dbx

DBX é uma ferramenta de gerenciamento de banco de dados open-source e leve, construída com Rust, projetada como um único binário pequeno (~25 MB) que roda em macOS, Windows e Linux sem exigir JRE Java, venv Python ou Chromium embutido. Ela suporta mais de 90 bancos de dados, incluindo MySQL, PostgreSQL, SQLite, Redis, MongoDB, DuckDB, ClickHouse, SQL Server, Oracle, Elasticsearch, Meilisearch, MariaDB, TiDB, OceanBase, openGauss, GaussDB, Doris, StarRocks, Redshift, DM (Dameng), TDengine, CockroachDB e muitos outros. Perfis baseados em agente estendem o suporte a H2, Snowflake, Trino, PrestoSQL, Hive, DB2, Informix, Neo4j, Cassandra, BigQuery, Cloud Spanner e conexões JDBC personalizadas. Novos drivers nativos e orientados por agente também cobrem Databricks, SAP HANA, Teradata, Vertica, Firebird, Exasol, YashanDB, GBase 8a/8s, Databend, RQLite, Turso, InfluxDB, QuestDB, IoTDB, etcd, ZooKeeper, Nacos, Consul KV, IRIS e mais. A administração de filas de mensagens está disponível para Pulsar, Kafka e RocketMQ. A ferramenta oferece vários modos de implantação: um aplicativo desktop nativo, uma versão web baseada em Docker para acesso auto-hospedado em equipe, um pacote CLI para fluxos de trabalho em terminal e scripts, e um servidor MCP (Model Context Protocol) independente que permite que agentes de codificação de IA como Claude Code, Cursor e Windsurf consultem bancos de dados por meio de conexões configuradas no DBX. O servidor MCP é distribuído separadamente e pode ser instalado via npm ou como binários nativos pré-compilados para macOS, Linux e Windows. Os principais recursos incluem um editor de consultas baseado em CodeMirror 6 com realce de sintaxe SQL, autocompletar com reconhecimento de metadados, execução com Cmd+Enter, execução de SQL selecionado, formatação de SQL, diagnósticos e 9 temas de editor. Histórico persistente de consultas, trechos de SQL salvos, restauração de abas e execução de arquivos SQL mantêm o trabalho repetido à mão. A grade de dados com rolagem virtual lida com grandes conjuntos de resultados com edição inline, pré-visualização de SQL antes de salvar, controles WHERE/ORDER BY, filtros estilo DataGrip, filtros de contexto LIKE/NOT LIKE, classificação, pesquisa de texto completo, paginação, redimensionamento de colunas, ajuste automático, números de linha, listras zebradas e detalhes completos de células. Exporte ou copie como CSV, JSON, Markdown, XLSX ou instruções INSERT. As ferramentas de esquema incluem um navegador de esquemas (bancos de dados, esquemas, tabelas, colunas, índices, chaves estrangeiras, gatilhos, com pesquisa na barra lateral e fixação), um navegador de objetos (procedimentos agrupados, funções, visualizações e edição de origem onde houver suporte), um editor de estrutura de tabela (alterações de coluna e índice revisáveis para mecanismos suportados), visualização de diagramas ER, comparação de diferenças de esquema entre conexões, visualização de planos de explicação, análise de linhagem de campos e pesquisa em bancos de dados grandes. As operações de dados cobrem importação de tabelas a partir de CSV e Excel, transferência de dados entre bancos de dados, exportação completa do banco, comparação de dados com revisão da saída de sincronização, execução de arquivos SQL, pré-visualização de arquivos (arraste e solte Parquet, CSV, JSON para visualizar instantaneamente, alimentado por DuckDB) e importação de conexões do DBeaver ou Navicat. O assistente de IA SQL integrado permite que os usuários descrevam consultas em linguagem natural e recebam SQL de volta, com suporte para Claude, OpenAI, modelos locais via Ollama ou qualquer endpoint compatível com OpenAI. O SQL gerado por IA passa por verificações de segurança integradas antes da execução. O servidor MCP fornece modos de acesso somente leitura, gravação segura e gravação de alto risco, com gerenciamento de lista de permissões de conexão. Os valores legíveis por máquina são read_only, safe_write e high_risk_write. Navegadores especializados estão disponíveis para Redis (pesquisa de padrões de chave, operações de chave em lote, executor de comandos, edição de TTL e todos os tipos de dados, incluindo String, Hash, List, Set, ZSet, Stream) e MongoDB (CRUD de documentos com paginação, conexão por URL Atlas e replica set). Os recursos de segurança e conectividade incluem túnel SSH (chave e senha), configurações de proxy de banco de dados e IA, reconexão automática em caso de perda de conexão, diálogos de confirmação para operações destrutivas, exportação/importação de configuração criptografada, conexões codificadas por cores, armazenamento de drivers e plugin JDBC opcional. A interface suporta modo escuro com sincronização nativa da barra de título, 9 temas de editor, inglês, chinês simplificado e espanhol, preferências de layout e atualização automática integrada. A instalação está disponível via Homebrew (macOS), Scoop e WinGet (Windows), Flatpak (Linux), download direto dos lançamentos do GitHub e Docker para implantações auto-hospedadas. O CLI pode ser instalado via npm ou Homebrew. As implantações Docker usam a imagem t8y2/dbx:latest com um volume nomeado multiplataforma para persistência de dados, e uma imagem espelho CNB está disponível para pulls mais rápidos na China. O projeto é patrocinado por vários provedores de infraestrutura de nuvem e IA, incluindo RainYun, TrustAsia, Jalapeño Cloud, UCloud, HuaLongAI, Atlas Cloud e Qiniu Cloud, e faz parceria com 1Panel e Easysearch.