说到这儿还有一个功能我觉得必须提一下,那就是MCP的支持。MCP 是 Model Context Protocol 的缩写简单理解就是一种让 AI Agent 能够直接连接外部工具和数据源的协议。DBX 提供了一个 MCP Server意味着你可以在 Claude Code、Cursor、Windsurf 、workbuddy这些 AI Agent里面让 AI 直接查询你已经在 DBX 里配置好的数据库。最骚的是它几乎是零配置的。因为 MCP Server 会自己读取 DBX 保存的连接信息包括系统钥匙串里的密码。你不需要手动把连接串复制粘贴到某个 JSON 配置文件里只要在电脑上安装过 DBX 并且配置过连接AI 就能直接用。安装方式有两种全局安装或者直接跑全局安装npm install -g dbx-app/mcp-server或者直接运行适合临时体验npx dbx-app/mcp-server:⚠️ 注意它需要 Node.js 22.13.0 或更高版本,否则会报错,下面截图说明成功安装了安装完成这里以配置workbuddy为例,非常简单,配置如下添加dbx-mcp{“mcpServers”: {“dbx”: {“command”: “dbx-mcp-server”}}}出现下面截图证明配置好了,可以直接使用配置好了AI 会通过 MCP Server 自动调用对应的工具去查 DBX 里的连接然后把结果返回给你。它支持的工具有 9 个工具 说明dbx_list_connections 列出所有连接dbx_add_connection 添加新连接dbx_remove_connection 删除连接dbx_list_tables 列出表和视图dbx_describe_table 查看表结构dbx_get_schema_context 获取适合 AI 写 SQL 的上下文dbx_execute_query 执行 SQL最多返回 100 行dbx_execute_redis_command 执行 Redis 命令dbx_open_table 在 DBX 桌面端打开指定表其中 dbx_get_schema_context 这个工具特别实用。它会把表和列的信息整理成一个紧凑的上下文给 AI 写 SQL 用。这样你就不用每次把表结构贴给 AI 了它自己能看懂字段名和类型。配好之后在workbuddy里直接说人话就行操作数据库我们输入自然语言[查询各个部门的员工数]查看各个部门员工数PostgreSQL、MySQL、SQLite、Doris、StarRocks、Redshift 这些数据库可以直接通过 MCP Server 查询不需要打开 DBX 桌面端。关于 SQL 安全
