Google MCP Toolbox für Datenbanken: Einsteiger-Anleitung

Mark Ponomarev

Mark Ponomarev

7 July 2025

Google MCP Toolbox für Datenbanken: Einsteiger-Anleitung

Eine Einführung in die MCP Toolbox

Die MCP Toolbox ist ein kostenloses Tool von Google, das Ihren KI-Anwendungen hilft, mit Ihren Datenbanken zu kommunizieren. Stellen Sie es sich wie einen speziellen Übersetzer vor. Ihre KI kann Informationen auf einfache Weise anfordern, und die MCP Toolbox übersetzt diese Anfrage in die Sprache, die Ihre Datenbank versteht, wie z.B. SQL. Sie verwendet etwas, das als Model Context Protocol (MCP) bezeichnet wird, was lediglich ein Standardregelsatz für diese Art der Kommunikation ist.

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Warum Sie die MCP Toolbox verwenden sollten

Die MCP Toolbox ist nicht nur ein Übersetzer; sie macht auch das Erstellen Ihrer KI-Anwendungen viel einfacher und besser.

Die MCP Toolbox vereinfacht Ihren Code

Ohne die MCP Toolbox müssten Sie viel Code schreiben, nur um Ihre KI mit Ihrer Datenbank zu verbinden. Sie bräuchten Code für die Verbindung, für die Fehlerbehandlung und für die Sicherheit. Mit der MCP Toolbox definieren Sie Ihre Datenbankaktionen einfach in einer Textdatei namens tools.yaml. Diese Datei teilt der Toolbox mit, welche Aktionen möglich sind, und die Toolbox übernimmt die gesamte mühsame Arbeit der sicheren Verbindung zur Datenbank.

Die MCP Toolbox verbessert Geschwindigkeit und Sicherheit

Die MCP Toolbox ist auf Geschwindigkeit ausgelegt. Sie verwendet eine Technik namens "Connection Pooling", was bedeutet, dass sie Datenbankverbindungen offen hält und wiederverwendet. Dies spart viel Zeit im Vergleich zum Öffnen einer neuen Verbindung für jede einzelne Anfrage. Sie ist auch sicher, da Sie den gesamten Datenbankzugriff an einem zentralen Ort verwalten, was das Fehlerrisiko reduziert.

Die MCP Toolbox zeigt Ihnen, was passiert

Wenn eine KI, eine Toolbox und eine Datenbank zusammenarbeiten, kann es schwierig sein, zu sehen, was vor sich geht. Die MCP Toolbox verfügt über eine integrierte Unterstützung für "Beobachtbarkeit", was bedeutet, dass sie Protokolle und Spuren jeder Aktion erstellen kann. Dies hilft Ihnen zu verstehen, was Ihre Tools tun, Probleme zu finden und zu sehen, wie Sie Dinge schneller machen können.

Wie die MCP Toolbox in Ihr Projekt passt

Die MCP Toolbox sitzt in der Mitte Ihrer Anwendung. Der Ablauf sieht wie folgt aus:

  1. Ihre KI-Anwendung: Hier lebt Ihr KI-Modell. Es entscheidet, dass es Informationen aus der Datenbank benötigt, um eine Frage zu beantworten.
  2. Die MCP Toolbox: Die KI-Anwendung sendet eine Anfrage an die MCP Toolbox. Die Toolbox schaut in ihrer tools.yaml-Datei nach, findet das richtige Tool für die Aufgabe und führt den entsprechenden Befehl auf Ihrer Datenbank aus.
  3. Ihre Datenbank: Die Datenbank führt den Befehl aus und sendet die Daten an die MCP Toolbox zurück, die sie dann an Ihre KI weiterleitet.

Diese Einrichtung bedeutet, dass Ihre Haupt-KI-Anwendung die komplizierten Details der Funktionsweise Ihrer Datenbank nicht kennen muss. Sie können sogar Ihre Tools oder Datenbank ändern, ohne Ihren KI-Anwendungscode neu schreiben zu müssen.

Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Verwendung der MCP Toolbox

Gehen wir durch, wie Sie die MCP Toolbox auf Ihrem Computer zum Laufen bringen.

Schritt 1: Bereiten Sie Ihre Datenbank für die MCP Toolbox vor

Zuerst benötigen Sie eine Datenbank. Diese Schritte verwenden PostgreSQL als Beispiel. Sie erstellen einen speziellen Benutzer und eine Datenbank, die die Toolbox verwenden kann.

