Oracle和MySQL性能MCP服务器🚀

基于人工智能的SQL性能分析，具有历史跟踪、多层安全、身份验证和多数据库支持

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🎯 它做什么

此MCP服务器执行 无需执行查询即可进行深度SQL性能分析，支持两者 甲骨文 和 MySQL，更多的数据库即将推出。

主要特点：

🔍 智能SQL验证 -执行前阻止危险操作
📊 历史查询跟踪 -检测随时间推移的性能回归
🎨 可视化执行计划 -带有警告表情符号的ASCII树图
🤖 如果增长模拟 -大规模预测性能
🔐 多层安全 -针对危险SQL的三层防御
🔑 可选API身份验证 -用于安全部署的承载令牌身份验证
📈 实时性能监控 -数据库运行状况、热门查询和趋势
🐬 原生MySQL 8.0+分析 -具有performance_schema的完全MySQL支持

未来的数据库引擎（PostgreSQL、Snowflake、SQL Server）可以通过模块化架构轻松添加。

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🗄️ 支持的数据库

Oracle数据库

版本：11克、12克、18克、19克、21克
特性：DBMS_XPLAN计划解析、分区诊断、假设分析、历史计划比较、ASCII可视化计划

MySQL

版本：5.7+、8.0+（推荐）
特性：EXPLAIN FORMAT=JSON，performance_schema索引使用，重复索引检测，历史跟踪

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🤖 LLM如何选择合适的工具

LLM会根据以下因素自动选择正确的分析工具：

工具描述标签 -每个工具都清楚地说明 [ORACLE ONLY] 或 [MYSQL ONLY]
数据库命名约定:

- 神谕： transformer_master, way4_docker7 - MySQL： mysql_devdb03_avi, mysql_production

用户上下文 -“分析此MySQL查询”等短语指导工具选择
错误处理 -如果需要，清除错误消息会重定向到正确的工具

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🛠️ 可用工具

SQL分析工具

1. `list_available_databases()`

列出所有已配置的数据库终结点及其连接状态和版本信息。

退货：

数据库名称
连接状态（已连接/错误）
数据库版本
实例信息

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2. `analyze_full_sql_context(db_name, sql_text)`

统一的Oracle+MySQL分析API

岩心分析

✅ 执行计划（Oracle DBMS_XPLAN/MySQLEXPLAIN JSON）
✅ 计划步骤、成本、基数
✅ 表元数据（行数、大小、上次分析）
✅ 索引元数据（列、基数、状态）
✅ 列统计（不同值、空值、直方图）
✅ 段大小（实际磁盘空间）
✅ 分区诊断（修剪检测）
✅ 优化参数
✅ 约束（PK、FK、唯一）

增强功能

🔐 SQL验证 -块INSERT、UPDATE、DELETE、DROP等。
📊 历史跟踪 -使用SQLite存储的MD5指纹识别
🎨 可视化执行计划 -带有表情符号警告的ASCII树
📈 数据增长趋势 -检测表大小随时间的变化
⚠️ 计划回归检测 -优化器更改策略时发出警报

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3. `compare_query_plans(db_name, original_sql, improved_sql)`

Oracle和MySQL并行执行计划比较。

显示：

成本差异和百分比改进
访问方法更改（全扫描→ 索引扫描）
基数估计差异
方案结构比较

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性能监控工具（Oracle）

4. `get_database_health(db_name, time_range_minutes)`

实时Oracle数据库运行状况监控。

退货：

整体健康评分（0-100）
系统指标：CPU使用率、活动会话、内存
缓存命中率（缓冲区缓存、库缓存、字典缓存）
等待时间最多的事件
健康状况：健康/警告/危急

例子：

get_database_health("transformer_master", 5)

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5. `get_top_queries(db_name, metric, top_n, time_range_hours, exclude_sys, schema_filter, module_filter)`

按性能指标检索顶级查询。

韵律学：

cpu_time -CPU消耗量最高
elapsed_time -运行时间最长的查询
buffer_gets -最合乎逻辑的阅读
executions -最常执行

过滤：

exclude_sys=true -过滤掉系统/内部查询（默认）
schema_filter -仅限于特定模式（例如“OWS”）
module_filter -按应用程序模块筛选

退货：

带有查询模式的SQL文本
执行统计信息
资源使用情况（CPU、缓冲区获取、磁盘读取）
首次/最后一次出现的时间戳

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6. `get_performance_trends(db_name, metric, hours_back, interval_minutes)`

