使用 SQLite 查询 克劳德或光标 通过 MCP。
用通俗易懂的语言询问任何问题 .db, .sqlite，或 .sqlite3 文件（应用程序缓存、物联网日志、开发/测试装置、嵌入式分析）通过安全的、仅出站的云链接传输，SQLite MCP 连接器内置了模式智能，因此 AI 可以在第一次尝试时就编写正确的 SQL。
Query Streams 是一个安全的实时数据集成平台，它通过一个 MCP 密钥将您帐户中的每个数据库和 SaaS API 导入到 Claude、Cursor、ChatGPT 和 Grok 中，而无需更改防火墙。 本指南将详细介绍如何连接 SQLite MCP 连接器，以便您的 AI 工具能够回答任何关于任何主题的通俗易懂的问题。 .db, .sqlite，或 .sqlite3 您磁盘上的文件——应用程序事件日志、物联网传感器缓存、移动应用程序同步存储、开发/测试装置、嵌入式分析——无需您从 DB Browser for SQLite、DBeaver 或其他工具中复制粘贴 CSV 导出数据。 sqlite3 命令行界面 (CLI)。 了解更多信息，请访问 QueryStreams.com 和 免费注册 开始向你的AI工具提出真正的SQLite问题。
MCP 为 SQLite 提供了哪些查询流？
开源领域中的其他“SQLite MCP”服务器将AI工具直接连接到本地数据库。 .db 文件路径位于同一台机器上。这对于拥有该文件的开发人员来说没问题，但它将 AI 工具绑定到一台机器上的一个进程，无法提供 AI 查询内容的审计跟踪，并且当 SQLite 文件位于服务器、物联网网关、嵌入式设备或任何 AI 客户端无法访问本地文件系统的环境中时，这种方法会完全失效。Query Streams MCP SQLite 服务器解决了一个更广泛的问题：一个键可以访问所有 .db 网络代理可以看到的文件，AI 工具永远不会保存文件路径，并且每次读取都会被审核。
零入站防火墙漏洞
网络代理会打开一条指向查询流的加密出站云链路。您的 AI 客户端连接到云端，而不是连接到您的服务器所在的实际主机。 .db 文件存在。无需打开端口，无需将 IP 地址添加到白名单，无需 VPN，也无需通过 SMB/NFS 共享 SQLite 文件，仅仅为了让 LLM 读取它。
一把钥匙，连接所有连接器
同一个 MCP 密钥可用于您的帐户连接的每个数据库和 SaaS API。注册多个 SQLite 文件（app.db, 分析.sqlite, cache.sqlite3）人工智能工具会根据名称选择正确的连接器——以及您稍后添加的任何其他连接器，无需重新输入。
内置模式智能
AI 可以看到每个 SQLite 列的 AI 整理描述、语义类型、枚举值列表和已发现的外键——而不仅仅是 PRAGMA 表信息 输出。这对 SQLite 至关重要，因为其中包含整数编码的 Unix 时间戳、0/1 布尔值和 JSON 数据块。 文本 对于法学硕士来说，专栏文章很容易被误读。
代理端强制执行只读模式
即使是产生幻觉的法学硕士也无法颁发 删除, 更新，或 删除表 通过查询流 MCP。网络代理打开您的 .db 文件处于只读模式，并拒绝任何非只读的内容。 选择, 和，或 解释 — 可以安全地与拥有该文件的任何应用程序在 WAL 模式下一起运行。
单键速率限制
默认值为每分钟 60 次请求和 10 次执行调用，可针对每个键进行配置。失控的 AI 工具调用循环会触发令牌桶，而不是 SQLite 文件所在的磁盘或正在写入该文件的应用程序。
如何在不打开防火墙端口的情况下工作
Query Streams 网络代理只需在能够读取 SQLite 文件的机器上安装一次（例如笔记本电脑、本地服务器、物联网网关或任何具有出站 HTTPS 功能的主机），然后建立一条到云端的出站 TLS 连接——不会暴露任何入站流量，AI 工具也永远不会看到这些流量。 .db 文件路径。 仅出站连接的工作原理 →
AI客户端
光标，克劳德，
ChatGPT、Grok
QS MCP 服务器
Streamable HTTP
X-MCP-密钥认证
网络代理
在您的网络上
云链路输出
SQLite数据库
.db / .sqlite /.sqlite3 文件
你给 Cursor 或 Claude 的 MCP 键是限定范围的（读 / 分析 / 执行），可随时撤销，且每个密钥的使用频率有限制。该人工智能工具调用这些 MCP 工具来完成其工作：
