Desarrollo · Servidor MCP local
SchemaBrain
The trust and intelligence layer between AI agents and your database.
Lo que indica el MCP Registry
La entrada tal como está publicada en el MCP Registry oficial (consultada el 4 de octubre de 2026), última versión.
- Nombre en el registro
io.github.Arun-kc/schemabrain- Versión
- 0.6.0
- Estado
- Activo
- Categoría
- desarrollo
- Transporte
- stdio (proceso local)
- Paquete
- PyPI
- Publicado
- 13 de junio de 2026
- Actualizado
- 13 de junio de 2026
- Editor
- Arun-kc (GitHub)
- Espacio de nombres
- Espacio de nombres verificado por el MCP Registry mediante GitHub (github.com/Arun-kc) · cómo
- Sitio web
- schemabrain.mintlify.app
- Repositorio
- github.com/Arun-kc/schemabrain
- Fuente
- Entrada en la API del registro
Paquetes
| Registro | Paquete | Versión | Transporte |
|---|---|---|---|
| PyPIentorno de ejecución: uvx | schemabrain | 0.6.0 | stdio |
Cómo conectar SchemaBrain
SchemaBrain se ejecuta en local a partir de un paquete de Python publicado en PyPI: schemabrain, versión 0.6.0. Usa MCP mediante stdio, así que el cliente lo inicia como programa y se comunica con él a través de la entrada y salida estándar. Necesita Python; los clientes suelen iniciarlo con uvx (de uv) o tras pip install - el comando habitual es uvx schemabrain. Lee la variable de entorno DATABASE_URL (obligatorio, secreto); hay que definirla en la configuración del cliente para este servidor.
En el formato JSON mcpServers que leen muchos clientes MCP de escritorio y de editores de código, la entrada tiene este aspecto (marcadores de posición entre corchetes angulares):
{
"mcpServers": {
"schemabrain": {
"command": "uvx",
"args": [
"schemabrain"
],
"env": {
"DATABASE_URL": "<secreto>"
}
}
}
}Obtenido de la entrada del registro, sin probar aquí. Lo que hace el servidor, y en qué condiciones, lo determina su editor; conviene revisar su repositorio o sitio web antes de darle acceso a cuentas o archivos propios. Cómo añadir un servidor MCP a un asistente · Antes de conectar
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