dbx

DBX es una herramienta de gestión de bases de datos de código abierto y ligera, construida con Rust y diseñada como un único binario pequeño (~25 MB) que se ejecuta en macOS, Windows y Linux sin necesidad de Java JRE, Python venv o Chromium incluido. Soporta más de 90 bases de datos, incluyendo MySQL, PostgreSQL, SQLite, Redis, MongoDB, DuckDB, ClickHouse, SQL Server, Oracle, Elasticsearch, Meilisearch, MariaDB, TiDB, OceanBase, openGauss, GaussDB, Doris, StarRocks, Redshift, DM (Dameng), TDengine, CockroachDB y muchas más. Los perfiles basados en agentes amplían la compatibilidad a H2, Snowflake, Trino, PrestoSQL, Hive, DB2, Informix, Neo4j, Cassandra, BigQuery, Cloud Spanner y conexiones JDBC personalizadas. Los nuevos controladores nativos y basados en agentes también cubren Databricks, SAP HANA, Teradata, Vertica, Firebird, Exasol, YashanDB, GBase 8a/8s, Databend, RQLite, Turso, InfluxDB, QuestDB, IoTDB, etcd, ZooKeeper, Nacos, Consul KV, IRIS y más. También hay administración de colas de mensajes para Pulsar, Kafka y RocketMQ. La herramienta ofrece múltiples modos de despliegue: una aplicación de escritorio nativa, una versión web basada en Docker para acceso en equipo autoalojado, un paquete CLI para terminal y flujos de scripting, y un servidor MCP (Model Context Protocol) independiente que permite a agentes de IA como Claude Code, Cursor y Windsurf consultar bases de datos mediante conexiones configuradas en DBX. El servidor MCP se distribuye de forma independiente y puede instalarse vía npm o como binarios nativos precompilados para macOS, Linux y Windows. Las características principales incluyen un editor de consultas basado en CodeMirror 6 con resaltado de sintaxis SQL, autocompletado con conocimiento del esquema, ejecución con Cmd+Enter, ejecución de SQL seleccionado, formato SQL, diagnósticos y 9 temas de editor. El historial persistente de consultas, los fragmentos SQL guardados, la restauración de pestañas y la ejecución de archivos SQL mantienen a mano el trabajo repetitivo. La cuadrícula de datos con scroll virtual maneja grandes conjuntos de resultados con edición en línea, vista previa de SQL antes de guardar, controles WHERE/ORDER BY, filtros estilo DataGrip, filtros de contexto LIKE/NOT LIKE, ordenamiento, búsqueda de texto completo, paginación, redimensionado de columnas, ajuste automático, números de fila, cebra y detalles completos de celda. Exporta o copia como CSV, JSON, Markdown, XLSX o sentencias INSERT. Las herramientas de esquema incluyen un navegador de esquemas (bases de datos, esquemas, tablas, columnas, índices, claves foráneas, disparadores, con búsqueda lateral y fijado), un navegador de objetos (procedimientos, funciones, vistas agrupados y edición de fuente donde se admite), un editor de estructura de tablas (cambios de columnas e índices revisables para motores compatibles), visualización de diagramas ER, comparación de esquemas entre conexiones, visualización de planes de ejecución, análisis de linaje de campos y búsqueda en bases de datos con esquemas grandes. Las operaciones de datos incluyen importación de tablas desde CSV y Excel, transferencia de datos entre bases de datos, exportación completa de la base de datos, comparación de datos con revisión de salida de sincronización, ejecución de archivos SQL, vista previa de archivos (arrastrar y soltar Parquet, CSV, JSON para previsualizar al instante gracias a DuckDB) e importación de conexiones desde DBeaver o Navicat. El asistente de IA SQL integrado permite a los usuarios describir consultas en lenguaje natural y recibir SQL, con soporte para Claude, OpenAI, modelos locales vía Ollama o cualquier endpoint compatible con OpenAI. El SQL generado por IA pasa por comprobaciones de seguridad integradas antes de ejecutarse. El servidor MCP ofrece modos de acceso de solo lectura, escritura segura y escritura de alto riesgo con gestión de lista de permitidos de conexiones. Los valores legibles por máquina son read_only, safe_write y high_risk_write. Hay navegadores especializados para Redis (búsqueda por patrón de claves, operaciones por lotes de claves, ejecutor de comandos, edición de TTL y todos los tipos de datos: String, Hash, List, Set, ZSet, Stream) y MongoDB (CRUD de documentos con paginación, conexión por URL de Atlas y réplica set). Las características de seguridad y conectividad incluyen túnel SSH (clave y contraseña), configuración de proxy para base de datos e IA, reconexión automática ante pérdida de conexión, diálogos de confirmación para operaciones destructivas, exportación/importación de configuración cifrada, conexiones codificadas por color, almacén de controladores y plugin JDBC opcional. La interfaz admite modo oscuro con sincronización nativa de la barra de título, 9 temas de editor, inglés, chino simplificado y español, preferencias de diseño y actualización automática integrada. La instalación está disponible mediante Homebrew (macOS), Scoop y WinGet (Windows), Flatpak (Linux), descarga directa desde GitHub Releases y Docker para despliegues autoalojados. El CLI puede instalarse vía npm o Homebrew. Los despliegues con Docker usan la imagen t8y2/dbx:latest con un volumen nombrado multiplataforma para persistencia de datos, y hay una imagen espejo CNB disponible para descargas más rápidas en China. El proyecto está patrocinado por varios proveedores de infraestructura cloud y de IA, incluyendo RainYun, TrustAsia, Jalapeño Cloud, UCloud, HuaLongAI, Atlas Cloud y Qiniu Cloud, y se asocia con 1Panel y Easysearch.