dbx

DBX는 Rust로 구축된 오픈소스 경량 데이터베이스 관리 도구로, 단일 소형 바이너리(약 25MB)로 설계되어 macOS, Windows, Linux에서 Java JRE, Python venv, 번들 Chromium 없이 실행됩니다. MySQL, PostgreSQL, SQLite, Redis, MongoDB, DuckDB, ClickHouse, SQL Server, Oracle, Elasticsearch, Meilisearch, MariaDB, TiDB, OceanBase, openGauss, GaussDB, Doris, StarRocks, Redshift, DM(다멍), TDengine, CockroachDB 등 90개 이상의 데이터베이스를 지원합니다. 에이전트 기반 프로필은 H2, Snowflake, Trino, PrestoSQL, Hive, DB2, Informix, Neo4j, Cassandra, BigQuery, Cloud Spanner 및 사용자 지정 JDBC 연결로 확장됩니다. 새로운 네이티브 및 에이전트 기반 드라이버는 Databricks, SAP HANA, Teradata, Vertica, Firebird, Exasol, YashanDB, GBase 8a/8s, Databend, RQLite, Turso, InfluxDB, QuestDB, IoTDB, etcd, ZooKeeper, Nacos, Consul KV, IRIS 등을 추가로 지원합니다. Pulsar, Kafka, RocketMQ용 메시지 큐 관리 기능도 제공됩니다. 이 도구는 여러 배포 모드를 제공합니다: 네이티브 데스크톱 애플리케이션, 팀 액세스를 위한 자체 호스팅 Docker 기반 웹 버전, 터미널 및 스크립팅 워크플로용 CLI 패키지, 그리고 Claude Code, Cursor, Windsurf와 같은 AI 코딩 에이전트가 DBX에 구성된 연결을 통해 데이터베이스를 쿼리할 수 있게 하는 독립형 MCP(Model Context Protocol) 서버입니다. MCP 서버는 독립적으로 배포되며 npm 또는 macOS, Linux, Windows용 사전 컴파일된 네이티브 바이너리로 설치할 수 있습니다. 주요 기능에는 SQL 구문 강조, 메타데이터 인식 자동 완성, Cmd+Enter 실행, 선택된 SQL 실행, SQL 포맷팅, 진단 및 9가지 편집기 테마를 갖춘 CodeMirror 6 기반 쿼리 편집기가 포함됩니다. 영구 쿼리 기록, 저장된 SQL 스니펫, 탭 복원, SQL 파일 실행으로 반복 작업을 쉽게 처리할 수 있습니다. 가상 스크롤 데이터 그리드는 대용량 결과 집합을 처리하며 인라인 편집, 저장 전 SQL 미리보기, WHERE/ORDER BY 컨트롤, DataGrip 스타일 필터, LIKE/NOT LIKE 컨텍스트 필터, 정렬, 전체 텍스트 검색, 페이지네이션, 열 크기 조정, 자동 맞춤, 행 번호, 줄무늬 행, 전체 셀 세부 정보를 지원합니다. CSV, JSON, Markdown, XLSX 또는 INSERT 문으로 내보내거나 복사할 수 있습니다. 스키마 도구에는 스키마 브라우저(데이터베이스, 스키마, 테이블, 열, 인덱스, 외래 키, 트리거, 사이드바 검색 및 고정 포함), 객체 브라우저(프로시저, 함수, 뷰 그룹화 및 지원되는 곳에서 소스 편집), 테이블 구조 편집기(지원 엔진의 검토 가능한 열 및 인덱스 변경), ER 다이어그램 시각화, 연결 간 스키마 diff 비교, 실행 계획 시각화, 필드 계보 분석, 대규모 스키마의 데이터베이스 검색이 포함됩니다. 데이터 작업은 CSV 및 Excel에서 테이블 가져오기, 데이터베이스 간 데이터 전송, 전체 데이터베이스 내보내기, 동기화 출력 검토가 포함된 데이터 비교, SQL 파일 실행, 파일 미리보기(DuckDB로 구동되는 Parquet, CSV, JSON을 끌어서 놓아 즉시 미리보기), DBeaver 또는 Navicat에서 연결 가져오기를 다룹니다. 내장 AI SQL 어시스턴트를 사용하면 사용자가 일반 언어로 쿼리를 설명하고 SQL을 받을 수 있으며, Claude, OpenAI, Ollama를 통한 로컬 모델 또는 모든 OpenAI 호환 엔드포인트를 지원합니다. AI 생성 SQL은 실행 전에 내장 안전 검사를 통과합니다. MCP 서버는 연결 허용 목록 관리와 함께 읽기 전용, 안전 쓰기, 고위험 쓰기 액세스 모드를 제공합니다. 기계 판독 가능 값은 read_only, safe_write, high_risk_write입니다. Redis(키 패턴 검색, 배치 키 작업, 명령 실행기, TTL 편집, String, Hash, List, Set, ZSet, Stream을 포함한 모든 데이터 유형) 및 MongoDB(페이지네이션, Atlas 및 복제 세트 URL 연결이 포함된 문서 CRUD)용 특수 브라우저가 제공됩니다. 안전 및 연결 기능에는 SSH 터널(키 및 비밀번호), 데이터베이스 및 AI 프록시 설정, 연결 끊김 시 자동 재연결, 파괴적 작업에 대한 확인 대화 상자, 암호화된 구성 내보내기/가져오기, 색상 코드 연결, 드라이버 저장소, 선택적 JDBC 플러그인이 포함됩니다. UI는 네이티브 제목 표시줄 동기화, 9가지 편집기 테마, 영어, 중국어 간체, 스페인어, 레이아웃 기본 설정 및 내장 자동 업데이트와 함께 다크 모드를 지원합니다. 설치는 Homebrew(macOS), Scoop 및 WinGet(Windows), Flatpak(Linux), GitHub Releases에서 직접 다운로드, 자체 호스팅 배포용 Docker를 통해 가능합니다. CLI는 npm 또는 Homebrew로 설치할 수 있습니다. Docker 배포는 데이터 영속성을 위한 크로스 플랫폼 명명 볼륨과 함께 t8y2/dbx:latest 이미지를 사용하며, 중국에서 더 빠른 풀을 위해 CNB 미러 이미지가 제공됩니다. 이 프로젝트는 RainYun, TrustAsia, Jalapeño Cloud, UCloud, HuaLongAI, Atlas Cloud, Qiniu Cloud를 포함한 여러 클라우드 및 AI 인프라 제공업체의 후원을 받으며, 1Panel 및 Easysearch와 파트너 관계를 맺고 있습니다.