模式键 可选择性地覆盖参数。.db 文件从未被打开过。为什么模式智能使查询流 MCP 与众不同
开源领域中大多数“MCP for SQLite”服务器都只向你的AI工具提供最基本的功能。 PRAGMA 表信息 SQLite 输出给陌生人。列名。存储类（整数, 文本, 真实的, BLOB或许是主键。LLM 需要自行猜测。 事件时间戳 是一个 Unix 时间戳整数（不是 ISO 日期）， feature_flags.is_enabled 是一个 0/1 布尔值（不是 tinyint 类型），或者说 事件.事件类型 实际上是一个隐藏在内部的五值枚举 文本 列。SQLite 宽松的类型亲和性使得这种情况比任何其他数据库都更糟——存储类不会告诉你列中实际存储的是什么。
查询流 MCP 返回相同的模式，并对其进行丰富。 模式智能（SI） — AI 从您的实际 SQLite 数据中整理元数据，以便 AI 调用的每个模式工具都能在原始模式之上返回六层整理的知识，而 LLM 则不再进行猜测。 模式智能如何丰富每一次模式调用 →
为了更具体地说明这一点，以下是人工智能客户端从单个请求中获得的返回结果。 qs_get_table_schema 针对典型的 SQLite 应用分析数据库的调用 (活动, 用户, 会话, 功能标志）——先不使用模式智能，然后再使用模式智能。
模式智能新增的六个层
每一层都针对LLM原本只能猜测的一类问题。可选的SI分析过程会针对您的SQLite数据运行，而无需更改您的模式——它打开了…… .db 文件为只读，从不写入。 模式智能新增了哪些功能以及如何保持最新状态 →
人工智能生成的描述
为每个数据库、表和列提供简洁明了的英文用途说明——只需生成一次，即可在架构更改时自动更新。基于置信度评分；用户撰写的描述始终优先显示。
每记录一个事件，就占一行。
表格分类
每个表都标记为 FACT（事务事件）、DIM（描述性引用）或 LOOKUP（小型代码映射），以及一个业务域——产品分析、身份、配置、销售、财务等 14 个业务域。
feature_flags [LOOKUP, domain:configuration]
每列语义类型
十八种类型——货币、电子邮件、ISO 日期、Unix 时间戳、状态码、布尔值、JSON 数据块、标识符等等。这对 SQLite 至关重要，因为 SQLite 的存储类无法告诉你一个整数是计数、Unix 时间戳还是 0/1 标志。
is_enabled：布尔值（0/1）
来自真实数据的样本值
随机行出现在 LLM 中，以便识别模式无法显示的模式——TEXT 列中的 JSON 形状、ISO-8601 与 Unix epoch 日期编码以及应用程序写入的实际值。
“ref”:”google”}
基于分布的枚举检测
低基数列（最多只有 50 个不同值，且最多 5% 的行是唯一值）映射到其完整的值列表，并包含行数。人工智能不会猜测事件类型标签或标志名称的大小写或拼写。
| 查看 (38%) | 购买 (9%) | 退出登录 (4%)
隐式外键发现
跨表数据重叠分析会发现未声明为 DDL 约束的连接——这在 SQLite where 语句中很常见。 PRAGMA 外键 经常处于关闭状态，外键是由应用程序代码强制执行的，而不是由数据库强制执行的。
（重叠率 100%，置信度 0.99）
相同的提示符，不同的 SQL
证据就在人工智能工具实际生成的 SQL 语句中。相同的 Cursor 会话，相同的 Claude 模型，相同的提示符—— “本周哪些用户最活跃？他们使用了哪些功能？” 如果没有模式智能，LLM 就只能猜测。有了模式智能，LLM 就能知道答案。
si_推荐 阻止人工智能接收它缺失的信息，包括一个可在对话过程中通过一次通话启用 SI 的选项。 qs_request_si_analysis. 模式智能的运行方式及所需时间 →
MCP不适合您？不妨试试Nova AI。
完全跳过 JSON 配置： Nova AI 已集成到 Query Streams 网络门户中。 它会在您的 SQLite 连接器和您帐户上的每个其他连接器中提出相同的简单英语问题——相同的代理、相同的只读强制执行、相同的架构智能，没有 MCP 管道。
认识 Nova AI先决条件
开始之前，请确保您已准备好：
- 免费注册 Query Streams 帐户 my.querystreams.com.
