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Como conectar o MySQL ao Claude/Cursor via MCP (Configuração do servidor MySQL MCP)

28 minutos de leitura

SERVIDOR MCP MySQL

Consultar MySQL com Claude ou Cursor via MCP.

Conecte o MySQL — local, AWS RDS, Banco de Dados do Azure para MySQL ou Google Cloud SQL — ao Claude ou Cursor com uma única chave MCP. A Inteligência de Esquema lida com peculiaridades de dialetos (ordenação que ignora maiúsculas e minúsculas, palavras reservadas entre crases, etc.). AGORA() - INTERVALO n DIAS, LIMITE n) então a IA escreve um código MySQL válido na primeira tentativa.

Sem furos no firewall Uma chave, cada conector Dados em tempo real, sem atrasos no cache. Traga sua própria ferramenta de IA
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Conectar IA

O Query Streams é uma plataforma segura de integração de dados em tempo real que integra todos os bancos de dados e APIs SaaS da sua conta ao Claude, Cursor, ChatGPT e Grok — tudo por meio de uma única chave MCP, sem necessidade de alterações no firewall. Este guia explica passo a passo como configurar o conector MySQL MCP especificamente para que sua ferramenta de IA possa responder a perguntas em linguagem natural sobre pedidos, clientes, catálogos de produtos e quaisquer outros dados do MySQL — junções, agregações, exploração de esquema, relatórios ad-hoc — sem que você precise copiar e colar exportações CSV do MySQL Workbench, phpMyAdmin, DBeaver ou HeidiSQL. Saiba mais em QueryStreams.com e inscreva-se gratuitamente Para começar a fazer perguntas reais sobre MySQL à sua ferramenta de IA.

O que o Query Streams MCP oferece para o MySQL?

Outros servidores “MySQL MCP” disponíveis no cenário de código aberto conectam a ferramenta de IA diretamente a uma string de conexão MySQL. Isso funciona, mas insere uma senha de banco de dados na configuração do seu cliente de IA, limita a ferramenta de IA apenas a esse endpoint MySQL específico e não fornece nenhum registro de auditoria das consultas feitas pela IA. O servidor Query Streams MCP para MySQL resolve um problema mais amplo: uma única chave, todos os conectores, registro de auditoria completo e a ferramenta de IA nunca armazena suas credenciais do MySQL.

Zero buracos de firewall de entrada

O Agente de Rede abre uma única conexão de saída criptografada na nuvem para o Query Streams. Seu cliente de IA se conecta à nuvem, nunca ao seu host MySQL. Sem necessidade de abrir portas, adicionar IPs à lista de permissões, usar VPN ou expor o listener do MySQL à internet pública.

Uma chave, cada conector

A mesma chave MCP alcança todos os bancos de dados e APIs SaaS conectados à sua conta. Adicione um conector Stripe ou PostgreSQL amanhã e a ferramenta de IA o reconhecerá junto às suas tabelas MySQL sem precisar redigitar a chave.

Inteligência de esquema integrada

A IA visualiza descrições selecionadas por IA, tipos semânticos, listas de valores de enumeração e chaves estrangeiras descobertas para cada coluna do MySQL — não apenas os valores brutos. esquema_de_informação O programa gera SQL preciso na primeira tentativa, mesmo em esquemas MySQL legados com nomes de coluna enigmáticos.

O modo somente leitura é imposto no agente.

Nem mesmo um LLM alucinado consegue emitir EXCLUIR, ATUALIZAR, ou TRUNCAR por meio de fluxos de consulta MCP. O agente de rede rejeita tudo o que não for SELECIONAR, COM, ou EXPLICAR antes mesmo que o MySQL veja o SQL.

limites de taxa por chave

Por padrão, são 60 requisições por minuto e 10 chamadas de execução por minuto, configuráveis por chave. Um loop descontrolado de chamadas de ferramentas de IA atinge um token de acesso, não seu pool de conexões MySQL ou sua fatura de hospedagem.

Como funciona sem abrir portas do firewall

O agente de rede Query Streams é instalado uma única vez em uma máquina que possa acessar seu servidor MySQL e estabelece uma conexão TLS de saída com a nuvem por meio do protocolo de rede MySQL padrão — nenhuma comunicação de entrada é exposta e a ferramenta de IA nunca vê sua string de conexão MySQL. Como funciona a conexão somente de saída →

Cliente de IA

Cursor, Claude,
ChatGPT, Grok

Servidor QS MCP

HTTP de fluxo
Autenticação com chave X-MCP

Agente de rede

Na sua rede
Link de saída na nuvem

Banco de dados MySQL

Cadeia de conexão
detido pelo agente

Não é necessária nenhuma porta de entrada — o agente disca para fora, nunca o contrário.

