shop-mcp
Enables AI agents to safely explore and query a SQLite database in read-only mode, allowing them to inspect schema and run analytical SQL queries without risking data modification.
README
shop-mcp — Read-Only SQLite MCP Server
MCP-сервер на Python, предоставляющий AI-агенту (например, Pi) безопасный read-only доступ к базе данных SQLite shop.db через stdio.
Агент самостоятельно исследует схему БД, пишет SQL-запросы и решает аналитические задачи. Сервер не содержит готовых ответов — только инструменты для исследования и выполнения read-only запросов.
AI Agent (Pi)
│ stdio
▼
┌────────────────────┐
│ MCP Server │ list_tables / describe_table / read_query
└─────────┬──────────┘
▼
SQL validation ← только один SELECT / WITH ... SELECT
▼
read-only guard ← connection authorizer
▼
SQLite (mode=ro) ← файл физически невозможно изменить
1. Requirements
- Python 3.13+
- uv
- Файл базы данных
shop.db(уже находится в корне проекта)
2. Installation
uv sync
uv создаст виртуальное окружение и установит зависимости. Вручную создавать venv не нужно.
3. Database configuration
Путь к базе не захардкожен и настраивается через переменную окружения.
Вариант A — переменная окружения (абсолютный путь):
export SHOP_DB_PATH=/absolute/path/to/shop.db
export MAX_RESULT_ROWS=1000 # опционально, default 1000
Вариант B — без настройки (fallback): если SHOP_DB_PATH не задана, сервер использует shop.db из корня проекта.
Допустимо также скопировать .env.example в .env и указать значения там (сервер читает .env из корня проекта; переменные окружения имеют приоритет):
cp .env.example .env
4. Run MCP locally
uv run python -m shop_mcp.server
Сервер работает через stdio и ожидает MCP-протокол на stdin/stdout — отдельно его запускать не нужно, его запускает сам клиент (Pi). Ручной запуск выше полезен только для отладки.
Некорректная конфигурация (например, отсутствует файл БД) завершает процесс с понятным сообщением в stderr.
5. Connect MCP to Pi
Pi подключает MCP-серверы через пакет pi-mcp-adapter и читает конфигурацию из .mcp.json в корне проекта. Такой файл уже входит в репозиторий:
{
"mcpServers": {
"shop": {
"command": "uv",
"args": ["run", "python", "-m", "shop_mcp.server"],
"cwd": "/Users/stalexsm/projects/shop-mcp"
}
}
}
Для другой машины поправьте cwd на абсолютный путь к каталогу проекта (или замените на env с переменной SHOP_DB_PATH):
{
"mcpServers": {
"shop": {
"command": "uv",
"args": ["run", "python", "-m", "shop_mcp.server"],
"cwd": "/absolute/path/to/shop-mcp",
"env": {
"SHOP_DB_PATH": "/absolute/path/to/shop.db",
"MAX_RESULT_ROWS": "1000"
}
}
}
}
Запускать отдельный HTTP-сервер или вручную держать python server.py в терминале не требуется: Pi сам стартует процесс по stdio (лениво, при первом обращении к инструментам).
Если адаптер ещё не установлен:
pi install npm:pi-mcp-adapter
Затем перезапустите Pi в каталоге проекта. Инструменты сервера появятся в панели /mcp.
6. Available tools
list_tables
Список таблиц БД с кратким описанием и количеством строк. Отправная точка исследования схемы. SQL не требуется.
describe_table
Структура одной таблицы: колонки (name, type, nullable, primary_key, default) и foreign keys в виде orders.customer_id -> customers.id. Несуществующая таблица даёт понятную ошибку со списком доступных таблиц.
read_query
Выполнение одного read-only SQL-запроса (SELECT или WITH ... SELECT).
Параметры:
sql(обязательный) — текст запроса;max_rows(опциональный) — запрошенный лимит строк; серверный hard limitMAX_RESULT_ROWS(по умолчанию 1000) не может быть превышен.
Поддерживается обычная аналитика SQLite: JOIN, LEFT JOIN, GROUP BY, HAVING, ORDER BY, LIMIT/OFFSET, COUNT/SUM/AVG/MIN/MAX, DISTINCT, CASE, CTE.
Результат — структурированный JSON:
{
"columns": ["name", "revenue"],
"rows": [["Ноутбук UltraBook 15", 6569270.0]],
"row_count": 1,
"truncated": false,
"execution_time_ms": 0.716
}
truncated: true означает, что из-за лимита возвращена только часть строк — уточните запрос (LIMIT, WHERE, агрегация), не считая данные полными.