- 安装在可以读取您数据的计算机上的查询流网络代理
.db文件 — 参见 下载查询流代理. - 针对代理配置的 SQLite 连接器——请参阅现有 连接器设置 指导代理人如何操作您的
.db,.sqlite，或.sqlite3文件。代理程序持有文件路径；人工智能工具永远不会看到它。 - 任何支持 MCP 的 AI 客户端。本指南将以 Cursor、Claude Desktop、ChatGPT 和 Grok 为例；如果您使用 Windsurf、Zed、Continue、Cline、VS Code Copilot、Codex 或 Goose，配置块基本相同。
- 五分钟。
将其放入您的 AI 客户端
一个JSON代码片段即可用于Cursor、Claude、ChatGPT或Grok。所有地方都使用相同的键。
提问
“我们终身价值排名前 10 的客户有哪些？”——人工智能调用合适的工具，你就能得到答案。
步骤 1：在查询流中生成 MCP 密钥
登录查询流并打开 MCP页面 （或先登录） my.querystreams.com 并点击 MCP 在左侧导航栏中）。点击 生成密钥给密钥起一个易于识别的名称（例如“密钥”）。 光标-笔记本电脑 或 克劳德桌面），然后选择您希望此密钥具有的作用域：
读—人工智能可以浏览连接器并读取模式。其他所有操作都需要用到它。分析— AI 可以分析表并发现关系（样本值、分布、语义类型）。对于 SQLite 工作，此功能虽非必需，但强烈建议使用，因为在 LLM 编写连接语句之前，理解整数编码的日期、0/1 布尔值和 JSON-in-TEXT 列至关重要。执行— 该人工智能实际上可以运行 SQL。否则，它只能读取模式元数据，而不能进行其他操作。
对于典型的“让 Claude 分析我的 SQLite 数据”工作流程，这三种作用域都适用。如果您要将密钥交给队友或不太信任的客户端，请删除 执行 只允许他们浏览。您可以随时在同一页面撤销任何密钥；AI 客户端将会看到。 MCP_KEY_REVOKED 在下次调用时立即停止工作，没有传播延迟。
现在复制密钥——查询流会显示密钥一次，然后只存储哈希值。如果密钥丢失，请生成一个新密钥。密钥格式如下： qsmcp_ 接下来是 48 个随机字符，这就是你的 AI 客户端发送的内容。 X-MCP-Key 请求头。
步骤 2：将查询流 MCP 添加到您的 AI 客户端
所有支持 MCP 的客户端的配置形式都相同——一个指向 MCP 服务器的条目 https://mcp.querystreams.com 钥匙在里面 X-MCP-Key 标题。请在下方选择您的客户。
// 编辑 ~/.cursor/mcp.json { "mcpServers": { “查询流”: { 网址: "https://mcp.querystreams.com", “标题”: { “X-MCP-Key”: "qsmcp_PASTE_KEY_HERE" } } } }
// 设置 → 开发者 → 编辑配置 { "mcpServers": { “查询流”: { 网址: "https://mcp.querystreams.com", “标题”: { “X-MCP-Key”: "qsmcp_PASTE_KEY_HERE" } } } }
// 设置 → 应用和连接器 → 添加 MCP 服务器 URL https://mcp.querystreams.com 身份验证标头 X-MCP-Key 标题值 qsmcp_PASTE_KEY_HERE // 需要付费的 ChatGPT 套餐 //（Plus / Pro / Team / Enterprise）。
// Grok → 设置 → 工具 { "mcp_servers": [{ “姓名”: “查询流”, 网址: "https://mcp.querystreams.com", "auth_header": “X-MCP-Key”, "auth_value": "qsmcp_..." }] }
重启您的 AI 客户端。下次启动时，它将发现上面列出的八个查询流 MCP 工具，并将它们显示在工具面板中。您可以在 Cursor 和 Claude Desktop 中通过键入以下命令进行验证。 “列出连接器” 人工智能应该打电话 qs_list_connectors 请将您的 SQLite 连接器以及您配置的所有其他内容一起返回。
步骤 3：向 AI 提出 SQLite 问题