A tecla MCP que você fornece ao Cursor ou ao Claude tem escopo (ler / analisar / executar), revogável a qualquer momento e com limite de taxa por chave. A ferramenta de IA chama essas ferramentas MCP para realizar seu trabalho:

querystreams-mcp · catálogo de ferramentas
qs_list_organizaçõesler
Retorna a organização associada à chave de chamada.
qs_list_agentesler
Lista agentes de rede e estado online.
qs_list_connectorsler
Lista os conectores de dados (uma entrada por servidor de banco de dados ou API).
qs_get_connector_schemaler
Retorna os bancos de dados, tabelas e colunas do MySQL que a IA pode consultar, com enriquecimento de Inteligência de Esquema quando disponível.
tabela_de_perfil_qsanalisar
Valores de amostra, distribuições, detecção de enumerações, tipos semânticos — sob demanda.
qs_list_saved_queriesler
Modelos SQL parametrizados pré-construídos nos quais a equipe confia. A IA os executa sem nunca ver o código SQL.
qs_executar_consulta_salvaexecutar
Executa uma consulta salva por chave_padrão com opções de substituição de parâmetros.
qs_executar_consultaexecutar
Executa uma instrução SELECT em um conector. O validador somente leitura é executado no agente, antes que o MySQL veja o SQL.

Por que a Inteligência de Esquema torna o Query Streams MCP diferente?

A maioria dos servidores "MCP para MySQL" no cenário de código aberto oferece a mesma funcionalidade à sua ferramenta de IA. esquema_de_informação O MySQL entrega um desconhecido. Nomes de colunas. Tipos de dados. Talvez uma chave primária. O desenvolvedor de sistemas de informação (LLM) fica sem saber o que fazer. status_id = 3 significa, o quê usr_eml lojas, ou se itens_do_pedido.id_do_pedido na verdade se junta a pedidos.id (Nenhuma chave estrangeira foi declarada de qualquer forma — algo comum em esquemas legados da era MyISAM, anteriores à imposição de chaves estrangeiras pelo InnoDB, e em esquemas do MySQL 5.6, onde os desenvolvedores omitiram as declarações de chaves estrangeiras em prol do "desempenho"). É por isso que o primeiro SQL que a maioria dos LLMs escreve em um esquema vazio está incorreto — não porque o LLM seja ruim, mas porque ele não possui os dados necessários para estar correto.

O Query Streams MCP retorna esse mesmo esquema enriquecido com Inteligência de Esquema (IE) — Metadados selecionados por IA a partir do seu perfil real Dados MySQL, portanto, cada ferramenta de esquema retorna o esquema básico mais seis camadas de conhecimento selecionado, e o LLM para de fazer suposições. Por que a Inteligência de Esquema diferencia o Query Streams MCP →

Para tornar isso concreto, veja o que o cliente de IA recebe de uma única consulta. qs_get_table_schema chamada contra um banco de dados MySQL típico de comércio eletrônico (clientes, pedidos, itens_do_pedido, produtos, pagamentos, categorias) — primeiro sem Schema Intelligence, depois com ele.

Sem inteligência de esquema fonte_de_dados: esquema_capturado
// O que o LLM vê == TABELA: clientes == – id int(11) [PK, NÃO NULO] - e-mail varchar(255) NÃO NULO - nome varchar(200) – criado_em timestamp NÃO NULO == TABELA: pedidos == – id int(11) [PK] – id_do_cliente int(11) NÃO NULO - montante total decimal(10,2) NÃO NULO - status varchar(20) NOT NULL – data_do_pedido timestamp NÃO NULO == TABELA: itens_do_pedido == – id int(11) [PK] – id_do_pedido int(11) NÃO NULO – id_do_produto int(11) NÃO NULO – quantidade int(11) NÃO NULO – preço_unitário decimal(10,2) NÃO NULO == TABELA: produtos == – id int(11) [PK] - nome varchar(200) – categoria varchar(80) – sku varchar(64) == TABELA: pagamentos == – id int(11) [PK] – id_do_pedido int(11) NÃO NULO – método varchar(20) NOT NULL - quantia decimal(10,2) NÃO NULO == TABELA: categorias == – id int(11) [PK] - nome varchar(80) Chaves estrangeiras: (nenhum declarado) si_recommendation: estado: “não_executar” O que está faltando para esta chamada: – Chaves estrangeiras descobertas por IA – Valores de amostra por coluna + detecção de enumeração – Descrições de tabelas e colunas – Classificações de tipo semântico – Marcação de domínio de negócios Observação: “Apenas tipos, sem contexto semântico”
Com inteligência de esquema fonte_de_dados: inteligência_de_esquema
// O que o LLM vê == TABELA: clientes [DIM, domínio:clientes] == “Uma linha por cliente cadastrado. O e-mail é único para cada cliente ativo.” - eu ia int(11) [PK] identificador - e-mail varchar(255) e-mail Exemplo: [email protected], [email protected] - nome varchar(200) nome_da_pessoa – criado_em carimbo de data/hora data_iso Exemplo: 28/04/2026 14:02:11 == TABELA: pedidos [FATO, domínio:vendas] == “Linhas de cabeçalho do pedido do cliente; uma por finalização de compra. total_amount é o valor total em USD.” - eu ia int(11) [PK] identificador – id_do_cliente int(11) identificador FK -> customers.id (sobreposição de 100%, confiança 0,99) - montante total decimal(10,2) moeda_dólar Intervalo: 0,00 – 4.820,00 · média 142,30 - status varchar(20) código_de_status (enumeração) pago (54%) | enviado (24%) | entregue (12%) | pendente (5%) cancelado (3%) | reembolsado (2%) – data_do_pedido carimbo de data/hora data_iso == TABELA: itens_do_pedido [FATO, domínio:vendas] == “Uma linha por produto por pedido. Receita = SOMA(quantidade * preço_unitário).” – id_do_pedido int(11) identificador FK -> orders.id (sobreposição de 98%, confiança de 0,95) – id_do_produto int(11) identificador FK -> products.id (sobreposição de 100%, confiança de 0,99) – quantidade int(11) contador – preço_unitário decimal(10,2) moeda_dólar == TABELA: produtos [DIM, domínio:produtos] == – nome varchar(200) conteúdo_de_texto – categoria varchar(80) código_de_categoria (enumeração) FK -> categories.name (sobreposição de 100%, confiança de 0,99) – sku varchar(64) identificador Exemplo: ['QS-001-MINT','QS-014-DARK','QS-027-AMBER'] == TABELA: pagamentos [FACT, domínio: finanças] == – id_do_pedido int(11) identificador FK -> orders.id (sobreposição de 100%, confiança de 0,99) – método varchar(20) método_de_pagamento (enumeração) cartão (78%) | paypal (14%) | transferência bancária (6%) | dinheiro (2%) - quantia decimal(10,2) moeda_dólar

