Mcp Alchemie

Was ist MCP-Alchemy?

MCP-Alchemy ist ein Model Context Protocol (MCP) Server, der entwickelt wurde, um Large Language Models (LLMs) den Zugriff auf und das Wissen über verschiedene relationale Datenbanken zu ermöglichen. Dazu gehören beliebte Datenbanken wie SQLite, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, Oracle und MS-SQL. Durch die Nutzung von MCP-Alchemy können Entwickler ihre Anwendungen mit der Fähigkeit erweitern, nahtlos mit diesen Datenbanken zu interagieren, was dynamischere und datengestützte Funktionen ermöglicht.

Funktionen von MCP-Alchemy

• Unterstützung mehrerer Datenbanken: MCP-Alchemy unterstützt eine Vielzahl von relationalen Datenbanken, was eine vielseitige Integration und Datenverwaltung ermöglicht.
• Verbesserte LLM-Interaktion: Es ermöglicht LLMs, Daten aus Datenbanken abzurufen und zu manipulieren, wodurch sie leistungsfähiger und kontextbewusster werden.
• Open Source: Das Projekt ist öffentlich verfügbar und fördert die Zusammenarbeit und Beiträge von Entwicklern weltweit.
• Benutzerfreundliche Schnittstelle: MCP-Alchemy wurde mit Blick auf die Benutzerfreundlichkeit entwickelt und bietet eine einfache Schnittstelle für Entwickler, um mit Datenbanken zu interagieren.
• Umfassende Dokumentation: Umfassende Dokumentation ist verfügbar, um Benutzern bei der Einrichtung und effektiven Nutzung des Servers zu helfen.

So verwenden Sie MCP-Alchemy

1. Installation: Beginnen Sie damit, das MCP-Alchemy-Repository von GitHub zu klonen. Verwenden Sie den Befehl:

   git clone https://github.com/runekaagaard/mcp-alchemy.git
   

2. Einrichtung: Befolgen Sie die Installationsanweisungen in der Dokumentation, um den Server auf Ihrem lokalen Computer oder Serverumgebung einzurichten.
3. Konfiguration: Konfigurieren Sie den Server, um eine Verbindung zu Ihren gewünschten relationalen Datenbanken herzustellen, indem Sie die Konfigurationsdateien gemäß Ihren Datenbankanmeldeinformationen ändern.
4. Integration: Integrieren Sie MCP-Alchemy mit Ihrer LLM-Anwendung, indem Sie die bereitgestellten API-Endpunkte verwenden, um Abfragen zu senden und Antworten zu erhalten.
5. Testen: Testen Sie die Integration, indem Sie Beispielabfragen ausführen, um sicherzustellen, dass das LLM auf Daten zugreifen und diese wie erwartet manipulieren kann.

Häufig gestellte Fragen

Welche Datenbanken werden von MCP-Alchemy unterstützt?

MCP-Alchemy unterstützt mehrere relationale Datenbanken, darunter SQLite, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, Oracle und MS-SQL.

Ist MCP-Alchemy kostenlos zu verwenden?

Ja, MCP-Alchemy ist ein Open-Source-Projekt und kann kostenlos unter der MPL-2.0-Lizenz verwendet werden.

Wie kann ich zu MCP-Alchemy beitragen?

Sie können beitragen, indem Sie das Repository forken, Verbesserungen vornehmen und einen Pull-Request einreichen. Darüber hinaus können Sie Probleme melden oder Funktionen über die GitHub-Issues-Seite vorschlagen.

Wo finde ich die Dokumentation?

Die Dokumentation ist im Repository verfügbar und bietet detaillierte Anweisungen zur Installation, Konfiguration und Nutzung.

Kann MCP-Alchemy in der Produktion verwendet werden?

Ja, MCP-Alchemy ist darauf ausgelegt, robust zu sein und kann in Produktionsumgebungen verwendet werden, vorausgesetzt, es ist ordnungsgemäß konfiguriert und getestet.