你无需编写 SQL，人工智能会代劳。你提出问题，人工智能选择合适的 MCP 工具，代理打开…… .db 以只读模式运行文件查询，结果以文本加表格的形式返回。以下是三个示例提示，请先尝试：
活动, 用户, 和 会话 然后是表格。 qs_run_query 使用 SQLite 惯用的日期运算的 SELECT 语句 — date(timestamp, 'unixepoch') 当天的水桶， datetime('now', '-30 days') 下限—— COUNT(DISTINCT user_id) 每天。模式智能教会了它这一点。 事件时间戳 这是一个 Unix 时间戳整数，而不是字符串，因此日期筛选器实际上返回的是行。您将看到以表格形式显示的 DAU 趋势，以及一份文字说明，其中会指出周末的低点和任何异常峰值。活动 至 功能标志 关于 JSON 特性 列（使用） json_extract(properties, '$.feature')），过滤器 feature_flags.is_enabled = 1 通过 Schema Intelligence 对 0/1 INTEGER 列进行布尔检测，并计算参与度。 COUNT(包含事件的不同用户 ID) / COUNT(不同用户 ID 总数)最终结果是一个按优先级排序的功能列表——人工智能通常会指出哪些功能需要提升，哪些功能看起来像是累赘。SI 的枚举检测 事件类型 这意味着它不会因为猜测大小写而意外排除有效的事件名称。登录 事件 - MAX(timestamp) FILTER (WHERE event_type = 'login') 按以下方式分组 用户身份 然后筛选出符合条件的用户 datetime(last_login, 'unixepoch') < datetime('now', '-60 days')，重新连接 用户 获取电子邮件地址和注册日期。最终生成一份按注册时间（最早-最近）排序的精选列表，以及一份文字解读，其中标明了流失风险最高的群体。您可以通过询问来深入了解。 “这和我们30天的窗口期相比如何？” 然后人工智能会根据新的界限重新运行。首次AI调用工具时，您的客户端可能会弹出确认提示，要求您批准此次工具调用——这是MCP的标准授权流程，并非查询流功能新增的内容。只需批准一次，AI即可继续进行后续对话。您可以随时在客户端设置中重新查看授权信息。
诚实计费说明：MCP 使用量按未压缩字节计费
Query Streams 的 Excel 插件、Google Sheets 插件、Web Query Builder 和 Nova AI 都通过我们的压缩云链路运行——我们会进行计量和计费。 压缩字节 针对您的数据领域。MCP 传输（根据官方 MCP 规范为 Streamable HTTP）无法可靠地支持跨所有客户端和中间代理的端到端压缩，因此我们会进行计量和计费。 未压缩字节 用于 MCP 流量。
- 这意味着： 通过 MCP 获取 500 KB 的 SQLite 事件日志查询，会占用您大约 500 KB 的数据空间，而通过 Excel/Sheets/Nova/Query Builder 获取，则仅占用约 80-120 KB。一个包含 5000 行事件的聚合数据，如果通过 MCP 传输为约 750 KB 的 JSON 格式，那么通过 Excel/Sheets/Nova/Query Builder 客户端传输，则仅占用约 120-150 KB 的 LZ4 压缩字节——SQLite 应用程序数据如果包含重复的事件类型字符串，则通过 LZ4 压缩后可压缩约 5 倍。相同的数据，不同的传输方式，计费大小也不同。
- 这并非： 使用 MCP 协议不会产生额外费用或惩罚。我们只传输实际发送的字节数。其他客户端的成本更低，因为压缩在这些传输方式上能够可靠地工作；我们不会因为协议选择而惩罚您，但我们必须公开透明地说明成本构成。
- 你可以这样做： 对于非常大的重复性查询（例如，转储整个数据）。
活动对于归档表格，建议使用 Excel/Sheets/Nova 路径。对于交互式 AI 工具调用（典型的 100-5,000 行 SQLite 响应，适用于 LLM 环境），MCP 是更合适的选择，成本差异仅为几美分。
常见问题解答
我需要开放端口或运行 VPN 才能使用它吗？ +
https://mcp.querystreams.com 从公共互联网，因此如果代理主机上的出站 HTTPS 工作正常，则 MCP 也工作正常。 了解仅出站连接的工作原理 →