As seis camadas do Schema Intelligence adicionam

Cada camada aborda uma classe de perguntas que o LLM (Learning Learning Management) de outra forma apenas adivinharia. A etapa opcional de criação de perfil SI (Security Integration) é executada em seus dados MySQL sem alterar seu esquema ou gravar em seu banco de dados, e é atualizada incrementalmente quando seu esquema é alterado. O que a Inteligência de Esquema adiciona e como ela se mantém atualizada →

Descrições selecionadas por IA

Propósito em linguagem simples para cada banco de dados, esquema, tabela e coluna — gerado uma única vez e atualizado quando o esquema muda. Classificação por nível de confiança; descrições criadas pelo usuário sempre prevalecem.

pedidos: “Cabeçalhos de pedidos de clientes;
uma fila por caixa.”

Classificações de tabelas

Cada tabela é etiquetada como FACT (eventos transacionais), DIM (referência descritiva) ou LOOKUP (pequenos mapas de código), além de um domínio de negócios — vendas, RH, SEO, finanças, suporte e mais 14.

pedidos [FACT, domínio:vendas]
clientes [DIM, domínio:clientes]

Tipos semânticos por coluna

Dezoito tipos — currency_usd, email, date_iso, status_code, percentage, ranking_position, identifier, url, person_name e mais. A IA gera SQL MySQL adequado ao dialeto de cada tipo.

valor_total: moeda_USD
email: email · order_date: date_iso

Valores de exemplo extraídos de dados reais

Linhas aleatórias são apresentadas ao LLM para que ele reconheça padrões que nenhum esquema consegue mostrar — convenções de formatação, valores codificados, estilos de abreviação e o formato real das suas strings.

SKU: ['QS-001-MINT', 'QS-014-DARK',
'QS-027-ÂMBAR']

Detecção de enumerações com distribuições

Colunas de baixa cardinalidade (50 ou menos valores distintos, no máximo 5% das linhas únicas) são mapeadas para sua lista completa de valores com a contagem de linhas. A IA nunca tenta adivinhar maiúsculas e minúsculas ou a ortografia.

Status: pago (54%) | enviado (24%)
| entregue (12%) | pendente (5%) …

Descoberta implícita de chave estrangeira

A análise de sobreposição de dados entre tabelas encontra junções que não foram declaradas como restrições DDL. Armazenadas juntamente com chaves estrangeiras formais com pontuações de confiança, retornadas por qs_get_relacionamentos.

order_items.order_id -> orders.id
(Sobreposição de 98%, confiança de 0,95)

Mesmo prompt, SQL diferente

A prova está no SQL que a ferramenta de IA realmente escreve. Mesma sessão do Cursor, mesmo modelo Claude, mesmo prompt — “Quais foram os 5 produtos mais lucrativos nos últimos 30 dias?” Sem a Inteligência de Esquemas, o LLM precisa adivinhar. Com ela, o LLM sabe.

Sem inteligência de esquema
— Primeira tentativa do LLM contra o esquema básico: SELECIONAR id_do_produto, SUM(preço_unitário) AS receita DE itens_do_pedido ONDE data_do_pedido >= '2024-01-01' E status = 'Pago' ORDER BY receita DESC LIMITE 5 ✕ ERRO: order_date / status não presentes em order_items ✕ A data e o status do pedido são referentes aos pedidos, não aos itens. ✕ sem JOIN — order_items não possui registro de data e hora ✕ A função SUM(preço_unitário) ignora a quantidade — receita incorreta. ✕ Data fixa — “últimos 30 dias” é dinâmico ✕ 'Pago' com grafia incorreta (os valores reais estão em minúsculas) ✕ Retorna o ID do produto, não o nome do produto.
Com inteligência de esquema
— Primeira tentativa do LLM com SI ativado: SELECIONAR p.id, p.nome, SUM(oi.quantidade * oi.preço_unitário) AS receita DE pedidos o JUNTAR itens_do_pedido oi ON oi.order_id = o.id JUNTAR produtos p ON p.id = oi.product_id ONDE o.data_pedido >= AGORA() – INTERVALO 30 DIA E o.status = 'pago' GRUPO POR p.id, p.nome ORDER BY receita DESC LIMITE 5 ✓ 5 linhas. Acertou na primeira tentativa. ✓ As etiquetas FACT/DIM orientaram a estrutura de junção. ✓ A descoberta de FK revelou order_id -> orders.id ✓ order_date viu o tipo semântico = date_iso ✓ A pesquisa de enumeração selecionou corretamente a letra minúscula 'pago'. ✓ NOW() idiomático do MySQL – INTERVALO DE 30 DIAS
Não deseja executar o Schema Intelligence? O MCP ainda funciona — as ferramentas de esquema retornam metadados básicos (tipos, chaves primárias, chaves estrangeiras formais, índices) e cada resposta degradada carrega um si_recomendação bloco informando à IA o que está faltando, incluindo uma opção de chamada única para ativar a SI no meio da conversa via qs_request_si_analysis. Como o Schema Intelligence funciona e quanto tempo leva →

Conecte o AWS RDS, o Banco de Dados do Azure ou o Google Cloud SQL MySQL ao Claude.

