mcp-database-server 是一个基于模型上下文协议 (MCP) 的数据库服务器，专注于为 AI 模型提供高效的 JSON 文档存储和管理能力。它通过 Fireproof 数据库实现，支持标准的 CRUD 操作（创建、读取、更新、删除），并允许开发者按任意字段对文档进行排序查询，极大地增强了 AI 模型处理和组织数据的灵活性。

该服务器通过 MCP 协议与 Claude Desktop 等 AI 系统无缝集成，允许 AI 模型安全地访问和操作外部数据。开发者只需简单配置 claude_desktop_config.json 文件，即可将 mcp-database-server 集成到现有的 AI 工作流程中。使用 mcp-database-server，开发者可以轻松地存储和加载 JSON 文档，从而为 LLM 工具提供强大的数据支持，简化 AI 应用的开发流程。推荐使用 MCP Inspector 进行调试，以便更好地理解和优化数据交互过程。

JSON文档存储

mcp-database-server的核心功能是提供一个基于Fireproof数据库的JSON文档存储系统。这意味着它可以安全地存储和管理JSON格式的数据，这些数据可以包含各种信息，例如用户配置、模型状态、或者来自外部API的数据。该存储系统支持复杂的JSON结构，允许开发者存储嵌套的对象和数组，从而灵活地适应不同的数据模型需求。通过将数据存储在结构化的JSON文档中，AI模型可以更容易地理解和利用这些数据，从而提高模型的性能和准确性。例如，一个AI助手可以使用这个存储系统来保存用户的偏好设置，并在后续的交互中根据这些偏好提供个性化的服务。

技术实现上，Fireproof数据库提供了本地优先的存储方案，保证了数据安全和隐私。

CRUD操作支持

mcp-database-server实现了完整的CRUD（创建、读取、更新、删除）操作，允许开发者对存储的JSON文档进行全面的管理。创建操作允许开发者向数据库中添加新的JSON文档；读取操作允许开发者根据文档ID或其他查询条件检索特定的JSON文档；更新操作允许开发者修改已存在的JSON文档的内容；删除操作允许开发者从数据库中移除不再需要的JSON文档。这些操作为AI模型提供了动态地管理和更新数据的能力，使其能够适应不断变化的环境和需求。例如，一个电商平台的AI推荐系统可以使用CRUD操作来更新商品信息、用户行为数据，并根据最新的数据调整推荐策略。

按字段排序查询

mcp-database-server支持按任意字段对JSON文档进行排序查询，这使得开发者可以根据特定的条件快速地检索和组织数据。通过指定排序字段和排序方向（升序或降序），开发者可以获得按照特定顺序排列的JSON文档列表。这个功能对于需要对数据进行分析和展示的AI应用非常有用。例如，一个金融分析AI可以使用按时间排序的股票交易数据来分析市场趋势，或者使用按收益率排序的投资组合来选择最佳的投资方案。这种灵活的查询能力使得AI模型能够更有效地利用存储的数据，从而提高决策的准确性和效率。

集成优势

mcp-database-server通过MCP协议与AI模型无缝集成，简化了AI模型与外部数据源的交互过程。开发者可以通过简单的API调用，将mcp-database-server集成到现有的AI系统中，无需编写复杂的网络通信代码。这种集成方式降低了开发难度，提高了开发效率。此外，mcp-database-server还提供了灵活的配置选项，允许开发者根据实际需求调整服务器的参数，例如端口号、数据库路径等。通过MCP Inspector等调试工具，开发者可以方便地监控和调试mcp-database-server的运行状态，及时发现和解决问题。例如，在Claude Desktop中，可以通过配置claude_desktop_config.json文件，将mcp-database-server作为数据源集成到AI助手中，从而扩展AI助手的功能。