mcp/sqlite-mcp-server

SQLite MCP服务器将SQLite转换为功能强大的AI就绪数据库引擎，结合关系型操作、高级分析、文本和向量搜索、地理空间能力及智能工作流自动化，使开发者和AI助手能更自然高效地交互数据，成为工作流感知助手。

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SQLite MCP Server

SQLite MCP服务器将SQLite转换为功能强大的AI就绪数据库引擎。它融合了标准关系型操作与高级分析、文本和向量搜索、地理空间能力以及智能工作流自动化。通过在SQLite基础上叠加商业智能工具、语义资源和引导式提示，使开发者和AI助手能够更自然、更有效地与数据交互。

这使其不仅是一个数据库接口，更是开发者和AI系统的工作流感知助手。

核心特性

高级文本处理：全面的文本分析工具包，包含8个专业工具：PCRE正则表达式提取/替换、基于Levenshtein距离的模糊匹配、语音匹配（Soundex/Metaphone）、文本相似度分析（余弦/杰卡德）、归一化操作、模式验证、高级多方法搜索及全面文本验证
统计分析库：用于数据分析的综合统计函数，包括描述性统计、百分位分析和时间序列分析
JSONB二进制存储：高效的二进制JSON存储，提升性能并减少存储需求
事务安全性：所有写操作自动包装在事务中，错误时可正确回滚
外键约束强制：跨所有连接自动执行外键约束
高级SQL支持：复杂查询，包括窗口函数、子查询和高级过滤
商业智能：集成备忘录资源，用于在分析过程中捕获业务洞察
增强错误处理：JSON相关错误的详细诊断，包含具体修复建议
多级缓存：分层缓存以实现最佳性能
模式识别：自动优化频繁执行的查询
JSON验证：防止无效JSON存储到数据库中
WAL模式兼容：与现有预写日志（WAL）模式兼容
全面模式工具：用于探索和记录数据库结构的增强工具
数据库管理工具：完整的维护工具套件，包括VACUUM、ANALYZE、完整性检查、性能统计和索引使用分析
全文搜索（FTS5）：全面的FTS5实现，包括表创建、索引管理以及带BM25排名和片段的增强搜索
备份/恢复操作：企业级备份和恢复能力，支持SQLite备份API、完整性验证和安全确认
高级PRAGMA操作：全面的SQLite配置管理、性能优化和数据库内省工具
虚拟表管理：完整的虚拟表生命周期管理，支持R-Tree空间索引、CSV文件访问和序列生成
SpatiaLite地理空间分析：企业级GIS能力，包括空间索引、几何操作和全面空间分析
增强虚拟表：智能CSV/JSON导入，支持自动数据类型推断、嵌套对象展平和模式分析
语义/向量搜索：AI原生语义搜索，支持嵌入存储、余弦相似度和混合关键词+语义排名
向量索引优化：近似最近邻（ANN）搜索，结合k-means聚类和空间索引，实现亚线性O(log n)性能
智能MCP资源：动态数据库元感知，提供实时模式、能力、统计、搜索索引和性能洞察
引导式MCP提示：智能工作流自动化，包括语义查询转换、表摘要、数据库优化和混合搜索方案

什么是MCP服务器？

MCP信息

属性	详情
Docker镜像	mcp/sqlite-mcp-server
作者	neverinfamous
代码仓库	[***]

镜像构建信息

属性	详情
Dockerfile	[***]
Docker镜像构建方	Docker Inc.
Docker Scout健康评分	!Docker Scout Health Score
验证签名	`COSIGN_REPOSITORY=mcp/signatures cosign verify mcp/sqlite-mcp-server --key [***]`
许可证	MIT License