Atualmente, a maioria dos servidores MySQL de produção roda em um serviço de nuvem gerenciado, em vez de um servidor próprio. O Query Streams MCP funciona da mesma forma com servidores MySQL gerenciados em todas as principais nuvens — a única diferença é onde você instala o Agente de Rede e qual método de autenticação você escolhe. Abaixo estão os três cenários de implantação mais comuns com a configuração recomendada para cada um.

AWS RDS para MySQL / Aurora MySQL

pares EC2/VPC

Instale o Agente de Rede em uma pequena instância EC2 no mesma VPC e grupo de sub-redes como sua instância RDS para latência de rede inferior a um milissegundo. db.t4g.micro É suficiente para a demanda de conexões do pool de tráfego típico do MCP; aumente a escala apenas se tiver muitos usuários simultâneos com consultas salvas.

  • Aut.: autenticação de banco de dados IAM Recomendado; autenticação por senha suportada como alternativa.
  • Aurora MySQL: Aponte o agente para o cluster. leitor endpoint — O MCP é somente leitura no agente, portanto o endpoint de gravação nunca é necessário.
  • Failover em várias zonas de disponibilidade: O RDS lida com isso de forma transparente; o agente se reconecta automaticamente.
  • Saída: a saída HTTPS do agente para agente.querystreams.com Funciona através de qualquer gateway NAT padrão ou rota de saída VPC — sem regras de firewall personalizadas.

Banco de Dados do Azure para MySQL (Servidor Flexível)

VNet / link privado

Instale o Agente de Rede em uma VM do Azure. mesma VNet como seu Servidor Flexível (ou use endpoint privado / link privado). Os FQDNs terminam em *.mysql.database.azure.com; B1ms em rajadas É um excelente nível inicial para o host do agente.

  • Aut.: Azure AD / ID Microsoft Entra Autenticação recomendada para produção; autenticação SQL (nome de usuário/senha) suportada.
  • SSL: O Azure exige TLS por padrão — o agente o impõe automaticamente e fixa o pacote RootCA da Microsoft.
  • Servidor único (legado): Ainda há suporte disponível; o cronograma de descontinuação da Microsoft se aplica. Migre para o Flexible Server quando for conveniente — a string de conexão do agente muda, mas tudo acima do agente permanece idêntico.
  • Saída: A saída padrão da VNet do Azure funciona sem alterações; não é necessário adicionar nenhuma regra ao Firewall do Azure.

Google Cloud SQL para MySQL

GCE / Cloud Run

Instale o Agente de Rede em uma VM do GCE no mesmo projeto e região como sua instância do Cloud SQL ou execute-a no Cloud Run com saída direta da VPC. IPs públicos são permitidos, mas o padrão recomendado é o uso de IPs privados por meio da conexão com os serviços privados do Cloud SQL.

  • Aut.: autenticação de banco de dados IAM Recomendado; autenticação por senha suportada.
  • Proxy de autenticação do Cloud SQL: Compatível — o agente se conecta através do proxy quando configurado. A maioria das instalações ignora o proxy porque o agente já está dentro da VPC.
  • Geração: Todas as gerações do Cloud SQL para MySQL são suportadas (o protocolo de comunicação é o padrão MySQL).
  • Saída: Cloud Run + saída direta da VPC, ou uma instância do GCE com saída padrão, ambos alcançam agente.querystreams.com Sem alterações no firewall.
O agente que realiza a chamada de saída é idêntico em todas as três nuvens. Independentemente de o seu MySQL estar hospedado no AWS RDS, no Banco de Dados do Azure para MySQL ou no Google Cloud SQL, a conexão na nuvem do Agente de Rede para o Query Streams usa o mesmo HTTPS de saída. agente.querystreams.com na porta 443. Não são necessárias alterações no firewall de entrada em nenhuma nuvem, nem listas de permissão de IP, VPN ou NAT punchthrough. De acordo com as diretrizes de segurança da Microsoft, AWS e Google, prefira a autenticação de banco de dados IAM/Azure AD em vez de senhas de longa duração sempre que o mecanismo a suportar — o armazenamento de credenciais do agente lida com as três opções.
Nova AI

O MCP não é para você? Experimente o Nova AI.

Ignore completamente a configuração JSON: A Nova AI está integrada ao portal web Query Streams. e faz as mesmas perguntas em linguagem simples ao seu conector MySQL — mesmo agente, mesma aplicação de modo somente leitura, mesma Inteligência de Esquema, sem nenhuma infraestrutura MCP.

