CockroachDB MCP Server

Der CockroachDB MCP Server verbindet KI-Assistenten wie Claude Code oder Cursor mit einem CockroachDB-Cluster. Der Assistent kann damit Datenbanken und Tabellen auflisten, Schemas lesen, Abfragen ausführen und erklären lassen und auf Wunsch auch Daten schreiben. Der Server stammt von Cockroach Labs, dem Hersteller der Datenbank, und ist als Open-Source-Projekt unter der Apache-Lizenz 2.0 veröffentlicht. Die Dokumentation beschreibt ihn als Zugang für KI-Werkzeuge und Agenten, die auf ein bestehendes Cluster zugreifen sollen.

Was ist der CockroachDB MCP Server?

CockroachDB ist eine verteilte SQL-Datenbank, die das PostgreSQL-Protokoll spricht und auf Ausfallsicherheit ausgelegt ist. MCP ist ein offener Standard, über den ein Assistent Werkzeuge eines externen Dienstes aufruft. Der Server übersetzt die Aufrufe des Assistenten in SQL-Befehle gegen Ihr Cluster. Laut Dokumentation läuft er standardmäßig als lokaler Unterprozess Ihres KI-Werkzeugs (stdio), sodass jede Person mit den eigenen SQL-Zugangsdaten arbeitet. Alternativ lässt er sich als dauerhaft laufender HTTP-Dienst betreiben, den mehrere Clients per HTTPS und Bearer-Token erreichen.

Welche Werkzeuge stehen zur Verfügung?

Ohne weitere Einstellung sind zehn lesende Werkzeuge aktiv: Datenbanken und Tabellen auflisten, das Schema einer Tabelle lesen, Clusterinformationen und Knoten abrufen, SQL-Benutzer anzeigen, laufende Abfragen und Anweisungen einsehen, SELECT-Abfragen ausführen und Ausführungspläne mit EXPLAIN erzeugen. Schreibende Werkzeuge gibt es nur, wenn Sie die Umgebungsvariable CRDB_MCP_ENABLE_WRITE_QUERIES auf true setzen: Datenbanken und Tabellen anlegen sowie Zeilen einfügen, ändern und löschen. Ändern und Löschen verlangen laut Dokumentation immer eine WHERE-Bedingung. Listenwerkzeuge liefern standardmäßig höchstens 100 Zeilen, und ein SELECT ohne Limit bekommt automatisch eines angehängt.

Wofür ist er besonders nützlich?

Der Nutzen liegt in der Arbeit mit einem unbekannten oder gewachsenen Schema. Statt Tabellen von Hand zu beschreiben, lassen Sie den Assistenten das Schema lesen und daraus Abfragen, Migrationen oder Indexvorschläge ableiten. Mit dem Erklärwerkzeug prüft er, wie das Cluster eine Abfrage ausführen würde, und über die Anzeige laufender Abfragen hilft er bei der Suche nach Langläufern. Für Entwicklerinnen und Entwickler, die gegen CockroachDB bauen, ist das schneller als SQL-Clients und Dokumentation parallel offen zu halten.

Einrichtung

Sie brauchen ein CockroachDB-Cluster und einen SQL-Benutzer. Installiert wird mit go install github.com/cockroachdb/cockroachdb-mcp-server@latest (laut Dokumentation ab Go 1.26), über vorgefertigte Programmdateien für Linux und Windows, ein Docker-Image oder aus dem Quellcode. Die Verbindung wird ausschließlich über Umgebungsvariablen konfiguriert, etwa CRDB_HOST, CRDB_USERNAME und die Pfade zu Zertifikaten. Den Befehl tragen Sie anschließend als stdio-Server in Ihrem MCP-Client ein.

Sicherheit und Grenzen

Die Voreinstellungen sind streng: Sitzungen sind schreibgeschützt, Passwort-Anmeldung wird standardmäßig abgelehnt, empfohlen ist Zertifikatsanmeldung, und die Verbindung verlangt TLS. Im HTTP-Modus startet der Server laut Dokumentation nicht ohne Zertifikat und Schlüssel. Abfragen laufen standardmäßig mit niedriger Priorität, damit Agentenlast Produktivlast nicht verdrängt, und ein Zeitlimit von 30 Sekunden bricht lange Abfragen ab. Das Repository betont, dass die SQL-Rolle und nicht der Server die eigentliche Sicherheitsgrenze ist: Verbinden Sie sich nie als Root oder Administrator. Ergebnisse gelangen in den Kontext des KI-Clients und damit zum Modellanbieter.