我可以将哪些 AI 工具与 Query Streams MCP 配合使用？ +
我可以撤销 MCP 密钥吗？ +
/mcp 页面、每个组织通过计划设置和平台级别），这些都不需要数据库密码轮换或代理重启。 更多关于MCP密钥安全的信息 →
MCP 的使用量如何计入我的数据域？ +
压缩字节MCP 运行在 Streamable HTTP 之上，而 Streamable HTTP 并不能可靠地支持在所有客户端和代理之间实现端到端压缩，因此我们会收取费用。 未压缩字节一个返回到 Excel 的 500 KB SQLite 事件日志查询通常会占用您约 80-120 KB 的数据空间；同样 500 KB 的结果通过 MCP 返回到 Cursor 则会占用约 500 KB 的数据空间。我们对此保持透明，因为我们宁愿您提前了解，而不是在账单周期结束时感到意外。
Query Streams MCP 是否与我的系统兼容 .db / .sqlite / .sqlite3 文件呢？WAL模式和多进程访问呢？
+
.db, .sqlite, .sqlite3（或者根本不扩展）通过标准 sqlite3 驱动程序。连接器是 文件路径这不是服务器 URL，因此代理用户可以从磁盘读取的任何内容都是可以访问的。 开箱即用，支持 WALM 模式（预写式日志记录）。 代理程序默认以只读模式打开文件（模式=ro （在 URI 中），因此可以安全地与拥有该文件的任何应用程序并行运行——您的应用程序可以在 AI 读取文件的同时继续写入，反之亦然。对于多进程场景，代理使用 SQLite 的共享缓存模式以及可配置的忙超时（默认为 5 秒），因此短暂的写入锁定不会触发“数据库已锁定”错误。 提示： 登记每个 .db 将文件作为单独的连接器，即可使用一个 MCP 密钥运行多个 SQLite 数据库。 app.db, 分析.sqlite, cache.sqlite3, session.db所有这些文件都可通过名称被LLM识别。该代理也支持网络文件系统（SMB、NFS、EFS），但为了获得最佳性能，请保留 .db 文件位于代理主机本地。
这与我自己运行开源 SQLite MCP 服务器有何不同？ +
sqlite3) 是每个 MCP .db AI 客户端本地文件系统上的文件路径。这在开发人员的笔记本电脑上可以正常工作，但一旦 SQLite 文件位于其他机器、IoT 网关或任何 AI 客户端无法访问本地文件系统的环境中，就会失效。要让 Claude 读取您的 SQLite 应用日志、Google Search Console、Stripe 帐户和 Snowflake 数据仓库，您需要在每个 AI 客户端中分别配置四个 MCP 服务器，每个服务器都有自己的范围模型和审计日志。Query Streams MCP 是连接您帐户中所有已配对连接器的关键——SQLite 文件位于代理运行的机器上，而不是 AI 客户端的机器上。您还可以获得模式智能（对 SQLite 的宽松类型亲和性至关重要）、代理层只读强制执行、每个键的速率限制以及审计跟踪。 事件日志以及您已经使用的相同数据领域计费管道——而直接使用 SQLite MCP 都无法提供这些。
如果人工智能尝试写入或删除数据会发生什么？ +
.db 文件始终处于打开写入状态。 qs_run_query 调用由一个硬编码的只读验证器解析，该验证器仅允许 选择, 和, 和 解释 声明；其他任何内容返回 只读违规 而且永远不会访问 SQLite。验证器在您本地机器上的代理进程中运行，而不是在云端运行，因此即使云端环境遭到入侵也无法绕过它。 SQLite双重保险： 此外，该代理还会打开文件。 ?模式=ro 在连接 URI 中，即使恶意调用者设法绕过解析器发送写入请求，SQLite 库本身也会拒绝该操作。两层独立的只读保护机制——一层在验证器，一层在文件句柄。
我可以看看人工智能实际问了什么吗？ +