Verbinden Sie sich mit Ihrem PostgreSQL-Server.

Führen Sie diese SQL-Befehle aus, um einen Benutzer namens toolbox_user und eine Datenbank namens toolbox_db zu erstellen:

CREATE USER toolbox_user WITH PASSWORD 'my-password';
CREATE DATABASE toolbox_db;
GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE toolbox_db TO toolbox_user;

Erstellen Sie eine Beispiel-Tabelle, wie eine hotels-Tabelle, damit Ihre Tools Daten zum Arbeiten haben.

Schritt 2: Installieren und Konfigurieren der MCP Toolbox

Als Nächstes richten Sie die Toolbox selbst ein.

Laden Sie das MCP Toolbox-Programm von seiner offiziellen Release-Seite auf GitHub herunter. Stellen Sie sicher, dass Sie die richtige Version für Ihren Computer (z.B. Windows, Mac oder Linux) erhalten.

Erstellen Sie eine neue Datei namens tools.yaml. In dieser Datei definieren Sie alle Aktionen, die Ihre KI ausführen kann. Hier ist ein einfaches Beispiel:

sources:
  my-pg-source:
    kind: postgres
    host: 127.0.0.1
    port: 5432
    database: toolbox_db
    user: toolbox_user
    password: my-password

tools:
  search-hotels-by-location:
    kind: postgres-sql
    source: my-pg-source
    description: Finds hotels in a specific city.
    parameters:
      - name: location
        type: string
        description: The city to search for hotels in.
    statement: SELECT * FROM hotels WHERE location = $1;

Schritt 3: Starten Sie den MCP Toolbox Server

Jetzt können Sie die Toolbox starten. Öffnen Sie Ihr Terminal, wechseln Sie in den Ordner, in den Sie die Toolbox heruntergeladen haben, und führen Sie diesen Befehl aus:

./toolbox --tools-file "tools.yaml"

Der Server startet und lädt die von Ihnen definierten Tools.

So testen Sie mit dem MCP Toolbox Inspector

Die MCP Toolbox wird mit einem Test-Tool namens Inspector geliefert. Dies ist eine Webseite, mit der Sie Ihre Tools ausprobieren können, ohne Code schreiben zu müssen.

  1. Starten Sie den Inspector von Ihrem Terminal aus mit diesem Befehl: npx @modelcontextprotocol/inspector.
  2. Öffnen Sie die angegebene Webadresse in Ihrem Browser.
  3. Weisen Sie ihn an, sich mit Ihrem laufenden MCP Toolbox-Server zu verbinden (normalerweise unter http://127.0.0.1:5000/mcp/sse).
  4. Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie eine Liste Ihrer Tools sehen, deren Parameter eingeben und sie ausführen, um zu überprüfen, ob sie korrekt funktionieren.

So verbinden Sie Ihre App mit der MCP Toolbox

Nach dem Testen können Sie Ihre echte KI-Anwendung verbinden. Die MCP Toolbox verfügt über SDKs (Software Development Kits), um dies zu erleichtern. Hier ist ein einfaches Python-Beispiel:

Installieren Sie das Python SDK: pip install toolbox-core.

Verwenden Sie diesen Code, um sich mit der Toolbox zu verbinden und Ihre Tools zu laden:

from toolbox_core import ToolboxClient
import asyncio

async def main():
    async with ToolboxClient("http://127.0.0.1:5000") as client:
        tools = await client.load_toolset()
        # The 'tools' variable now holds your database tools
        # and you can give them to your AI model.
        print("Tools loaded successfully!")

asyncio.run(main())

Dieser Code verbindet sich mit dem Toolbox-Server und lädt die von Ihnen definierten Tools herunter. Sie können diese Tools dann Ihrem KI-Agenten geben, und er wird in der Lage sein, sie zur Interaktion mit Ihrer Datenbank zu verwenden.

Abschließende Gedanken zur MCP Toolbox

Googles MCP Toolbox ist ein fantastisches Tool für jeden Entwickler, der mit KI und Datenbanken arbeitet. Sie vereinfacht Ihren Code, macht Ihre Anwendung schneller und sicherer und bietet Ihnen die nötige Transparenz, um zu verstehen, wie alles funktioniert. Indem Sie die Schritte in dieser Anleitung befolgen, können Sie die MCP Toolbox verwenden, um leistungsfähigere und datengesteuerte KI-Anwendungen zu erstellen.

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