可用工具（25个）

服务器提供的工具	简短描述
`read_query`	在SQLite数据库上执行SELECT查询
`write_query`	在SQLite数据库上执行INSERT、UPDATE或DELETE查询
`create_table`	在SQLite数据库中创建新表
`list_tables`	列出SQLite数据库中的所有表
`describe_table`	获取特定表的模式信息
`append_insight`	向备忘录添加业务洞察
`create_fts_table`	创建用于全文搜索的FTS5虚拟表
`fts_search`	执行带排名和片段的增强全文搜索
`create_embeddings_table`	创建优化用于存储嵌入向量及元数据的表
`semantic_search`	使用余弦相似度执行语义相似性搜索
`hybrid_search`	结合FTS5关键词搜索与语义相似性
`descriptive_statistics`	计算数值列的综合描述性统计
`correlation_analysis`	计算两个数值列之间的相关系数
`regression_analysis`	对两个变量执行线性回归分析
`outlier_detection`	使用IQR方法和Z分数分析检测异常值
`create_csv_table`	创建访问CSV文件的虚拟表
`create_json_collection_table`	为JSON文件集合（JSONL、JSON数组）创建虚拟表
`analyze_csv_schema`	分析CSV文件并推断数据类型（无需创建表）
`fuzzy_match`	使用Levenshtein距离和序列匹配查找模糊匹配
`text_similarity`	计算列之间或与参考文本的文本相似度
`backup_database`	创建数据库备份到文件
`restore_database`	从备份文件恢复数据库
`vacuum_database`	通过回收未使用空间和碎片整理优化数据库
`integrity_check`	检查数据库完整性并报告任何损坏
`database_stats`	获取数据库性能和使用统计信息

工具详情

工具：`read_query`

在SQLite数据库上执行SELECT查询

参数	类型	描述
`query`	`string`	要执行的SELECT SQL查询

工具：`write_query`

在SQLite数据库上执行INSERT、UPDATE或DELETE查询

参数	类型	描述
`query`	`string`	要执行的SQL查询

工具：`create_table`

在SQLite数据库中创建新表

参数	类型	描述
`query`	`string`	CREATE TABLE SQL语句

工具：`list_tables`

列出SQLite数据库中的所有表

工具：`describe_table`

获取特定表的模式信息

参数	类型	描述
`table_name`	`string`	要描述的表名

工具：`append_insight`

向备忘录添加业务洞察

参数	类型	描述
`insight`	`string`	数据分析过程中发现的业务洞察

工具：`create_fts_table`

创建用于全文搜索的FTS5虚拟表

参数	类型	描述
`table_name`	`string`	FTS5表的名称
`columns`	`array`	要包含在FTS5索引中的列列表

工具：`fts_search`

执行带排名和片段的增强全文搜索

参数	类型	描述
`table_name`	`string`	要搜索的FTS5表名
`query`	`string`	FTS5搜索查询

工具：`create_embeddings_table`

创建优化用于存储嵌入向量及元数据的表

参数	类型	描述
`table_name`	`string`	嵌入表的名称
`embedding_dim`	`number`	嵌入向量的维度

工具：`semantic_search`

使用余弦相似度执行语义相似性搜索

参数	类型	描述
`table_name`	`string`	要搜索的嵌入表名
`query_embedding`	`array`	用于相似性搜索的查询嵌入向量

工具：`hybrid_search`

结合FTS5关键词搜索与语义相似性

参数	类型	描述
`embeddings_table`	`string`	嵌入表的名称
`fts_table`	`string`	FTS5表的名称
`query_text`	`string`	用于FTS5关键词搜索的文本查询
`query_embedding`	`array`	用于语义搜索的查询嵌入

工具：`descriptive_statistics`

计算数值列的综合描述性统计

参数	类型	描述
`table_name`	`string`	表名
`column_name`	`string`	要分析的数值列名

工具：`correlation_analysis`

计算两个数值列之间的相关系数

参数	类型	描述
`table_name`	`string`	表名
`column_x`	`string`	第一个数值列
`column_y`	`string`	第二个数值列

