Db Explorer

DB Explorer-基于AI的数据库管理

一款现代数据库探索工具，具有由Vercel AI SDK和Google Gemini 2.5 Flash支持的自然语言查询功能。

🌟 特性

• 🤖 自然语言查询 -使用Gemini 2.5 Flash用简单的英语提问
• ⚡ 实时流媒体 -使用Vercel AI SDK查看AI响应
• 🔒 智能上下文管理 -长对话的自动上下文摘要
• 🎨 现代用户界面 -干净、专业的界面，暗模式
• 🚀 动态连接 -动态配置数据库
• 📊 42+数据库工具 -使用人工智能工具查询、修改和分析数据
• 💾 模式预培训 -在数据库模式上训练AI以获得更好的查询
• 🎯 上下文缓存 -Gemini 2.5 Flash的隐式缓存可降低75%的成本

🏗️ 建筑

Frontend (Next.js) ━━━ API Route (/api/chat) ━━━ Gemini 2.5 Flash
                              ↓
Backend (Express) ━━━ Database Tools ━━━ Multi-DB Support
  (Auth & Connections)

🚀 快速开始

先决条件

• Node.js 18+
• 数据库 （PostgreSQL、MySQL、SQLite或Supabase）
• Gemini API密钥 （从 谷歌AI工作室)

安装

# 1. Start Backend API
cd db-explorer-api
npm install
cp .env.example .env
# Configure your Supabase credentials in .env
npm run dev          # http://localhost:5000

# 2. Start Frontend
cd db-explorer-web
npm install
cp .env.example .env.local
# Add your Gemini API key to .env.local
npm run dev          # http://localhost:3000

📝 配置

后端（.env）

备注：使用单个 .env 文件适用于所有环境。这 NODE_ENV npm脚本中的变量用于运行时行为，而不是用于加载不同的文件。

SUPABASE_URL=your-supabase-url
SUPABASE_ANON_KEY=your-anon-key
SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY=your-service-key
JWT_SECRET=your-jwt-secret
FRONTEND_URL=http://localhost:3000

前端（.env.local）

# API Configuration
NEXT_PUBLIC_API_URL=http://localhost:5000

# Google Gemini API Key (Required)
# Get from: https://aistudio.google.com/app/apikey
NEXT_PUBLIC_GEMINI_API_KEY=your-gemini-api-key

# Google OAuth (Optional)
NEXT_PUBLIC_GOOGLE_CLIENT_ID=your-google-client-id

💬 使用示例

自然语言：

Show me all users created in the last 7 days
Find customers with orders over $1000
What are the foreign key relationships in this database?

SQL查询：

SELECT * FROM orders WHERE total > 1000 LIMIT 10

模式探索：

Show me all tables in this database
Describe the users table structure

🔒 安全功能

• JWT认证：安全的用户身份验证和授权
• 基于角色的访问：连接的所有者、管理员和查看者角色
• 查询验证：AI驱动的查询安全检查
• 可配置保护：只读模式，查询限制

📊 可用的AI工具（42+）

架构与结构

• list_databases, list_tables, describe_table, show_indexes
• analyze_foreign_keys, get_table_dependencies

数据查询

• select_data, count_records, find_by_id, search_records
• get_recent_records, execute_custom_query

数据修改

• insert_record, update_record, delete_record, bulk_insert

分析与关系

• join_tables, find_orphaned_records, validate_referential_integrity
• analyze_table_relationships, get_column_statistics

公用设施和维护

• explain_query, check_table_status, optimize_table
• test_connection, get_database_size

🔧 技术栈

• 前端：Next.js 15、React 19、TailwindCSS、Zustand、Vercel AI SDK
• 后端：Express 5、Supabase、JWT、TypeScript
• 人工智能：Gemini 2.5 Flash，配备42多种数据库工具
• 数据库：MySQL、PostgreSQL、SQLite、Supabase

🎯 主要特点

模式预培训

在数据库模式上训练AI，以实现更准确的查询：

1. 连接到您的数据库
2. 点击“列车模式”按钮
3. AI学习你的表结构、关系和约束
4. 获得更好的查询建议和验证

上下文管理

• 自动文摘：长对话会自动摘要
• 上下文窗口跟踪：上下文使用情况的视觉指示器
• 隐式缓存：Gemini 2.5 Flash缓存重复内容以节省成本

聊天记录

• 持续会话：随时恢复对话
• 标题生成：AI为聊天生成有意义的标题
• 多连接支持：每个数据库单独的聊天历史记录

🐛 故障排除

前端连接问题：

1. 验证后端是否正在运行： curl http://localhost:5000/health
2. 检查 NEXT_PUBLIC_API_URL 前端 .env.local
3. 查看浏览器控制台是否有错误

AI API错误：

1. 从获取Gemini API密钥https://aistudio.google.com/app/apikey
2. 集 NEXT_PUBLIC_GEMINI_API_KEY 前端 .env.local
3. 重新启动开发服务器

数据库连接问题：

1. 在后端验证数据库凭据 .env
2. 检查Supabase连接状态
3. 从UI测试连接

📚 文档

• 前端文档 -Web应用程序设置和开发
• 后端文档 -API服务器设置和开发

🤝 贡献

1. 分叉存储库
2. 创建特征分支(git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 提交更改(git commit -m 'Add amazing feature')
4. 推送到分支(git push origin feature/amazing-feature)
5. 打开拉取请求

📄 许可证

MIT许可证-有关详细信息，请参阅许可证文件

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