JSON图表数据的历史性能趋势。

韵律学：

cpu_usage -CPU百分比随时间变化
active_sessions -会话计数趋势
wait_events -等待事件模式
cache_hit_ratio -缓冲区缓存效率

退货：

时间序列数据点
JSON图表数据（兼容chart.js）
趋势分析（增加/减少/稳定）
异常检测

例子：

get_performance_trends("way4_docker7", "cpu_usage", 24, 60)

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🐬 MySQL专用工具

`analyze_mysql_query(db_name, sql_text)`

MySQL查询性能综合分析：

✅ 解释格式=JSON解析
✅ 来自information_schema的表+索引元数据
✅ 来自performance_schema的索引使用统计信息
✅ 重复索引检测
✅ 历史查询跟踪（与Oracle共享）

`compare_mysql_query_plans(db_name, original_sql, optimized_sql)`

MySQL具体方案比较：

成本差异
访问方法改进
行估计减少
指标使用情况比较

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🆕 此版本的新功能

性能监控（Oracle）

✅ 实时数据库健康监控（CPU、内存、会话、缓存）
✅ 带过滤的热门查询分析（排除系统查询，按模式/模块过滤）
✅ JSON图表数据的性能趋势（兼容chart.js）
✅ 具有30天保留期的历史快照
✅ 可配置的输出格式（标准/紧凑/最小）

API身份验证

✅ 可选的承载令牌身份验证
✅ 多个API密钥支持和客户端命名
✅ 每客户端请求日志记录
✅ 公共卫生检查终点
✅ 零性能开销
✅ 使用密钥生成器实用程序轻松设置

MySQL支持

✅ 完整解释格式=JSON解析
✅ 从performance_schema中了解索引使用情况
✅ 跨表的重复索引检测
✅ MySQL特定的优化（跳过扫描，覆盖索引）

增强型安全系统（3层）

LLM级别警告 -工具说明包括突出的安全警报
工具级SQL验证 -在元数据收集之前对查询进行预验证
收集器级别验证 -使用25个以上被屏蔽的关键字进行深度验证

受阻操作：

插入、更新、删除、替换、合并、截断
创建、删除、更改、重命名
授予、撤销
提交、回滚、保存点
关机、终止、执行、调用
INTO OUTFILE/DUMFILE（MySQL数据泄露）
锁定/解锁桌子
子查询深度>10级
查询长度>100KB

历史查询跟踪

归一化 -将文字转换为占位符(WHERE id = 123 → WHERE id = :N)
指纹识别 -用于查询结构匹配的MD5哈希生成
SQLite持久化 -本地存储在 server/data/query_history.db
比较 -检测计划更改、成本增加和数据增长

可视化执行计划

具有层次结构的ASCII树结构
成本和基数显示
警告表情符号：

- ✅ 高效的索引访问 - ⚠️ 全表扫描、跳过扫描 - 🚨 笛卡尔连接、分割问题

智能MCP提示

oracle_full_analysis -综合性能分析
oracle_index_analysis -指数策略建议
oracle_partition_analysis -分区修剪诊断
oracle_rewrite_query -SQL重写建议
oracle_what_if_growth -增长预测和产能规划

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⚠️ 安全通知——MCP不执行SQL

此工具100%安全：

✅ 仅使用元数据查询（information_schema、ALL\_\*视图）
✅ 仅使用EXPLAIN PLAN/EXPLAIN（模拟执行）
✅ 从不执行用户SQL
✅ 对DELETE/UPDATE语句安全（在分析之前将被阻止）
✅ 可以进行零数据修改

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🔐 所需的Oracle权限

最低限度（核心功能）

GRANT SELECT ON ALL_TABLES TO ;
GRANT SELECT ON ALL_INDEXES TO ;
GRANT SELECT ON ALL_IND_COLUMNS TO ;
GRANT SELECT ON ALL_TAB_COL_STATISTICS TO ;
GRANT SELECT ON ALL_CONSTRAINTS TO ;
GRANT SELECT ON ALL_CONS_COLUMNS TO ;
GRANT SELECT ON ALL_PART_TABLES TO ;
GRANT SELECT ON ALL_PART_KEY_COLUMNS TO ;
GRANT SELECT ON PLAN_TABLE TO ;

可选（运行时统计）

GRANT SELECT ON V$SQL TO ;

