Mcp Alchimie

Qu'est-ce que MCP-Alchemy ?

MCP-Alchemy est un serveur de Protocole de Contexte de Modèle (MCP) conçu pour fournir aux Modèles de Langage de Grande Taille (LLMs) un accès et des connaissances sur diverses bases de données relationnelles. Cela inclut des bases de données populaires telles que SQLite, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, Oracle et MS-SQL. En tirant parti de MCP-Alchemy, les développeurs peuvent améliorer leurs applications avec la capacité d'interagir de manière transparente avec ces bases de données, permettant des fonctionnalités plus dynamiques et axées sur les données.

Caractéristiques de MCP-Alchemy

• Support Multi-Base de Données : MCP-Alchemy prend en charge une large gamme de bases de données relationnelles, permettant une intégration et une gestion des données polyvalentes.
• Interaction Améliorée avec les LLM : Il permet aux LLM de récupérer et de manipuler des données provenant de bases de données, les rendant plus puissants et conscients du contexte.
• Open Source : Le projet est disponible publiquement, encourageant la collaboration et les contributions des développeurs du monde entier.
• Interface Conviviale : Conçu avec l'ergonomie à l'esprit, MCP-Alchemy fournit une interface simple pour que les développeurs interagissent avec les bases de données.
• Documentation Robuste : Une documentation complète est disponible pour aider les utilisateurs à configurer et à utiliser le serveur efficacement.

Comment utiliser MCP-Alchemy

1. Installation : Commencez par cloner le dépôt MCP-Alchemy depuis GitHub. Utilisez la commande :

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

2. Configuration : Suivez les instructions d'installation dans la documentation pour configurer le serveur sur votre machine locale ou votre environnement serveur.
3. Configuration : Configurez le serveur pour se connecter à vos bases de données relationnelles souhaitées en modifiant les fichiers de configuration selon vos identifiants de base de données.
4. Intégration : Intégrez MCP-Alchemy avec votre application LLM en utilisant les points de terminaison API fournis pour envoyer des requêtes et recevoir des réponses.
5. Test : Testez l'intégration en exécutant des requêtes d'exemple pour vous assurer que le LLM peut accéder et manipuler les données comme prévu.

Questions Fréquemment Posées

Quelles bases de données sont prises en charge par MCP-Alchemy ?

MCP-Alchemy prend en charge plusieurs bases de données relationnelles, y compris SQLite, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, Oracle et MS-SQL.

MCP-Alchemy est-il gratuit à utiliser ?

Oui, MCP-Alchemy est un projet open-source, et il est gratuit à utiliser sous la licence MPL-2.0.

Comment puis-je contribuer à MCP-Alchemy ?

Vous pouvez contribuer en forkant le dépôt, en apportant des améliorations et en soumettant une demande de tirage. De plus, vous pouvez signaler des problèmes ou suggérer des fonctionnalités via la page des problèmes de GitHub.

Où puis-je trouver la documentation ?

La documentation est disponible dans le dépôt et fournit des instructions détaillées sur l'installation, la configuration et l'utilisation.

MCP-Alchemy peut-il être utilisé en production ?

Oui, MCP-Alchemy est conçu pour être robuste et peut être utilisé dans des environnements de production, à condition qu'il soit correctement configuré et testé.

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

Mozilla Public License Version 2.0