Kosten

Der Server ist kostenlos und quelloffen, setzt aber ein CockroachDB-Cluster voraus. Laut Preisseite gibt es CockroachDB Cloud in den Editionen Standard und Mission Critical mit Abrechnung nach genutzter Rechenzeit sowie eine zeitlich begrenzte Testphase mit Guthaben für neue Organisationen. Für die Cloud gibt es laut Dokumentation einen eigenen MCP-Server mit separater Einrichtung. Aktuelle Konditionen stehen auf der offiziellen Preisseite.

Für wen lohnt sich der CockroachDB MCP Server?

Er lohnt sich für Teams, die bereits CockroachDB einsetzen und Schema-Arbeit, Abfrageanalyse und Fehlersuche per Assistent beschleunigen wollen. Wer nur lesen will, bekommt mit den Voreinstellungen ein sicheres Setup. Wer Schreibwerkzeuge freischaltet, sollte eine eng begrenzte SQL-Rolle und eine Testumgebung verwenden. Ohne CockroachDB-Cluster bringt der Server nichts.

Ein CockroachDB-Cluster, ein SQL-Benutzer mit knappen Rechten, Go 1.26 oder neuer für go install (alternativ Programmdatei oder Docker-Image) und ein MCP-Client wie Claude Code oder Cursor.

Mit dem CockroachDB MCP Server liest ein KI-Assistent Schemas Ihres Clusters und führt Abfragen aus. Dieser Ratgeber führt von der Installation bis zur ersten Abfrage.

Schritt 1: Voraussetzungen prüfen

Sie benötigen ein CockroachDB-Cluster, einen SQL-Benutzer und einen MCP-Client wie Claude Code oder Cursor. Für die Installation mit go install verlangt die Dokumentation Go 1.26 oder neuer. Alternativ gibt es Programmdateien für Linux und Windows sowie ein Docker-Image.

go install

SQL-Rolle mit knappen Rechten anlegen

Die SQL-Rolle ist laut Repository die eigentliche Sicherheitsgrenze. Legen Sie deshalb eine eigene Rolle an, die nur lesen darf, und verbinden Sie sich nie als Root oder Administrator. Für Tests nutzen Sie besser ein Entwicklungs-Cluster.

Schritt 2: Server installieren

Führen Sie go install github.com/cockroachdb/cockroachdb-mcp-server@latest aus. Unter macOS bleibt laut Repository nur go install oder der Bau aus dem Quellcode, da keine fertige Programmdatei angeboten wird.

go install github.com/cockroachdb/cockroachdb-mcp-server@latest
go install

Schritt 3: Verbindung konfigurieren

Die Konfiguration läuft über Umgebungsvariablen. Setzen Sie CRDB_HOST auf die Adresse Ihres Load Balancers, CRDB_USERNAME auf die Rolle und die Pfade zu CA, Client-Zertifikat und Schlüssel. Passwort-Anmeldung ist standardmäßig gesperrt; der Standard für die TLS-Prüfung ist verify-full.

Schritt 4: Im MCP-Client eintragen

Tragen Sie das Programm als stdio-Server ein und geben Sie die Umgebungsvariablen im Eintrag mit. Der HTTP-Modus mit Bearer-Token und TLS lohnt sich erst, wenn mehrere Personen einen gemeinsamen Dienst nutzen sollen.

Schritt 5: Erste Abfragen

Fragen Sie etwa nach den Tabellen einer Datenbank oder lassen Sie das Schema einer Tabelle beschreiben. Danach lassen Sie eine Abfrage mit EXPLAIN prüfen oder laufende Abfragen anzeigen. Ein SELECT ohne Limit erhält automatisch eines.

Schreibwerkzeuge bewusst freischalten

Standardmäßig sind nur lesende Werkzeuge aktiv. Erst mit CRDB_MCP_ENABLE_WRITE_QUERIES=true erscheinen Werkzeuge zum Anlegen, Einfügen, Ändern und Löschen. Tun Sie das nur in einer Testumgebung und mit einer eng begrenzten Rolle.

SQL-Zugang zum Cluster, empfohlen per Zertifikat; Passwort nur nach ausdrücklicher Freigabe. Im HTTP-Modus zusätzlich ein Bearer-Token mit mindestens 16 Zeichen.

Standardmäßig nur lesende Werkzeuge in schreibgeschützten Sitzungen; Schreib- und DDL-Werkzeuge nur mit CRDB_MCP_ENABLE_WRITE_QUERIES=true. Maßgeblich bleiben die Rechte der SQL-Rolle.

Der Server läuft lokal oder in Ihrer eigenen Umgebung. Abgefragte Daten gelangen in den Kontext des KI-Clients und damit zum Modellanbieter.

Ungewollte Schreibzugriffe bei freigeschalteten Schreibwerkzeugen oder zu weiten SQL-Rechten, Weitergabe von Geschäftsdaten an den Modellanbieter und Zugangsdaten im Repository.