Structly MCP Server
Enables AI agents to manage Structly (VisualDB) projects and schemas, including tables, columns, relationships, Git branches, SQL import/export, and AI-powered schema generation.
README
Structly MCP Server
MCP-сервер для Structly (VisualDB) — позволяет ИИ-агентам полноценно работать с проектами, схемами, таблицами, колонками, связями, группами, Git-ветками, SQL-импортом/экспортом и AI-генерацией схем через протокол Model Context Protocol.
Сервер — отдельный процесс, который общается со Structly по REST API, используя bearer-токен из раздела «Интеграции» продукта.
Возможности
Проекты — список, создание, редактирование, удаление.
Схемы — список, создание, редактирование, удаление, коммит, анализ,
AI-генерация (create / modify), применение результата ИИ.
Таблицы и колонки — получение диаграммы схемы, создание/редактирование/удаление таблиц, массовое обновление позиций, управление колонками (типы, PK, default).
Группы и связи — группы таблиц для визуальной организации, связи (внешние ключи) с действиями при удалении/обновлении.
SQL — импорт DDL в схему, экспорт схемы в SQL.
Git — ветки, fork, коммиты, checkout, reset, merge, миграции, DAG коммитов, ветка по умолчанию.
Источники данных — привязка проекта к Structly Agent, проверка подключения, задачи синхронизации (sync-jobs).
Требования
Через npx (рекомендуется):
- Node.js 18+ (npx)
- Запущенный бэкенд Structly
- API-токен Structly из раздела «Интеграции»
Из исходников:
- Python 3.12+
- uv (или любой pip-окружение)
- Запущенный бэкенд Structly
- API-токен Structly из раздела «Интеграции»
Установка
Через npx (рекомендуется)
Ничего устанавливать не нужно — сервер собран в standalone-бинарник (PyInstaller) и запускается из npm:
npx -y structly-mcp
Из исходников
cd mcp_visualdb
uv sync
cp .env.example .env
Заполните .env:
STRUCTLY_API_TOKEN=<токен из «Интеграций»>
Запуск
Через npx (рекомендуется, без Python и uv)
npx -y structly-mcp --transport stdio
Параметры те же, что и у Python-версии (--transport, --host, --port).
Переменные окружения STRUCTLY_API_URL (по умолчанию http://localhost:8000)
и STRUCTLY_API_TOKEN задаются через env в конфиге MCP-клиента.
Из исходников
stdio (для локальных агентов: Claude Code, opencode и др.)
uv run structly-mcp --transport stdio
Или через модуль:
uv run python -m mcp_visualdb
Streamable HTTP (для удалённых агентов)
uv run structly-mcp --transport streamable-http --host 0.0.0.0 --port 8765
MCP endpoint будет доступен по адресу http://<host>:<port>/mcp.
SSE (устаревший транспорт)
uv run structly-mcp --transport sse --host 0.0.0.0 --port 8765
Сборка и публикация npm-пакета
- Сборка standalone-бинарника:
build/README.md - npm-пакет: папка
npm/ - Публикация:
cd npm && npm publish - Локальная проверка без публикации:
cd npm && npm link→npx structly-mcp
Подключение к агенту
Через npx (рекомендуется)
Пример конфигурации MCP-сервера в клиенте (opencode / Claude Desktop):
{
"mcpServers": {
"structly": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "structly-mcp"],
"env": {
"STRUCTLY_API_TOKEN": "<ваш_токен>",
}
}
}
}
Из исходников (uv)
{
"mcpServers": {
"structly": {
"command": "uv",
"args": [
"run",
"--directory",
"E:/project/PycharmProjects/mcp_visualdb",
"structly-mcp"
],
"env": {
"STRUCTLY_API_TOKEN": "<ваш_токен>",
}
}
}
}
⚠️ MCP-клиенты передают в subprocess только ограниченный набор переменных окружения, поэтому токен нужно передавать через
envконфигурации клиента (в.envфайле проекта он не подхватится при запуске черезnpx).
Инструменты (47)
| Категория | Инструменты |
|---|---|
| Проекты | list_projects, create_project, edit_project, delete_project |
| Схемы | list_schemas, create_schema, edit_schema, delete_schema, commit_schema, analyze_schema |
| AI-схемы | ai_preview_schema, ai_get_preview, ai_apply_schema |
| Диаграмма | get_diagram, export_schema_sql |
| Таблицы | create_table, edit_table, delete_table, batch_edit_tables |
| Колонки | create_column, edit_column, delete_column |
| Группы | create_group, edit_group, delete_group |
| Связи | create_relationship, edit_relationship, delete_relationship |
| SQL | import_sql_into_schema |
| Git | list_branches, create_branch, fork_branch, commit_to_branch, checkout_branch, checkout_commit, reset_branch, merge_branches, get_branch_migration, get_commit_dag, set_default_branch |
| Data sources | get_data_source, set_data_source, delete_data_source, test_connection, list_sync_jobs, create_sync_job, get_sync_job |
Ресурсы
structly://projects— список проектовstructly://projects/{project_uuid}/schemas— схемы проектаstructly://schemas/{schema_uuid}/diagram— полная структура схемы
Промпты
create_project— создать проект по описаниюdesign_schema— спроектировать схему по требованиямmodify_schema— внести изменения в схему по описанию
Тесты
uv run pytest
uv run ruff check src
Структура проекта
src/mcp_visualdb/
├── __main__.py # python -m mcp_visualdb
├── cli.py # точка входа, выбор транспорта
├── config.py # настройки из .env
├── client.py # HTTP-клиент Structly API
├── server.py # сборка MCPServer
├── utils.py # утилиты (JSON-сериализация)
├── resources.py # ресурсы MCP
├── prompts.py # промпты MCP
└── tools/ # инструменты MCP
├── projects.py
├── schemas.py
├── tables.py
├── git.py
├── data_sources.py
└── sql.py
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.