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🐬 所需MySQL权限

最低限度（核心功能）

GRANT SELECT ON information_schema.TABLES TO ''@'%';
GRANT SELECT ON information_schema.STATISTICS TO ''@'%';
GRANT SELECT ON information_schema.COLUMNS TO ''@'%';
GRANT SELECT ON .* TO ''@'%';

性能架构设置

-- Enable performance_schema (add to my.cnf and restart)
[mysqld]
performance_schema = ON

-- Check if enabled
SELECT @@performance_schema;

-- Enable table I/O monitoring
UPDATE performance_schema.setup_instruments 
SET ENABLED = 'YES', TIMED = 'YES' 
WHERE NAME LIKE 'wait/io/table/%';

UPDATE performance_schema.setup_consumers 
SET ENABLED = 'YES' 
WHERE NAME LIKE '%table%';

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⚙️ 配置

编辑 server/config/settings.yaml:

数据库连接

database_presets:
  way4_docker7:
    user: inform
    password: your_password
    dsn: hostname:1521/service_name
  
  mysql_devdb03_avi:
    host: devdb03.dev.bos.credorax.com
    port: 3306
    user: avi
    password: your_password
    database: avi

分析特征

oracle_analysis:
  output_preset: "compact"  # standard | compact | minimal
  metadata:
    table_statistics:
      enabled: true
  optimizer:
    parameters:
      enabled: true

mysql_analysis:
  output_preset: "compact"
  features:
    index_usage:
      enabled: true
    duplicate_detection:
      enabled: true

performance_monitoring:
  snapshots:
    retention_days: 30  # Keep history for 30 days
  output_preset: "compact"
  chart_format: "json"

身份验证（可选）

server:
  authentication:
    enabled: false  # Set to true to enable API key authentication
    api_keys:
      - name: "claude_desktop"
        key: "your-secure-api-key-here"
        description: "Claude Desktop client"

要启用身份验证，请执行以下操作：

生成API密钥： python generate_api_key.py
将密钥添加到 settings.yaml （套 enabled: true)
使用配置客户端 Authorization: Bearer 头球
看身份验证_GUIDE.md 详情

日志记录

logging:
  level: INFO  # DEBUG | INFO | WARNING | ERROR
  show_tool_calls: true
  show_sql_queries: false

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🚀 快速开始

1.配置数据库

编辑 server/config/settings.yaml 使用您的数据库凭据。

2.使用Docker运行

docker compose up --build

服务器将：

从端口8300开始
自动创建 server/data/query_history.db
启用热重新加载以进行开发

3.使用MCP检验员进行测试

List available databases

然后分析一个查询：

Analyze this query on way4_docker7:

SELECT ms.contract_id, ms.ready_date 
FROM ows.merchant_statement ms
WHERE ms.contract_id = 12313 
  AND ROWNUM  20 ORDER BY order_date LIMIT 10"
  }
}

答复包括：

解释格式=JSON计划
来自performance_schema的索引使用统计信息
重复索引检测结果
历史跟踪比较
未使用的索引警告

查询比较

{
  "tool": "compare_query_plans",
  "arguments": {
    "db_name": "way4_docker7",
    "original_sql": "SELECT * FROM ows.merchant_statement WHERE contract_id = 12313",
    "improved_sql": "SELECT contract_id, ready_date FROM ows.merchant_statement WHERE contract_id = 12313 AND ROWNUM  SYSDATE - 30
  AND ROWNUM  20
  AND status = 'pending'
ORDER BY order_date DESC
LIMIT 10;

Show me the execution plan and any performance issues.

5.指标使用分析

Analyze this query and check which indexes are actually being used:

SELECT co.order_id, co.customer_id, co.amount, co.status
FROM avi.customer_order co
WHERE co.amount > 100
  AND co.order_date > DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 30 DAY)
ORDER BY co.status, co.order_date;

Include index usage statistics from performance_schema.

6.重复索引检测

Check the customer_order table for any duplicate or redundant indexes.

Analyze query: SELECT * FROM avi.customer_order WHERE customer_id = 123

Tell me if there are unused indexes that could be dropped.

7.MySQL安全测试

Try to analyze this MySQL query (should be blocked):

DELETE FROM avi.customer_order WHERE amount = 0;

Expected: Security validation blocks the query immediately with error message.

性能监测测试

8.数据库健康检查

Check the current health status of transformer_master database.

Use get_database_health to see CPU usage, active sessions, cache hit ratios, and top wait events.

9.顶级CPU查询

Show me the top 10 queries consuming the most CPU time on way4_docker7 in the last 4 hours.