Conheça a Nova AI

Pré-requisitos

Antes de começar, certifique-se de ter:

  1. Uma conta gratuita do Query Streams em my.querystreams.com.
  2. O Agente de Rede do Query Streams instalado em uma máquina que possa acessar seu servidor MySQL — veja Baixe o Agente de Fluxos de Consulta.
  3. Um conector MySQL configurado para o agente — veja o existente configuração do conector Guias para a string de conexão. O agente detém a senha do usuário MySQL (ou credenciais IAM/Azure AD para MySQL gerenciado na nuvem); a ferramenta de IA nunca as acessa.
  4. Qualquer cliente de IA compatível com MCP. Neste guia, mostraremos o Cursor, o Claude Desktop, o ChatGPT e o Grok; se você usa o Windsurf, o Zed, o Continue, o Cline, o VS Code Copilot, o Codex ou o Goose, o bloco de configuração é essencialmente o mesmo.
  5. Cinco minutos.
Você só precisa configurar o agente uma vez. O mesmo agente que alimenta os complementos do Query Streams para Excel e Planilhas Google, o Construtor de Consultas da Web e o Nova AI também serve ao MCP. Adicionar o MCP a uma conta existente do Query Streams consiste apenas em gerar uma chave — o agente e o conector MySQL já estão em execução.
1

Gere uma chave MCP

Do /mcp Na página de Fluxos de Consulta, crie uma chave com os escopos desejados.

2

Insira-o no seu cliente de IA

Um único trecho JSON para Cursor, Claude, ChatGPT ou Grok. A mesma chave em todos os casos.

3

Faça uma pergunta

“Quais foram nossos 10 principais clientes em termos de valor vitalício do cliente?” — a IA aciona as ferramentas certas e você obtém a resposta.

Etapa 1: Gere uma chave MCP em Fluxos de Consulta

Faça login no Query Streams e abra o Página MCP (ou faça login primeiro em my.querystreams.com e clique em MCP (na navegação à esquerda). Clique Gerar chaveDê à chave um nome reconhecível (algo como cursor-laptop ou claude-desktop), e selecione os escopos que você deseja que esta chave tenha:

  • ler — A IA consegue navegar pelos conectores e ler o esquema. Necessário para todo o resto.
  • analisar — A IA pode analisar o perfil das tabelas e descobrir relacionamentos (valores de amostra, distribuições, tipos semânticos). Opcional, mas altamente recomendado para trabalhos com MySQL, onde a compreensão da estrutura dos seus dados é importante quando o LLM está gerando junções entre esquemas legados.
  • executar — a IA consegue executar SQL. Sem isso, a IA só pode ler metadados do esquema.

Para um fluxo de trabalho típico do tipo "deixe o Claude analisar meus dados MySQL", todos os três escopos são apropriados. Para uma chave que você está entregando a um colega de equipe ou a um cliente menos confiável, remova o escopo. executar e permitir que eles apenas naveguem. Você pode revogar qualquer chave a qualquer momento na mesma página; o cliente de IA verá. MCP_KEY_REVOGADO na próxima chamada, para de funcionar imediatamente. Não há atraso de propagação.

Copie a chave agora — o Query Streams a exibe uma vez e, em seguida, armazena apenas um hash. Se você a perder, gere uma nova. A chave tem o seguinte formato: qsmcp_ seguido por 48 caracteres aleatórios e é o que seu cliente de IA envia no Chave X-MCP Cabeçalho da solicitação.

Etapa 2: Adicione o Query Streams MCP ao seu cliente de IA

A configuração tem o mesmo formato em todos os clientes compatíveis com MCP — uma entrada de servidor MCP apontando para https://mcp.querystreams.com com a sua chave no Chave X-MCP Cabeçalho. Selecione seu cliente abaixo.

Cursor
Cursor ~/.cursor/mcp.json 
// Editar ~/.cursor/mcp.json
{
  "servidores mcp": {
    "fluxos de consulta": {
      "url": "https://mcp.querystreams.com",
      "cabeçalhos": {
        "X-MCP-Key": "qsmcp_COLE_A_CHAVE_AQUI"
      }
    }
  }
}
Área de trabalho Claude
Área de trabalho Claude claude_desktop_config.json 
// Configurações → Desenvolvedor → Editar configuração
{
  "servidores mcp": {
    "fluxos de consulta": {
      "url": "https://mcp.querystreams.com",
      "cabeçalhos": {
        "X-MCP-Key": "qsmcp_COLE_A_CHAVE_AQUI"
      }
    }
  }
}
ChatGPT
ChatGPT Aplicativos e Conectores 
// Configurações → Aplicativos e Conectores → Adicionar MCP
URL do servidor  https://mcp.querystreams.com
Cabeçalho de autenticação Chave X-MCP
Valor do cabeçalho qsmcp_COLE_A_CHAVE_AQUI

// Requer um plano pago do ChatGPT
// (Plus / Pro / Team / Enterprise).
Grok
Grok Ferramentas MCP remotas 
// Grok → Configurações → Ferramentas
{
  "servidores_mcp": [{
    "nome": "fluxos de consulta",
    "url": "https://mcp.querystreams.com",
    "auth_header": "X-MCP-Key",
    "valor_de_autorização": "qsmcp_..."
  }]
}

Reinicie seu cliente de IA. Na próxima inicialização, ele detectará as oito ferramentas Query Streams MCP listadas acima e as exibirá em sua paleta de ferramentas. No Cursor e no Claude Desktop, você pode verificar digitando “conectores de lista” — a IA deveria ligar qs_list_connectors e retorne seu conector MySQL juntamente com qualquer outra configuração que você tenha feito.