MCP Alchemy

<a href="https://www.pulsemcp.com/servers/runekaagaard-alchemy"><img src="https://www.pulsemcp.com/badge/top-pick/runekaagaard-alchemy" width="400" alt="PulseMCP Badge"></a>

Status: Works great and is in daily use without any known bugs.

Status2: I just added the package to PyPI and updated the usage instructions. Please report any issues :)

Let Claude be your database expert! MCP Alchemy connects Claude Desktop directly to your databases, allowing it to:

• Help you explore and understand your database structure
• Assist in writing and validating SQL queries
• Displays relationships between tables
• Analyze large datasets and create reports
• Claude Desktop Can analyse and create artifacts for very large datasets using claude-local-files.

Works with PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQLite, Oracle, MS SQL Server, CrateDB, Vertica, and a host of other SQLAlchemy-compatible databases.

Installation

Ensure you have uv installed:

### Install uv if you haven't already
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Usage with Claude Desktop

Add to your claude_desktop_config.json. You need to add the appropriate database driver in the --with parameter.

Note: After a new version release there might be a period of up to 600 seconds while the cache clears locally cached causing uv to raise a versioning error. Restarting the MCP client once again solves the error.

SQLite (built into Python)

{
  "mcpServers": {
    "my_sqlite_db": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "mcp-alchemy==2025.8.15.91819",
               "--refresh-package", "mcp-alchemy", "mcp-alchemy"],
      "env": {
        "DB_URL": "sqlite:////absolute/path/to/database.db"
      }
    }
  }
}

PostgreSQL

{
  "mcpServers": {
    "my_postgres_db": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "mcp-alchemy==2025.8.15.91819", "--with", "psycopg2-binary",
               "--refresh-package", "mcp-alchemy", "mcp-alchemy"],
      "env": {
        "DB_URL": "postgresql://user:password@localhost/dbname"
      }
    }
  }
}

MySQL/MariaDB

{
  "mcpServers": {
    "my_mysql_db": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "mcp-alchemy==2025.8.15.91819", "--with", "pymysql",
               "--refresh-package", "mcp-alchemy", "mcp-alchemy"],
      "env": {
        "DB_URL": "mysql+pymysql://user:password@localhost/dbname"
      }
    }
  }
}

Microsoft SQL Server

{
  "mcpServers": {
    "my_mssql_db": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "mcp-alchemy==2025.8.15.91819", "--with", "pymssql",
               "--refresh-package", "mcp-alchemy", "mcp-alchemy"],
      "env": {
        "DB_URL": "mssql+pymssql://user:password@localhost/dbname"
      }
    }
  }
}

Oracle

{
  "mcpServers": {
    "my_oracle_db": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "mcp-alchemy==2025.8.15.91819", "--with", "oracledb",
               "--refresh-package", "mcp-alchemy", "mcp-alchemy"],
      "env": {
        "DB_URL": "oracle+oracledb://user:password@localhost/dbname"
      }
    }
  }
}

CrateDB

{
  "mcpServers": {
    "my_cratedb": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "mcp-alchemy==2025.8.15.91819", "--with", "sqlalchemy-cratedb>=0.42.0.dev1",
               "--refresh-package", "mcp-alchemy", "mcp-alchemy"],
      "env": {
        "DB_URL": "crate://user:password@localhost:4200/?schema=testdrive"
      }
    }
  }
}

For connecting to CrateDB Cloud, use a URL like crate://user:password@example.aks1.westeurope.azure.cratedb.net:4200?ssl=true.

