关于 Supabase MCP Server
Supabase MCP Server 通过标准化工具，让 AI 助手读取和修改 Supabase 表数据。它支持筛选查询及记录的创建、更新和删除，并通过环境变量配置。
主要功能
- 01按条件读取行并选择列
- 02创建单条或多条记录
- 03按筛选条件更新记录
- 04按筛选条件删除记录
- 05通过环境变量配置
适用场景
- 01查看指定表中的数据
- 02向 Supabase 表添加记录
- 03修改符合条件的记录
- 04删除符合条件的记录
MCP 相关
它将 Supabase 数据库操作作为工具提供给 MCP 客户端，并支持 stdio 传输。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
暂未收录安装方式
我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址，请按项目 README 中的说明安装。
工具
还没有获取到工具列表
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具，维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
Supabase MCP 服务
一个模型上下文协议（MCP）服务，可通过标准化工具让 AI 助手与 Supabase 数据库交互。
功能
- 使用筛选条件和列选择读取表中的行
- 创建单条或多条记录
- 使用灵活的筛选条件更新记录
- 使用筛选条件安全地删除记录
- 基于环境变量的配置
- 支持 Stdio 传输
安装
- 克隆仓库：
git clone <repository-url>
cd mcp
- 创建虚拟环境并安装依赖：
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # On Windows: .venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
- 设置环境变量：
在项目根目录中创建一个
.env文件，内容如下：
SUPABASE_URL=your_project_url
SUPABASE_SERVICE_KEY=your_service_role_key
用法
运行 MCP 服务：
python -m supabase_mcp.server
可用工具
read_rows
从 Supabase 表中读取数据，可选择使用筛选条件和指定列。
{
"table": "users",
"columns": ["id", "name", "email"], # Optional
"filters": {"is_active": true}, # Optional
"limit": 10 # Optional
}
create_records
向表中插入一条或多条记录。
{
"table": "users",
"records": {
"name": "John Doe",
"email": "[email protected]"
}
# Or multiple records:
# "records": [
# {"name": "John", "email": "[email protected]"},
# {"name": "Jane", "email": "[email protected]"}
# ]
}
update_records
更新符合特定筛选条件的记录。
{
"table": "users",
"filters": {"id": 123},
"data": {"status": "active"}
}
delete_records
删除符合特定筛选条件的记录。
{
"table": "users",
"filters": {"status": "inactive"}
}
安全
- 使用服务角色密钥执行数据库操作
- 需要正确配置环境变量
- 使用 Pydantic 模型验证所有输入
许可证
MIT 许可证
评论
支持 Markdown
一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。