7. Security model
Три независимых уровня защиты:
- SQL validation — разрешён ровно один statement, начинающийся с
SELECT/WITH. ЗапрещеныINSERT,UPDATE,DELETE,REPLACE INTO,DROP,ALTER,CREATE,ATTACH,DETACH,VACUUM,REINDEX,PRAGMAи другие изменяющие операции. Multi-statement запросы (SELECT ...; DELETE ...) отклоняются целиком. Валидатор понимает строковые литералы, комментарии и закавыченные идентификаторы, поэтому'DELETE'внутри строки не считается нарушением. - Connection authorizer — всё, что не является чтением (SELECT / чтение таблицы / вызов функции), отклоняется на этапе подготовки запроса.
mode=ro— файл SQLite открывается в read-only режиме; даже при обходе первых двух уровней физическая запись невозможна.
Ошибки возвращаются агенту в понятном виде (Database query failed: no such column: foo) — без traceback, путей файловой системы и деталей реализации.
shop.db — read-only source of truth: сервер не изменяет ни содержимое, ни структуру файла. Это зафиксировано тестом целостности (checksum + счётчики строк до/после всех попыток разрушающих операций).
8. Example questions
Задайте эти вопросы агенту Pi — он сам вызовет list_tables, describe_table и read_query:
- Show me all available tables and explain what information each table contains.
- Who is the customer who spent the most money?
- What are the top 5 best-selling products?
- What are the top 3 product categories by revenue?
- How much revenue did we generate in 2025?
- Which customer placed the most orders?
Справка по бизнес-логике (агент выводит это из описаний инструментов, сервер ответов не кодирует):
- revenue по товарам/категориям считается как
SUM(order_items.quantity * order_items.unit_price); - заказы со статусом
cancelledне учитываются; - revenue по годам считается по
orders.order_date; если заказов нет — корректный ответ0.
Вопрос про страны
How many customers are from Germany? — на этот вопрос нельзя достоверно ответить: в таблице customers нет поля country (только first_name, last_name, email, phone, created_at). Сервер отдаёт агенту достоверную информацию о схеме, а агент обязан сообщить, что требуемых данных в БД нет, вместо того чтобы выводить страну из email/телефона или гадать.
9. Testing
uv run pytest
Набор тестов (66):
tests/test_database.py— read-only подключение, discovery схемы, foreign keys, закрытие соединений;tests/test_security.py— все запрещённые операции (раздел 24 спецификации), multi-statement, integrity-тест БД;tests/test_tools.py— интеграционные тесты MCP-инструментов через реальную клиентскую сессию (in-memory transport), включая обработку ошибок;tests/test_analytics.py— аналитические сценарии (раздел 27) со сверкой против независимого SQLite-источника, лимиты размера результата.
Тесты не изменяют shop.db (integrity-тест сверяет checksum файла).
10. Troubleshooting
| Симптом | Причина и решение |
|---|---|
Configuration error: Database file not found |
SHOP_DB_PATH указывает на несуществующий файл. Укажите абсолютный путь или положите shop.db в корень проекта. |
| Инструменты не видны в Pi | Убедитесь, что .mcp.json лежит в корне проекта, cwd указывает на каталог проекта, установлен pi-mcp-adapter (pi install npm:pi-mcp-adapter), и перезапустите Pi. |
Multiple SQL statements are not allowed |
В одном вызове read_query допускается ровно один statement; разделите запрос на несколько вызовов. |
Only read-only queries are allowed |
Запрос начинается не с SELECT/WITH либо содержит DML/DDL. Перепишите запрос как SELECT. |
Результат неполный (truncated: true) |
Сработал лимит строк. Добавьте LIMIT/WHERE/агрегацию или увеличивать его не пытайтесь — hard limit задаёт сервер. |
| Хочу другой лимит строк | Задайте MAX_RESULT_ROWS в окружении (сервер перезапустится Pi автоматически при следующем старте). |
Project layout
shop-mcp/
├── README.md
├── pyproject.toml
├── uv.lock
├── .env.example
├── .gitignore
├── .mcp.json # конфигурация MCP для Pi
├── shop.db # read-only source of truth
├── scripts/
│ └── smoke_stdio.py # ручной smoke-тест через реальный stdio
├── src/shop_mcp/
│ ├── __init__.py
│ ├── server.py # MCP-инструменты (stdio)
│ ├── database.py # read-only слой доступа к SQLite
│ ├── security.py # SQL validation + single-statement guard
│ ├── models.py # структуры результатов
│ └── config.py # SHOP_DB_PATH / MAX_RESULT_ROWS
└── tests/
├── test_database.py
├── test_security.py
├── test_tools.py
└── test_analytics.py
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。