Etapa 3: Faça uma pergunta sobre MySQL para a IA

Você não escreve SQL — a IA faz isso. Você faz uma pergunta, a IA escolhe a ferramenta MCP adequada, o agente executa a consulta no seu banco de dados MySQL e a resposta retorna como texto e tabelas. Três exemplos de perguntas para você experimentar primeiro:

Qual foi a nossa tendência de receita diária nos últimos 30 dias?
Receita
A IA faz chamadas qs_get_connector_schema para descobrir o pedidos, itens_do_pedido, clientes, e produtos mesas, então qs_executar_consulta com um SELECT que agrupa por DATA(o.order_date), junta-se pedidos para itens_do_pedidoe agregados SOMA(oi.quantidade * oi.preço_unitário)Ele usa o padrão MySQL. ONDE o.order_date >= AGORA() - INTERVALO DE 30 DIAS para o limite de tempo e o valor de enumeração descoberto pelo SI 'pago' Para excluir pedidos pendentes e cancelados, você obtém um resultado de 30 linhas com dia, receita bruta, número de pedidos e valor médio do pedido (AOV). A IA geralmente sinaliza quedas nos fins de semana, crescimento semanal e quaisquer anomalias detectadas sem que você precise perguntar.
“Quais produtos estão com estoque baixo?”
Inventário
A IA inspeciona produtos para uma coluna de inventário ou estoque (o Schema Intelligence a exibe como um contador tipo semântico), correlaciona-se com os últimos 30 dias de itens_do_pedido.quantidade demanda e projeções de dias de cobertura. O resultado é uma tabela classificada com o nome do produto, estoque atual, demanda média diária e dias projetados até a ruptura do estoque. A IA geralmente destaca os produtos que ficam abaixo de um limite de cobertura de 14 dias. candidatos à reordenação e os agrupa por categoria para que a equipe de compras possa agrupar seus pedidos de compra.
“Mostre-me os principais clientes que não fizeram um pedido nos últimos 60 dias.”
Retenção
A IA usa clientes unido a pedidos com um MÁXIMO(o.order_date) agregado por cliente, filtrado para COM MAX(o.order_date) < NOW() - INTERVALO DE 60 DIASe classificados por valor histórico de vida útil (SOMA(o.valor_total) ao longo de todo o histórico do cliente). O resultado é uma lista focada de clientes inativos de alto valor com e-mail, data do último pedido, dias desde o último pedido e gasto total ao longo da vida útil do cliente — a IA geralmente sugere uma campanha de recuperação e sinaliza quaisquer clientes cuja inatividade coincida com um reembolso ou escalonamento de suporte. Você pode refinar ainda mais a busca com “Por que a Acme-Corp parou de fazer pedidos?” e a IA irá puxar pagamentos e histórico de pedidos.

Na primeira vez que a IA acionar uma ferramenta, seu cliente poderá exibir uma mensagem de confirmação solicitando sua aprovação para a chamada da ferramenta — esse é o fluxo de consentimento padrão do MCP, e não algo adicionado pelo Query Streams. Aprove uma vez e a IA prosseguirá com o restante da conversa livremente. Você pode revisar o consentimento a qualquer momento nas configurações do seu cliente.

Aviso de cobrança transparente: o uso do MCP é cobrado por bytes não comprimidos.

O transporte HTTP Streamable do MCP não consegue comprimir de forma confiável de ponta a ponta, por isso cobra por isso. bytes não comprimidos onde os clientes do Excel, Planilhas Google, Construtor de Consultas e Nova são faturados. bytes comprimidosUma consulta agregada de 3 MB no MySQL custa aproximadamente 3 MB via MCP, em comparação com cerca de 400 a 600 KB nesses transportes, porque os dados do MySQL com valores de enumeração VARCHAR repetidos (status, categorias, métodos de pagamento) são comprimidos de 5 a 7 vezes via LZ4. Os mesmos dados, transporte diferente, tamanho faturável diferente. Como funciona a cobrança do domínio de dados em diferentes meios de transporte →

