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Chat2DB：一个本地运行的免费数据库客户端，让 SQL 与 AI 助手同屏协作

【免费下载链接】Chat2DBChat2DB is a free, cross-platform, local-first database client and SQL workspace for developers, DBAs, analysts, and data teams. Connect to 40+ databases, manage data, edit and run SQL, and use your own AI model to generate, explain, and optimize queries. Available on desktop, web, Docker, and CLI, with MCP support.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/Chat2DB

Chat2DB 是一款免费、跨平台、本地优先的数据库客户端和 SQL 工作台，面向开发、DBA、分析师和数据团队。它把连接 40 多种数据库、编辑执行 SQL、管理数据和调用你自己的 AI 模型生成、解释、优化查询这几件事放进同一个窗口，让你在一台机器上完成从查库到出图的大部分工作。

从一个具体任务说起：把一张表查明白，再画成图

假设你今天要做的事是：连上生产库，跑一条统计 SQL，确认结果，再把结果做成一张能贴进周报的图。传统做法往往要开好几个工具——一个图形客户端连库、一个编辑器写 SQL、一个脚本导结果、一个 BI 工具画图，中间来回复制。Chat2DB 的思路是把这条链路收敛到一个界面里：左侧连接树选中库表，中间 SQL 编辑器写查询并执行，结果区直接呈现，还能把结果接到看板与图表上。对习惯图形化工具的人来说，这意味着少开两个窗口、少写一段搬运数据的脚本。

它默认单用户、本地运行，数据不经过第三方中转，这也是它把"本地优先"放在核心位置的原因：你连的是自己的库，AI 调的是你自己的模型。

它解决了什么问题

对多数团队来说，数据库工具的痛点集中在三处：

• 连接分散：团队里 MySQL、PostgreSQL、Oracle、ClickHouse、MongoDB、Redis 各连各的客户端。Chat2DB 内置 40 多种数据库支持，通过插件机制扩展，新 JDBC 数据库多数情况下改配置就能接入，不用改代码。
• SQL 之外的事没人管：编辑、补全、格式化、执行、保存的 SQL 和执行历史，这些基础能力 Chat2DB 的 SQL 工作台都覆盖，让你不用在多个工具间切。
• AI 用得不放心：很多产品的 AI 是固定云端服务。Chat2DB 是"自带模型"（BYO AI），你把自己的模型接进来，用它生成、解释、优化 SQL，模型选择和数据流向都握在自己手里。

最快跑起来的方式

按你的环境挑一种即可。桌面版最省事，Docker 适合服务器和团队共用。

桌面版：从发行版下载对应平台的安装包，装好就能连库，不需要额外配置。

Docker 版：先初始化一个加密密钥（下面会解释为什么需要它），再启动容器。仓库已内置 Compose 定义，路径在 docker/docker-compose.yml：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/Chat2DB cd Chat2DB && ./script/security/init-community-encryption-key.sh docker compose --file docker/docker-compose.yml up --detach

启动后在浏览器打开http://localhost:10825。密钥脚本只跑一次，重复执行会复用已有密钥，不会覆盖。

从源码构建：需要 Eclipse Temurin 17、Node.js 18.17.0+ 和 Maven 3.8+，前后端分别构建，README 里给了完整命令。

能力逐项看

• 数据库管理：浏览元数据，对表和对象做 DDL/DML，直接在界面上改数据。
• 数据导入导出：把外部数据导进库、把库内数据导出来，常见于迁移和备份前的整理。
• 看板与图表：把查询结果可视化，出图不用离开工具。
• CLI 与 MCP 支持：附带一个开源 CLI，支持 MCP 协议，方便把它接进你自己的自动化或 AI 工作流。设置里也有对应的 MCP 开关入口，相关实现见 src/blocks/Setting/McpSetting/。
• AI 助手：接入自己的模型后，用自然语言生成 SQL、解释已有 SQL、给出优化建议。

对连接特定数据库想走通第一步的读者，仓库提供了分库的逐步指南，比如 docs/guides/bigquery.md。

部署与接入怎么选

关于密钥：Chat2DB 用 AES-256-GCM 加密存储的数据库密码和 AI 模型的 API Key，密钥落在~/.config/chat2db-community/encryption.key。这个文件要单独备份，并在升级、容器重建时保留——换掉或丢掉它，之前存的密码和 Key 就读不出来了。Web/无头启动在缺少有效密钥时会直接失败，只有桌面模式会自动补建。

安全上它是单用户应用，没有账号与用户间鉴权边界，HTTP 服务建议绑定127.0.0.1，不要暴露给不可信网络；自定义 JDBC 驱动属于可执行代码，只从可信来源安装。

适合谁

如果你在找一款能在本地把"连库、写 SQL、管理数据、出图"串起来、并且 AI 部分愿意自己接模型的工具，Chat2DB 社区版是个合适的起点：免费、跨平台、本地优先，桌面、Web、Docker、CLI 四种形态任选。先装桌面版连上你最常用的一个库跑通一条查询，再按需要叠加看板、导入导出和 MCP 接入，会比一上来就搭完整 Docker 环境更容易上手。

【免费下载链接】Chat2DBChat2DB is a free, cross-platform, local-first database client and SQL workspace for developers, DBAs, analysts, and data teams. Connect to 40+ databases, manage data, edit and run SQL, and use your own AI model to generate, explain, and optimize queries. Available on desktop, web, Docker, and CLI, with MCP support.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/Chat2DB