Vertica

{
  "mcpServers": {
    "my_vertica_db": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "mcp-alchemy==2025.8.15.91819", "--with", "vertica-python",
               "--refresh-package", "mcp-alchemy", "mcp-alchemy"],
      "env": {
        "DB_URL": "vertica+vertica_python://user:password@localhost:5433/dbname",
        "DB_ENGINE_OPTIONS": "{\"connect_args\": {\"ssl\": false}}"
      }
    }
  }
}

Environment Variables

• DB_URL: SQLAlchemy database URL (required)
• CLAUDE_LOCAL_FILES_PATH: Directory for full result sets (optional)
• EXECUTE_QUERY_MAX_CHARS: Maximum output length (optional, default 4000)
• DB_ENGINE_OPTIONS: JSON string containing additional SQLAlchemy engine options (optional)

Connection Pooling

MCP Alchemy uses connection pooling optimized for long-running MCP servers. The default settings are:

• pool_pre_ping=True: Tests connections before use to handle database timeouts and network issues
• pool_size=1: Maintains 1 persistent connection (MCP servers typically handle one request at a time)
• max_overflow=2: Allows up to 2 additional connections for burst capacity
• pool_recycle=3600: Refreshes connections older than 1 hour (prevents timeout issues)
• isolation_level='AUTOCOMMIT': Ensures each query commits automatically

These defaults work well for most databases, but you can override them via DB_ENGINE_OPTIONS:

{
  "DB_ENGINE_OPTIONS": "{\"pool_size\": 5, \"max_overflow\": 10, \"pool_recycle\": 1800}"
}

For databases with aggressive timeout settings (like MySQL's 8-hour default), the combination of pool_pre_ping and pool_recycle ensures reliable connections.

API

Tools

• all_table_names

  • Return all table names in the database
  • No input required
  • Returns comma-separated list of tables

  users, orders, products, categories
  

• filter_table_names

  • Find tables matching a substring
  • Input: q (string)
  • Returns matching table names

  Input: "user"
  Returns: "users, user_roles, user_permissions"
  

• schema_definitions

  • Get detailed schema for specified tables
  • Input: table_names (string[])
  • Returns table definitions including:
    • Column names and types
    • Primary keys
    • Foreign key relationships
    • Nullable flags

  users:
      id: INTEGER, primary key, autoincrement
      email: VARCHAR(255), nullable
      created_at: DATETIME
      
      Relationships:
        id -> orders.user_id
  

• execute_query

  • Execute SQL query with vertical output format
  • Inputs:
    • query (string): SQL query
    • params (object, optional): Query parameters
  • Returns results in clean vertical format:

  1. row
  id: 123
  name: John Doe
  created_at: 2024-03-15T14:30:00
  email: NULL
  
  Result: 1 rows
  

  • Features:
    • Smart truncation of large results
    • Full result set access via claude-local-files integration
    • Clean NULL value display
    • ISO formatted dates
    • Clear row separation

Claude Local Files

When claude-local-files is configured:

• Access complete result sets beyond Claude's context window
• Generate detailed reports and visualizations
• Perform deep analysis on large datasets
• Export results for further processing

The integration automatically activates when CLAUDE_LOCAL_FILES_PATH is set.

Developing

First clone the github repository, install the dependencies and your database driver(s) of choice:

git clone git@github.com:runekaagaard/mcp-alchemy.git
cd mcp-alchemy
uv sync
uv pip install psycopg2-binary

Then set this in claude_desktop_config.json:

...
"command": "uv",
"args": ["run", "--directory", "/path/to/mcp-alchemy", "-m", "mcp_alchemy.server", "main"],
...

My Other LLM Projects

• MCP Redmine - Let Claude Desktop manage your Redmine projects and issues.
• MCP Notmuch Sendmail - Email assistant for Claude Desktop using notmuch.
• Diffpilot - Multi-column git diff viewer with file grouping and tagging.
• Claude Local Files - Access local files in Claude Desktop artifacts.

MCP Directory Listings

MCP Alchemy is listed in the following MCP directory sites and repositories:

• PulseMCP
• Glama
• MCP.so
• MCP Archive
• Playbooks MCP
• Awesome MCP Servers

Contributing

Contributions are warmly welcomed! Whether it's bug reports, feature requests, documentation improvements, or code contributions - all input is valuable. Feel free to:

• Open an issue to report bugs or suggest features
• Submit pull requests with improvements
• Enhance documentation or share your usage examples
• Ask questions and share your experiences

The goal is to make database interaction with Claude even better, and your insights and contributions help achieve that.

License

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