SMKRV MCP Studio

SMKRV MCP Studio

Turn Your Database Into an AI Data Source.

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连接您的分析数据库，编写SQL，让Claude、GPT或Cursor通过以下方式查询您的数据 主控程序.

没有样板。没有后端代码。一个Docker镜像——部署需要60秒。

系统要求

||最低|推荐| |--|---------|-------------| | 中央处理器 |2芯|4+芯| | 随机存取存储器 |2GB |4GB| | 磁盘 |4 GB | 10 GB| | 拱 |x86_64（amd64）或ARM64|--|

最小 在轻负载下使用1-2个数据库连接运行应用程序。 推荐 为多个连接、并发查询和基于ML的提示注入保护（~180 MB ONNX模型）提供了空间。

对于高负载场景（10+连接，大量并发查询）：4-8个CPU内核，8 GB RAM，20 GB磁盘。

快速开始

# 1. Pull the image
docker pull smkrv/smkrv-mcp-studio:latest

# 2. Generate secrets
export STUDIO_ENCRYPTION_KEY=$(python3 -c "from cryptography.fernet import Fernet; print(Fernet.generate_key().decode())")
export STUDIO_JWT_SECRET=$(python3 -c "import secrets; print(secrets.token_urlsafe(32))")
export STUDIO_AGENT_SERVICE_TOKEN=$(python3 -c "import secrets; print(secrets.token_urlsafe(32))")
export REDIS_PASSWORD=$(openssl rand -base64 32)

# 3. Run
docker run -d \
  --name mcp-studio \
  -p 3000:3000 \
  -p 80:80 \
  -p 443:443 \
  -e STUDIO_ENCRYPTION_KEY=$STUDIO_ENCRYPTION_KEY \
  -e STUDIO_JWT_SECRET=$STUDIO_JWT_SECRET \
  -e STUDIO_AGENT_SERVICE_TOKEN=$STUDIO_AGENT_SERVICE_TOKEN \
  -e REDIS_PASSWORD=$REDIS_PASSWORD \
  -v mcp-studio-data:/app/data \
  -v mcp-studio-generated:/shared/generated \
  -v mcp-studio-certs:/etc/letsencrypt \
  -v mcp-studio-redis:/data/redis \
  smkrv/smkrv-mcp-studio:latest

# 4. Open http://localhost:3000

端口80/443是可选的，只需要通过Let's Encrypt进行SSL/HTTPS。如果没有SSL，端口3000就足够了。

运作原理

┌──────────────┐    ┌──────────────────┐    ┌────────────────┐    ┌──────────────┐
│  1. Connect  │───▶│  2. Write SQL    │───▶│  3. Test Live  │───▶│ 4. AI Queries│
│  Database    │    │  Define Tools    │    │  Preview Data  │    │  Your Data   │
└──────────────┘    └──────────────────┘    └────────────────┘    └──────────────┘
 PostgreSQL          SELECT revenue         Execute against       Claude, GPT,
 ClickHouse          FROM analytics         real database         Cursor — via MCP
 BigQuery            WHERE date > :start    with parameters
 + 7 more

连接 您的分析数据库——PostgreSQL、ClickHouse、BigQuery、Snowflake或6个以上。静态加密凭据。

编写SQL --使用参数化查询定义工具。每个工具都成为MCP端点。

现场测试 --使用类型化参数对真实数据库执行只读查询。

AI查询您的数据 --部署后，任何兼容MCP的AI助手都会从您的数据库中提取实时数据。

支持的数据库

建筑

单个Docker镜像，由supervisord管理的5个服务：

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│              Ports 3000 / 80 / 443 (nginx)            │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌───────┐  ┌────────┐ │
│  │ Frontend │  │ Backend  │  │  MCP  │  │ Agent  │ │
│  │   SPA    │  │ FastAPI  │  │FastMCP│  │  MCP   │ │
│  │          │  │  :8000   │  │ :8080 │  │ :8090  │ │
│  └──────────┘  └────┬─────┘  └───┬───┘  └───┬────┘ │
│                     │            │           │      │
│                     └────────┬───┘           │      │
│                           ┌──┴──┐            │      │
│                           │Redis│────────────┘      │
│                           │:6379│                    │
│                           └─────┘                    │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

配置

所需的环境变量

可选环境变量

卷

Docker Compose

services:
  studio:
    image: smkrv/smkrv-mcp-studio:latest
    ports:
      - "3000:3000"
      - "80:80"
      - "443:443"
    environment:
      STUDIO_ENCRYPTION_KEY: "${STUDIO_ENCRYPTION_KEY}"
      STUDIO_JWT_SECRET: "${STUDIO_JWT_SECRET}"
      STUDIO_AGENT_SERVICE_TOKEN: "${STUDIO_AGENT_SERVICE_TOKEN}"
      STUDIO_ADMIN_PASSWORD: "your-secure-password"
    volumes:
      - studio-data:/app/data
      - studio-generated:/shared/generated
      - studio-certs:/etc/letsencrypt
      - studio-redis:/data/redis
    restart: unless-stopped

volumes:
  studio-data:
  studio-generated:
  studio-certs:
  studio-redis:

链接

许可证

专有软件许可协议v1.0

版权所有（c）2025-2026谢尔盖·马卡罗夫。保留所有权利。

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• 商业用途 --需要单独的许可证(ms@smcps.net)
• 无逆向工程 混淆的组件

完整许可证： 许可证

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Open-Source Attribution

SMKRV MCP Studio包含以下开源组件，每个组件都有自己的许可证：

后端（Python）

前端（JavaScript/TypeScript）

基础设施

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