외부 시스템에 액세스하지 않고 AI Agent에 유용한 데이터를 제공합니다. 인간의 사용자를위한 Datasette와 호환!

특징

• AI 에이전트는 SQLite 데이터베이스에서 모든 테이블과 열의 구조를 얻을 수 있습니다 - sqlite_get_catalog.
• 카탈로그는 간단한 YAML 또는 JSON 메타데이터 파일을 사용하여 테이블과 컬럼에 대한 설명과 풍부 할 수 있습니다.
• 같은 메타데이터 파일은 AI에 쿼리를 포함 할 수 있습니다. 각 통조림 쿼리는 별도의 MCP 도구로 설정됩니다 sqlite_execute_main_{tool name}.
• AI 에이전트는 sqlite_execute]와 arbitrary SQL 쿼리를 실행할 수 있습니다.

Quickstart Visual Studio 코드 사용

1. uv를 설치하십시오.

2. Visual Studio 설치 이미 가지고 있지 않은 경우 코드. GitHub Copilot을 켜십시오.

3. VS 코드에서이 repo를 엽니 다. GitHub Copilot 에이전트 모드 채팅을 엽니다. 사용 가능한 도구를 확인하십시오 - MCP Server : sqlite sample 세 가지 사용 가능한 도구를 참조하십시오.

4. 당신은 대리인 형태에 있는 Copilot에게 “Get Titanic survivors of age 28” 같이 질문을 하고 응답을 얻을 수 있어야 합니다.

5. 표본 MCP 윤곽 파일 mcp.json 및 표본 metadata 파일을 사용하십시오 titanic.yml는 당신의 자신의 윤곽을 위한 시작점으로.

mcp-sqlite

Provide useful data to AI agents without giving them access to external systems. Compatible with Datasette for human users!

Features

• AI agents can get the structure of all tables and columns in the SQLite database in one command - sqlite_get_catalog.
  • The catalog can be enriched with descriptions for the tables and columns using a simple YAML or JSON metadata file.
• The same metadata file can contain canned queries to the AI to use. Each canned query will be turned into a separate MCP tool sqlite_execute_main_{tool name}.
• AI agents can execute arbitrary SQL queries with sqlite_execute.

Quickstart using Visual Studio Code

1. Install uv.

2. Install Visual Studio Code if you don’t already have it. Turn on GitHub Copilot.

3. Open this repo in VS Code. Open a GitHub Copilot agent mode chat. Check the available tools - you should see MCP Server: sqlite_sample with three available tools.

   

4. You should be able to ask Copilot in agent mode a question like “Get Titanic survivors of age 28” and get a response.

   

5. Use the sample MCP configuration file mcp.json and the sample metadata file titanic.yml as a starting point for your own configuration.

Interactive exploration with MCP Inspector and Datasette

The same database and metadata files can be used to explore the data interactively with MCP Inspector and Datasette.

MCP Inspector

Use the MCP Inspector dashboard to interact with the SQLite database the same way that an AI agent would:

1. Install npm.
2. Run:

   npx @modelcontextprotocol/inspector uvx mcp-sqlite sample/titanic.db --metadata sample/titanic.yml
   

Datasette

Since mcp-sqlite metadata is compatible with the Datasette metadata file, you can also explore your data with Datasette:

uvx datasette serve sample/titanic.db --metadata sample/titanic.yml

Compatibility with Datasette allows both AI agents and humans to easily explore the same local data!