Perguntas frequentes

Preciso abrir portas ou usar uma VPN para utilizar isso? +
Sem regras de entrada, encaminhamento de portas, NAT punchthrough ou VPN. O Agente de Rede estabelece uma conexão TLS de saída (porta 443) e seu cliente de IA alcança https://mcp.querystreams.com da internet pública — se o HTTPS de saída funcionar no host do agente, o MCP funciona. Veja como funciona a conexão somente de saída →
Quais ferramentas de IA posso usar com o Query Streams MCP? +
Qualquer cliente que utilize o protocolo aberto Model Context Protocol — Claude Desktop, Claude Code, Cursor, ChatGPT (pago), Grok, Gemini CLI, Windsurf, Zed e mais de 500 outros. Traga sua própria ferramenta de IA; você não precisa trocar. Lista completa de clientes de IA compatíveis →
Posso revogar uma chave MCP? +
Sim — três interruptores de segurança independentes (um por tecla) do /mcp página, por organização através das configurações do plano e no nível da plataforma), nenhuma das quais requer rotação de senha do banco de dados ou reinicialização do agente. Mais informações sobre a segurança da chave MCP →
Como é feita a cobrança do uso do MCP no meu pacote de dados? +
As chamadas de execução do MCP deduzem do mesmo orçamento de domínio de dados que seu uso do Excel, Planilhas Google, Construtor de Consultas da Web e Nova AI já utiliza — um único orçamento de consumo para todos os métodos de acesso. O tamanho medido para MCP difere. Os outros clientes utilizam nossa conexão de nuvem comprimida (e nós cobramos por ela). bytes comprimidosO MCP é executado sobre Streamable HTTP, que não oferece suporte confiável à compressão de ponta a ponta em todos os clientes e proxies, portanto, cobramos por isso. bytes não comprimidosUm resultado agregado do MySQL de 3 MB retornado ao Excel normalmente custa entre 400 e 600 KB do seu domínio de dados (o LZ4 comprime valores de enumeração VARCHAR repetidos de 5 a 7 vezes); o mesmo resultado de 3 MB retornado ao Cursor via MCP custa cerca de 3 MB. Somos transparentes quanto a isso porque preferimos que você saiba de antemão do que seja surpreendido no final do ciclo de faturamento.
O Query Streams MCP funciona com MySQL 5.7 / 8.0 / 8.1, Percona Server ou Aurora MySQL? +
Sim — o Agente de Rede utiliza o driver padrão MySQL Connector/NET. MySQL 5.7+ (Edição Comunitária + Edição Empresarial) MySQL 8.0 e 8.1, Servidor Percona para MySQL (uma substituição direta para o mecanismo XtraDB), MariaDB-as-MySQL drop-in (compatível com protocolo de rede na camada de conexão), e AWS Aurora MySQL Todos são suportados. Para clusters Aurora MySQL, aponte o agente para o endpoint de leitura do cluster — o agente só executa SELECIONAR As consultas são feitas por meio da aplicação de permissão somente leitura do MCP, portanto, o endpoint de gravação nunca é necessário. As opções de autenticação incluem: senha_nativa_mysql, senha_sha2_de_cache (o padrão do MySQL 8), autenticação de banco de dados AWS IAM, Azure AD / ID Microsoft Entra no Banco de Dados do Azure para MySQL, e Autenticação de banco de dados IAM do Google No Cloud SQL para MySQL, SSL/TLS com certificados CA personalizados é totalmente compatível. Para instâncias mais antigas do MySQL 5.6, entre em contato com o suporte — existe um driver alternativo para esses casos. Dica: Registre cada instância MySQL que você opera como seu próprio conector. Seus conectores “production-oltp-mysql” e “warehouse-replica-mysql” podem ser dois conectores separados na mesma chave, e o LLM seleciona o correto com base na consulta (consultas pontuais vão para o OLTP, grandes agregações vão para a réplica de leitura ou para o warehouse). O servidor MCP não vê as credenciais; somente o agente as vê.
Em que isso difere de executar um servidor MySQL MCP de código aberto por conta própria? +
Um servidor MySQL MCP direto (existem projetos da comunidade no GitHub) é um MCP por fonte de dados. Para que o Claude leia dados do seu MySQL + Google Search Console + sua conta Stripe + seu data warehouse Snowflake, você precisaria de quatro servidores MCP configurados separadamente em cada cliente AI, cada um com suas próprias credenciais, cada um com seu próprio modelo de escopo, cada um com seu próprio histórico de auditoria. O Query Streams MCP é uma chave que alcança todos os conectores que sua conta possui. Você também obtém Schema Intelligence, imposição de somente leitura na camada do agente, limites de taxa por chave e trilha de auditoria. registros de eventosE o mesmo pipeline de faturamento do domínio de dados que você já usa — algo que um certificado MySQL MCP direto não oferece.
O que acontece se a IA tentar gravar ou apagar dados? +
É rejeitado no agente antes que a fonte de dados veja o SQL. Todo. qs_executar_consulta A chamada é analisada por um validador somente leitura codificado que permite apenas SELECIONAR, COM, e EXPLICAR declarações; qualquer outra coisa retorna VIOLAÇÃO_SOMENTE_LEITURA e nunca chega ao MySQL. O validador é executado no processo do agente em sua rede, não na nuvem, portanto, uma superfície de nuvem comprometida não conseguiria contorná-lo. (Você pode adicionar um usuário somente leitura no lado do MySQL (por exemplo) CONCEDER SELECT EM db.* para um dedicado qs_somente_leitura (Usuário) por cima, se você quiser segurança extra — o validador do agente é independente de quaisquer concessões do MySQL que você tenha configurado.)
Posso ver o que a IA realmente perguntou? +
