Entwicklung · Lokaler MCP-Server
SchemaBrain
The trust and intelligence layer between AI agents and your database.
Was die MCP Registry angibt
Der Eintrag, wie er in der offiziellen MCP Registry veröffentlicht ist (Stand: 4. Oktober 2026), neueste Version.
- Registry-Name
io.github.Arun-kc/schemabrain- Version
- 0.6.0
- Status
- Aktiv
- Kategorie
- Entwicklung
- Transport
- stdio (lokaler Prozess)
- Paket
- PyPI
- Veröffentlicht
- 13. Juni 2026
- Aktualisiert
- 13. Juni 2026
- Herausgeber
- Arun-kc (GitHub)
- Namensraum
- Namensraum von der MCP Registry über GitHub verifiziert (github.com/Arun-kc) · So wird verifiziert
- Website
- schemabrain.mintlify.app
- Repository
- github.com/Arun-kc/schemabrain
- Quelle
- Eintrag in der Registry-API
Pakete
| Registry | Paket | Version | Transport |
|---|---|---|---|
| PyPILaufzeitumgebung: uvx | schemabrain | 0.6.0 | stdio |
So verbinden Sie SchemaBrain
SchemaBrain wird lokal ausgeführt, und zwar aus einem auf PyPI veröffentlichten Python-Paket: schemabrain, Version 0.6.0. Der Server spricht MCP über stdio: Der Client startet ihn als Programm und kommuniziert mit ihm über Standardein- und -ausgabe. Benötigt wird Python; Clients starten das Paket meist mit uvx (aus uv) oder nach pip install - der übliche Befehl lautet uvx schemabrain. Der Server liest die Umgebungsvariable DATABASE_URL (erforderlich, geheim); legen Sie sie in der Konfiguration des Clients für diesen Server fest.
Im JSON-Format mcpServers, das viele MCP-Clients für Desktop und Editor lesen, sieht der Eintrag so aus (Platzhalter in spitzen Klammern):
{
"mcpServers": {
"schemabrain": {
"command": "uvx",
"args": [
"schemabrain"
],
"env": {
"DATABASE_URL": "<geheim>"
}
}
}
}Abgeleitet aus dem Registry-Eintrag, hier nicht getestet. Was der Server tut und zu welchen Bedingungen, legt sein Herausgeber fest; prüfen Sie sein Repository oder seine Website, bevor Sie ihm Zugriff auf Ihre Konten oder Dateien geben. So fügen Sie einem Assistenten einen MCP-Server hinzu · Vor dem Verbinden
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