事件日志 包含组织、用户、键、范围、延迟和结果代码的表格。组织管理员可以通过一次查询回答“上周谁使用了 MCP，使用了哪个连接器，以及他们请求了什么？”。请注意，我们会记录日志。 工具名称和元数据而不是 SQL 文本或返回的行——这些内容通过云链接传输，永远不会进入云日志。 SQLite 特有的审计注意事项： SQLite 没有原生的服务器端审计日志（它是一个嵌入式库，而不是服务器），因此要捕获完整的 SQL 文本，您有两种实用的选择：（a）启用 应用程序级日志记录 无论哪个应用程序拥有该文件——大多数 ORM 和 SQLite 封装器都可以为每个预处理语句生成调试日志；或者 (b) 将应用程序的 SQLite 句柄包装起来 sqlite3_trace_v2 或 sqlite3_update_hook C API 回调（以及 Python 中的等效项） sqlite3.set_trace_callback，Node 的 更好的 sqlite3 使用钩子等方式将每条语句记录到文件中。特别是对于 Query Streams MCP 而言， 事件日志 通常情况下，跟踪就足够了——它与人工智能的身份、范围和密钥相关联，这正是审计通常需要的。
我是否必须运行 Schema Intelligence 才能使用 Query Streams MCP？ +
（连接器，数据库） 一对即使没有它，MCP 也能正常工作。AI 获取的是裸模式（存储类、主键、形式外键）。 PRAGMA foreign_keys = ON（索引）并编写基本查询。启用 SI 后，AI 可以获得六层额外的精选元数据： (1) 每张表格和每一列都配有人工智能生成的描述； (2) 表分类（FACT 用于事务事件，DIM 用于描述性参考，LOOKUP 用于小型代码映射）加上业务域标签（product_analytics、identity、configuration、sales、finance 等 14 个）； (3) 每列都有语义类型——这对 SQLite 来说尤其有价值，因为同一个 INTEGER 存储类可以是计数、Unix 纪元、0/1 布尔值或外键，而 TEXT 可以保存 ISO-8601 日期字符串、电子邮件、UUID 或 JSON blob； (4) 从您的真实数据中提取样本值，以便 LLM 能够识别 TEXT 列中的 JSON 格式； (5) 对低基数列进行枚举检测，并具有完整的值分布，例如 事件类型 或 标志名称; 和 (6) 通过人工智能发现的基于交叉表数据重叠的外键，并通过以下方式呈现： qs_get_relationships ——这对于 SQLite 数据库尤其重要，因为 SQLite 数据库通常会禁用正式的外键强制执行。如果没有 SI，每个模式工具的响应都会携带一个 si_推荐 列出通话中缺失的具体内容——人工智能可以读取此列表，并在通话过程中主动提出触发语音识别。 qs_request_si_analysis运行时间随表数量而变化：一个包含 100 张表的小型数据库大约需要 10 分钟完成；一个典型的中型数据库（几百张表）需要 15-25 分钟；一个包含 1500 张以上表的大型企业级数据库，完整扫描可能需要 45-60 分钟。大多数应用级 SQLite 文件（少于 50 张表）的运行时间远低于 10 分钟。SI 通过您的网络代理对您的数据运行（绝不在云端），也绝不写入您的数据。 .db 文件不会更改您的架构，并且会在架构更改时进行增量刷新。端到端效果：启用 SI 后，您的 AI 客户端首次尝试编写正确 SQL 的概率远高于对任何仅提供 LLM 的“MCP for X”服务器进行操作的概率。 PRAGMA 表信息.
如果我之后添加其他连接器，例如 Stripe 或 PostgreSQL，该怎么办？ +
qs_list_connectors （会自动获取）。一个配置块即可购买您账户的全部内容，包括当前和未来的账户。 为什么一把钥匙可以连接所有接口 →
我必须设置 MCP 才能与我的数据进行交互吗？ +
开始使用
五分钟即可将您的AI工具连接到SQLite数据。
一个 MCP 密钥即可到达每个 .db 代理程序可以访问的文件、Query Streams 帐户中的所有其他数据库以及每个 API 连接器——并提供完整的审计跟踪、每个密钥的速率限制，且无需更改防火墙设置。Claude、Cursor、ChatGPT 和 Grok 均可开箱即用。
相关指南： 下载查询流代理 | 数据库连接器设置 | 所有 MCP 服务器指南 | Nova AI 文本转 SQL
类别：MCP服务器
标签：mcp、claude、游标、sqlite、数据库、开发者工具、嵌入式数据库
元描述：通过 Query Streams MCP 将 SQLite (.db / .sqlite / .sqlite3) 连接到 Claude 或 Cursor。出站，只读，5 分钟。
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