工具：`regression_analysis`

对两个变量执行线性回归分析

参数	类型	描述
`table_name`	`string`	表名
`x_column`	`string`	自变量列
`y_column`	`string`	因变量列

工具：`outlier_detection`

使用IQR方法和Z分数分析检测异常值

参数	类型	描述
`table_name`	`string`	表名
`column_name`	`string`	要分析的数值列名

工具：`create_csv_table`

创建访问CSV文件的虚拟表

参数	类型	描述
`table_name`	`string`	CSV虚拟表的名称
`csv_file_path`	`string`	CSV文件的路径

工具：`create_json_collection_table`

为JSON文件集合（JSONL、JSON数组）创建虚拟表

参数	类型	描述
`table_name`	`string`	JSON集合虚拟表的名称
`json_file_path`	`string`	JSON文件路径（JSONL或JSON数组）

工具：`analyze_csv_schema`

分析CSV文件并推断数据类型（无需创建表）

参数	类型	描述
`csv_file_path`	`string`	要分析的CSV文件路径

工具：`fuzzy_match`

使用Levenshtein距离和序列匹配查找模糊匹配

参数	类型	描述
`table_name`	`string`	表名
`column_name`	`string`	要搜索的列名
`search_term`	`string`	要查找模糊匹配的术语

工具：`text_similarity`

计算列之间或与参考文本的文本相似度

参数	类型	描述
`table_name`	`string`	表名
`column_name`	`string`	要分析的列名

工具：`backup_database`

创建数据库备份到文件

参数	类型	描述
`backup_path`	`string`	备份文件将被创建的路径

工具：`restore_database`

从备份文件恢复数据库

参数	类型	描述
`backup_path`	`string`	要恢复的备份文件路径
`confirm`	`boolean`	确认标志（防止意外恢复，必填）

工具：`vacuum_database`

通过回收未使用空间和碎片整理优化数据库

工具：`integrity_check`

检查数据库完整性并报告任何损坏

工具：`database_stats`

获取数据库性能和使用统计信息

使用此MCP服务器

json
{
  "mcpServers": {
    "sqlite-mcp-server": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "mcp/sqlite-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

为什么使用Docker运行MCP服务器更安全？

查看更多 sqlite-mcp-server 相关镜像 →

zabbix/zabbix-proxy-sqlite3

by Zabbix

认证

Zabbix代理是Zabbix监控系统的关键组件，用于分布式监控架构中，承担数据采集、转发及本地缓存任务，能有效减轻中心服务器负载并提升监控响应效率；而支持SQLite3数据库的Zabbix代理，采用轻量级嵌入式数据库技术，无需独立数据库服务，配置简便且资源占用低，适用于中小型监控场景或资源受限环境，为用户提供灵活高效的本地数据存储与管理解决方案。

5610M+ pulls

上次更新：6 天前

用户好评

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oldzhang

运维工程师

Linux服务器

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常见问题

Q1:轩辕镜像免费版与专业版有什么区别？

免费版仅支持 Docker Hub 加速，不承诺可用性和速度；专业版支持更多镜像源，保证可用性和稳定速度，提供优先客服响应。

Q2:轩辕镜像免费版与专业版有分别支持哪些镜像？

免费版仅支持 docker.io；专业版支持 docker.io、gcr.io、ghcr.io、registry.k8s.io、nvcr.io、quay.io、mcr.microsoft.com、docker.elastic.co 等。

Q3:流量耗尽错误提示

当返回 402 Payment Required 错误时，表示流量已耗尽，需要充值流量包以恢复服务。

Q4:410 错误问题

通常由 Docker 版本过低导致，需要升级到 20.x 或更高版本以支持 V2 协议。

Q5:manifest unknown 错误

先检查 Docker 版本，版本过低则升级；版本正常则验证镜像信息是否正确。

Q6:镜像拉取成功后，如何去掉轩辕镜像域名前缀？

使用 docker tag 命令为镜像打上新标签，去掉域名前缀，使镜像名称更简洁。

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