The quarkus-mcp-jdbc is an MCP Server that empowers AI models to interact directly with databases through JDBC. It allows Large Language Models (LLMs) to inspect, query, create, and modify database content using a standard JDBC URL. Supporting databases like PostgreSQL, Oracle, MariaDB, and SQLite, it provides a unified interface for AI to access and manipulate data.

This server offers tools for executing read and write queries, creating and listing tables, and describing table schemas. By enabling seamless database interaction, quarkus-mcp-jdbc unlocks powerful capabilities for AI applications, such as data analysis, report generation, and automated database management. It integrates easily with MCP Clients using a simple command-line interface and JBang, streamlining the setup and configuration process. The core value lies in providing a secure and standardized bridge between AI models and diverse database systems.

JDBC数据库连接

quarkus-mcp-jdbc 允许大型语言模型 (LLM) 通过 Java 数据库连接 (JDBC) URL 与各种数据库进行交互。该服务器支持多种数据库，包括 PostgreSQL、Oracle、MariaDB 和 SQLite。通过提供 JDBC 连接，LLM 可以检查、查询、创建和修改数据库内容，而无需了解底层数据库的复杂性。这简化了 AI 模型与结构化数据源的集成，使 LLM 能够利用数据库中的信息进行推理、决策和数据驱动的任务。例如，LLM 可以使用此功能从客户数据库中检索信息以进行个性化推荐，或者更新库存数据库以反映销售情况。该功能通过 jbang 启动，并接受 JDBC URL 作为参数，从而建立与指定数据库的连接。

数据库读写操作

该服务器提供了一组工具，使 LLM 能够对连接的数据库执行读写操作。read_query 工具允许 LLM 执行 SELECT 查询以检索数据，而 write_query 工具允许 LLM 执行 INSERT、UPDATE 和 DELETE 查询以修改数据。这些工具使 LLM 能够与数据库进行交互，以检索信息、更新记录和执行其他数据操作。例如，LLM 可以使用 read_query 工具从产品目录中检索产品详细信息，或者使用 write_query 工具更新客户的地址。这些工具通过 MCP 协议公开，允许 LLM 以标准化的方式调用它们。

数据库模式管理

除了数据操作之外，quarkus-mcp-jdbc 还支持数据库模式管理。create_table 工具允许 LLM 在数据库中创建新表，list_tables 工具允许 LLM 列出数据库中的所有表，而 describe_table 工具允许 LLM 检索有关特定表的详细信息，例如其列名和数据类型。这些工具使 LLM 能够动态管理数据库模式，从而能够创建新表以存储数据，发现现有表的结构，并根据需要修改模式。例如，LLM 可以使用 create_table 工具创建一个新表来存储用户反馈，或者使用 describe_table 工具来了解现有表的结构以进行数据分析。

集成优势

quarkus-mcp-jdbc 通过利用 Quarkus 和 jbang 等技术，提供了简化的部署和配置体验。使用 jbang 启动服务器允许开发人员使用单个命令轻松启动服务器，而无需手动配置依赖项或构建工件。此外，Quarkus 框架提供了快速启动时间、低内存占用和本机映像支持，从而使服务器能够高效且可扩展。该服务器还支持各种 JDBC 驱动程序，从而使其能够与各种数据库无缝集成。这些集成优势降低了开发和部署 MCP 服务器的复杂性，使开发人员能够专注于构建 AI 驱动的应用程序。