Filter out system queries and focus on application queries.

10.性能趋势

Show me the CPU usage trend for transformer_master over the last 24 hours with hourly intervals.

Include a chart visualization of the trend.

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📊 响应结构

{
  "facts": {
    "query_fingerprint": "MD5 hash of normalized query",
    "historical_executions": "Number of previous runs",
    "historical_context": "Human-readable comparison",
    "visual_plan": "ASCII tree with emojis",
    "execution_plan": "Traditional DBMS_XPLAN output",
    "plan_details": [...],
    "tables": [...],
    "indexes": [...],
    "columns": [...],
    "constraints": [...],
    "optimizer_params": {...},
    "segment_sizes": {...},
    "partition_diagnostics": {...}
  }
}

关键字段：

query_fingerprint -查询结构的唯一MD5哈希
historical_executions -上次运行次数
historical_context -性能比较、计划更改、数据增长
visual_plan -带有表情符号警告的ASCII树
plan_details -具有成本/基数的结构化计划步骤
tables -行数、大小、分区信息
indexes -指数统计、聚类因子、计划中的使用情况

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🛡️ 安全功能

多层防御

LLM意识 -工具说明包括安全警告
工具级别验证 -在元数据收集之前预验证SQL
收集器验证 -通过全面的关键字屏蔽进行深度验证

受阻操作

数据修改：插入、更新、删除、替换、合并、截断
架构更改：创建、删除、更改、重命名
权限：授予、撤销
系统运维：关闭、终止、执行、调用
数据渗漏：选择INTO（Oracle）、INTO OUTFILE/DUMFILE（MySQL）
表锁定：锁定、解锁表（MySQL）

DoS防御

最多10级子查询嵌套
查询长度限制：100KB
验证查询超时

可选API身份验证

承载令牌身份验证 -通过授权头验证API密钥
多客户端支持 -跟踪和管理多个API密钥
公共端点 -无需身份验证即可进行健康检查
零性能影响 -每个请求的开销\ 50000

-- Normalized SELECT * FROM EMPLOYEES WHERE DEPT_ID = :N AND SALARY > :N


1. **指纹识别** -生成规范化SQL的MD5哈希

1. **存储** -保存到SQLite(`server/data/query_history.db`)

CREATE TABLE query_history ( id INTEGER PRIMARY KEY, query_fingerprint TEXT NOT NULL, executed_at TIMESTAMP, plan_hash TEXT, total_cost INTEGER, num_tables INTEGER, tables_summary TEXT );


1. **比较** -检测变化：

   - 计划哈希值已更改（优化器切换策略）
   - 成本增加（性能回归）
   - 行数已更改（数据增长）

### 益处

- **回归检测** -及早发现性能下降
- **计划稳定性** -跟踪优化器何时更改策略
- **数据增长监测** -查看表格大小趋势
- **基线比较** -与历史规范相比

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## 🎨 可视化执行计划

### 示例

SELECT STATEMENT (Cost: 450) └─ COUNT (Cost: 450) └─ FILTER (Cost: 450) ├─ TABLE ACCESS BY INDEX ROWID: OWS.MERCHANT_STATEMENT (Cost: 450, Rows: 1,850) │ └─ INDEX RANGE SCAN: OWS.IDX_MS_CONTRACT ✅ (Cost: 5, Rows: 1,850) └─ FILTER (Cost: 5)


### 报警指示器

|表情符号|操作|含义|
|-------|-----------|---------|
| ✅ | 索引唯一扫描|完美-单行查找|
| ✅ | 索引范围扫描（低成本）|高效索引访问|
| ⚠️ | 表访问已满|警告-全表扫描|
| ⚠️ | 索引跳过扫描|警告-索引使用效率低|
| ⚠️ | 嵌套外观（高行）|警告-笛卡尔风险大|
| 🚨 | 笛卡尔式|批判性-笛卡尔式连接|

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## 🔧 项目结构

server/ ├── config/ │ ├── settings.yaml # Database connections + configuration │ └── settings.template.yaml # Template for new installations ├── tools/ │ ├── oracle_analysis.py # Oracle MCP tools │ ├── oracle_collector_impl.py # Oracle data collection │ ├── mysql_analysis.py # MySQL MCP tools │ ├── mysql_collector_impl.py # MySQL data collection │ ├── database_tools.py # Database listing tool │ └── plan_visualizer.py # ASCII tree generator ├── prompts/ │ └── analysis_prompts.py # Smart MCP prompts ├── resources/ │ └── (optional resources) ├── data/ │ └── query_history.db # SQLite history (auto-created) ├── history_tracker.py # Query fingerprinting ├── db_connector.py # Oracle connector ├── mysql_connector.py # MySQL connector └── mcp_app.py # FastMCP application


