Hash Indexes — Extendible hashing for faster exact-match lookups alongside LSM-Tree indexes

ArcadeDB can be used as:

  • Embedded from any language on top of the Java Virtual Machine
  • Embedded from Python via bindings: arcadedb-python-bindings
  • Remotely by using HTTP/JSON
  • Remotely by using a Postgres driver (ArcadeDB implements Postgres Wire protocol)
  • Remotely by using a Redis driver (only a subset of the operations are implemented)
  • Remotely by using a MongoDB driver (only a subset of the operations are implemented)
  • By AI assistants via the built-in MCP Server (Model Context Protocol). For Claude Code there is a ready-made plugin: /plugin marketplace add ArcadeData/arcadedb then /plugin install arcadedb@arcadedb

For more information, see the documentation.

Use Cases

Explore real-world examples in the arcadedb-usecases repository — self-contained projects with Docker Compose, SQL schemas, and runnable demos covering:

  • Recommendation Engine — graph traversal + vector similarity + time-series
  • Knowledge Graphs — co-authorship and citation networks with full-text search
  • Graph RAG — retrieval-augmented generation with LangChain4j and Neo4j Bolt
  • Fraud Detection — graph, vector, and time-series signals with Cypher
  • Real-time Analytics — IoT and service monitoring with time-series
  • Social Network Analytics — materialized view dashboards with polyglot queries
  • Supply Chain — multi-tier visibility with PostgreSQL protocol and JavaScript
Getting started in 5 minutes

Start ArcadeDB Server with Docker:

只显示了开头部分;其余内容请在仓库中阅读

问 PopNx