Sim. Cada chamada da ferramenta MCP grava uma linha em registros de eventos Com a organização, o usuário, a chave, o escopo, a latência e o código de resultado, o administrador da organização pode responder à pergunta “quem usou o MCP na semana passada, qual conector e o que foi solicitado?” com uma única consulta. Observe que registramos o nome da ferramenta e metadadosNão o texto SQL ou as linhas retornadas — esses dados trafegam pelo link na nuvem e nunca chegam aos logs da nuvem. Se você deseja uma auditoria completa de SQL, habilite a auditoria do lado do banco de dados no mecanismo subjacente; especificamente para o MySQL, essa é a registro de auditoria plugin (Auditoria Empresarial MySQL), o Plugin de registro de auditoria da Percona Para instalações comunitárias/Percona ou para seu pipeline de logs de consultas gerais/lentas existente.
Preciso executar o Schema Intelligence para usar o Query Streams MCP? +
Não - A Inteligência de Esquema é opcional, conforme as instruções. (conector, banco de dados) parE o MCP funciona bem sem ele. A IA recebe o esquema básico (tipos, chaves primárias, chaves estrangeiras formais, índices) e escreve consultas básicas. Com a SI ativada, a IA recebe seis camadas adicionais de metadados selecionados: (1) Descrições selecionadas por IA para cada banco de dados, tabela e coluna; (2) Classificações de tabelas (FACT para eventos transacionais, DIM para referência descritiva, LOOKUP para pequenos mapeamentos de código) mais uma tag de domínio de negócios (vendas, RH, SEO, finanças, suporte e mais 14); (3) um tipo semântico em cada coluna (currency_usd, email, date_iso, status_code, percentage, ranking_position, identifier, url, person_name e mais 9) que permite a geração de SQL MySQL com correção de dialeto; (4) Utilize valores de amostra dos seus dados reais para que o LLM reconheça padrões que nenhum esquema consegue mostrar; (5) Detecção de enumerações com distribuições de valores completos para colunas de baixa cardinalidade; e (6) Chaves estrangeiras descobertas por IA com base na sobreposição de dados entre tabelas, reveladas por meio de qs_get_relacionamentosSem SI, cada resposta da ferramenta de esquema também carrega um si_recomendação listar exatamente o que está faltando na chamada — a IA pode ler isso e oferecer a ativação da integração espacial no meio da conversa. qs_request_si_analysisO tempo de execução varia de acordo com o número de tabelas: um banco de dados pequeno, com menos de 100 tabelas, é concluído em cerca de 10 minutos; um banco de dados típico de tamanho médio (com algumas centenas de tabelas) termina em 15 a 25 minutos; um grande banco de dados corporativo com mais de 1.500 tabelas pode levar de 45 a 60 minutos para uma varredura completa. O SI é executado por meio do seu Agente de Rede em seus dados (nunca na nuvem), nunca grava em seu banco de dados, nunca altera seu esquema e atualiza incrementalmente quando seu esquema é alterado — portanto, as execuções subsequentes, após a adição ou alteração de tabelas, são muito mais rápidas do que a primeira. O efeito de ponta a ponta: com o SI ativado, seu cliente de IA grava SQL correto na primeira tentativa com muito mais frequência do que em qualquer servidor "MCP para X" que apenas entrega o LLM. esquema_de_informação.
E se eu adicionar outro conector mais tarde, como o Stripe ou o PostgreSQL? +
Nada muda no lado do cliente — a mesma chave chega ao novo conector no momento em que o agente o emparelha (qs_list_connectors (adquire automaticamente). Um bloco de configuração compra toda a sua conta, presente e futura. Por que uma única chave serve para todos os conectores →
Preciso configurar o MCP apenas para conversar com meus dados? +
Não - A Nova AI está integrada ao portal Query Streams. e funciona com todos os conectores (incluindo MySQL) sem necessidade de configuração ou arquivos de configuração do MCP. Use o Nova para interagir com seus dados dentro do Query Streams; use o MCP quando quiser que seu próprio cliente de IA (Claude, Cursor, ChatGPT, …) acesse os mesmos dados — mesmo agente, mesmos conectores, mesma inteligência de esquema subjacente. Saiba mais sobre a Nova AI →
O Query Streams MCP funciona com o AWS RDS para MySQL, o Banco de Dados do Azure para MySQL ou o Google Cloud SQL para MySQL? +
Sim — os serviços MySQL gerenciados são totalmente suportados em todas as principais nuvens. AWS RDS para MySQL (implantações de instância única e Multi-AZ), AWS Aurora MySQL clusters (aponta para o endpoint do leitor de cluster — o agente apenas executa SELECIONAR), Banco de Dados do Azure para MySQL (tanto Servidor Único quanto Servidor Flexível), e Google Cloud SQL para MySQL (Todas as gerações) funcionam imediatamente. Instale o Agente de Rede na mesma VPC, VNet ou região do GCP que sua instância de DBaaS para consultas de baixa latência. O agente usa credenciais padrão do MySQL. autenticação de banco de dados IAM na RDS, Azure AD / ID Microsoft Entra no Banco de Dados do Azure para MySQL, autenticação de banco de dados IAM no Cloud SQL, ou autenticação por senha simples em qualquer um deles. O link na nuvem do agente para o Query Streams é idêntico, independentemente de qual DBaaS hospede seu mecanismo; tudo abaixo do agente é sua infraestrutura existente e o Query Streams nunca vê as credenciais do banco de dados.

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Uma única chave MCP alcança o MySQL — local, AWS RDS, Azure Database for MySQL ou Google Cloud SQL — todos os outros bancos de dados e todos os conectores de API em sua conta do Query Streams, com trilha de auditoria completa, limites de taxa por chave e sem necessidade de alterações no firewall. Claude, Cursor, ChatGPT e Grok funcionam imediatamente.

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Categoria: Servidor MCP

Tags: mcp, claude, cursor, mysql, banco de dados, banco de dados de código aberto, aws-rds, banco de dados azure, cloud-sql, aurora-mysql

Metadescrição: Conecte o MySQL ao Claude ou Cursor via Query Streams MCP. Compatível com RDS, Azure e Cloud SQL. Somente para conexões de saída, configuração em 5 minutos.

Atualizado em 16 de junho de 2026
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