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## 🧪 测试检查表

- \[ \] **安全**：尝试更新/删除→ 应该被封锁
- \[ \] **验证**：尝试无效语法→ 应返回明确错误
- \[ \] **历史（首轮）**：新查询→ 显示“0次历史执行”
- \[ \] **历史（第二轮）**：相同的查询→ 显示比较
- \[ \] **可视化计划**：响应包括带有表情符号的ASCII树
- \[ \] **MySQL索引使用情况**：显示性能_模式统计信息
- \[ \] **重复检测**：标识冗余索引
- \[ \] **查询比较**：显示成本差异

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## 🛠️ 故障排除

### Oracle问题

**“ORA-00942:表或视图不存在”**

- 检查用户是否对所需视图进行了选择
- 验证settings.yaml中的连接凭据

**缺少优化器参数**

- 用户需要在V$PARAMETER上选择
- 或通过禁用 `oracle_analysis.optimizer.parameters.enabled: false`

**分析速度慢**

- 尝试“紧凑型”输出预设
- 如果DBA_SEGMENTS速度较慢，则禁用segment_size

### MySQL问题

**“用户访问被拒绝”**

- 验证MySQL用户在information_schema上有SELECT
- 检查目标数据库访问权限

**缺少索引使用统计信息**

- 在my.cnf中启用performance_schema
- 检查setup_instruments和setup_consummer

**解释失败**

- 验证用户在目标表上具有SELECT
- 检查SQL中的语法错误

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## 👤 作者

**阿维·科恩**\
电子邮件：aviciot@gmail.com\
github： [Aviciot/MetaQuery-MCP](https://github.com/aviciot/MetaQuery-MCP)

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## 📜 许可证

MIT许可证-有关详细信息，请参阅许可证文件

Meta Query MCP

快速接入

详细介绍

Oracle和MySQL性能MCP服务器🚀

🎯 它做什么

🗄️ 支持的数据库

Oracle数据库

MySQL

🤖 LLM如何选择合适的工具

🛠️ 可用工具

SQL分析工具

1. list_available_databases()

2. analyze_full_sql_context(db_name, sql_text)

岩心分析

增强功能

3. compare_query_plans(db_name, original_sql, improved_sql)

性能监控工具（Oracle）

4. get_database_health(db_name, time_range_minutes)

5. get_top_queries(db_name, metric, top_n, time_range_hours, exclude_sys, schema_filter, module_filter)

6. get_performance_trends(db_name, metric, hours_back, interval_minutes)

🐬 MySQL专用工具

analyze_mysql_query(db_name, sql_text)

compare_mysql_query_plans(db_name, original_sql, optimized_sql)

🆕 此版本的新功能

性能监控（Oracle）

API身份验证

MySQL支持

增强型安全系统（3层）

历史查询跟踪

可视化执行计划

智能MCP提示

⚠️ 安全通知——MCP不执行SQL

🔐 所需的Oracle权限

最低限度（核心功能）

推荐（增强功能）

可选（运行时统计）

🐬 所需MySQL权限

最低限度（核心功能）

推荐（增强功能）

性能架构设置

⚙️ 配置

数据库连接

分析特征

身份验证（可选）

日志记录

🚀 快速开始

1.配置数据库

2.使用Docker运行

3.使用MCP检验员进行测试

查询比较

5.指标使用分析

6.重复索引检测

7.MySQL安全测试

性能监测测试

8.数据库健康检查

9.顶级CPU查询

10.性能趋势

📊 响应结构

🛡️ 安全功能

多层防御

受阻操作

DoS防御

可选API身份验证

目录标签

接入字段

权限和风险

来源信息

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1. `list_available_databases()`

2. `analyze_full_sql_context(db_name, sql_text)`

3. `compare_query_plans(db_name, original_sql, improved_sql)`

4. `get_database_health(db_name, time_range_minutes)`

5. `get_top_queries(db_name, metric, top_n, time_range_hours, exclude_sys, schema_filter, module_filter)`

6. `get_performance_trends(db_name, metric, hours_back, interval_minutes)`

`analyze_mysql_query(db_name, sql_text)`

`compare_mysql_query_plans(db_name, original_sql, optimized_sql)`