PolarDB Supabase通过模型上下文协议(Model Context Protocol, MCP)为Qoder、Cursor或Bolt.diy等AI原生IDE提供实时的数据库元信息上下文、标准的数据操作接口以及开箱即用的鉴权能力,从而使AI能够生成与后端数据结构相匹配的精准代码,显著提升全栈应用的开发效率。
业务场景
VibeCoding(氛围编程)是一种由AI驱动的编程范式,开发者通过自然语言描述需求,AI则自动完成代码的开发、调试及部署运行。VibeCoding显著降低了编程门槛,使非专业开发人员也能够通过自然语言交互实现网站和应用程序的开发。尽管AI能够生成完美的前端乃至后端代码,但由于其无法感知应用的实际后端环境(如数据库表结构、字段名和关联关系等),往往导致AI生成的代码出现事实性错误,需开发者手动检查和修正,从而降低了AI辅助编程的有效性。
PolarDB Supabase作为一个通用的后端即服务(BaaS),通过提供MCP Server有效地弥合了前后端之间的断层,为AI提供了完整且实时的后端上下文。由此形成了更高效的全栈加速范式,显著提升了AI在前后端一体化全栈应用开发中的性能表现。
方案架构
本方案的核心是利用模型上下文协议(MCP)作为桥梁,连接作为后端即服务(BaaS)的PolarDB Supabase与AI原生IDE(以Qoder为例)。
核心组件
PolarDB Supabase:提供企业级后端服务,包括PostgreSQL数据库、认证、存储和自动生成的API。作为所有业务数据的存储和管理中心。
MCP Server: 中间件服务,该服务连接到PolarDB Supabase数据库,用于安全地提取和暴露数据库的元数据(如表、列、类型、约束),不暴露任何业务数据。
AI原生IDE(以Qoder为例):开发者的工作界面。其集成的AI客户端连接到MCP Server,获取实时的数据库Schema上下文,并将其提供给大语言模型以指导代码生成。
工作流程
开发者在AI原生IDE(以Qoder为例)中使用自然语言下达开发指令(例如:“创建一个展示任务列表的页面”)。
AI原生IDE(以Qoder为例)客户端向MCP Server发起请求,查询数据库的Schema信息。
MCP Server从PolarDB Supabase的系统目录(
information_schema)中查询相关的表结构和元数据。若在项目初始化时无数据表,仍然不会影响其效果。MCP Server将结构化的Schema信息返回给AI原生IDE(以Qoder为例)。
AI原生IDE(以Qoder为例)将开发者的指令和获取到的Schema上下文一同提交给大语言模型。
大语言模型基于精确的上下文,生成与数据库结构相对应的DDL语句,并通过Supabase将其变更至数据库。同时,它还生成与表结构匹配的前端和后端交互代码(例如,使用正确的表名
todos以及字段名task和is_done)。生成的代码呈现在IDE中,供开发者使用或微调。
操作步骤
以下步骤将引导完成一个AI原生开发环境的配置,并演示如何通过自然语言构建一个测试应用。
步骤一:创建PolarDB Supabase
登录PolarDB控制台,在PolarDB集群中创建一个Supabase应用并登录其控制台。详细步骤,请参考快速体验PolarDB Supabase。
将您的业务环境IP地址添加至应用白名单中。
应用创建成功后,单击应用ID进入应用管理页面,记录以下关键信息:
公网地址:在拓扑图页签内获取,首次创建的应用需要先进行申请,格式为
http://<公网IP>:8000。密钥信息:在配置页签内获取。需要记录密钥
secret.jwt.anonKey、secret.jwt.serviceKey、secret.dashboard.username和secret.dashboard.password。
步骤二:下载并安装AI原生IDE
此处以Qoder为例,根据操作系统下载并安装对应的客户端。
步骤三:获取并构建MCP服务
下载PolarDB Supabase MCP Server代码,您可以在业务环境中执行以下命令,进行克隆并构建项目。
说明请确保您的业务环境符合PolarDB Supabase MCP Server代码的环境要求。
# 1. 克隆项目仓库 git clone https://github.com/ApsaraDB/PolarDB-Supabase-MCP-Server.git # 2. 进入项目目录 cd PolarDB-Supabase-MCP-Server # 3. 包管理器 推荐使用 pnpm npm install -g pnpm # 4. 安装依赖 pnpm install # 5. 构建项目 pnpm build记录
stdio.js文件的绝对地址:# 执行后应显示stdio.js文件。记录其绝对路径,用于后续配置。 ls packages/mcp-server-supabase/dist/transports/
步骤四:在AI原生IDE中配置MCP服务
此处以macOS环境下的Qoder为例,在顶部导航栏中选择,单击添加按钮,添加一个新的MCP服务配置。参考以下示例填写配置,将<...>占位符替换为实际信息。
{
"mcpServers": {
"polardb-supabase": {
"command": "node",
"args": [
"<步骤三中构建出的stdio.js文件的绝对路径>",
"--api-url",
"<您的Supabase公网地址>",
"--service-role-key",
"<您的Supabase的secret.jwt.serviceKey配置>",
"--anon-key",
"<您的Supabase的secret.jwt.anonKey配置>",
"--dashboard-username",
"<您的Supabase的secret.dashboard.username配置>",
"--dashboard-password",
"<您的Supabase的secret.dashboard.password配置>",
"--project-ref",
"default"
]
}
}
}示例
{
"mcpServers": {
"polardb-supabase": {
"command": "node",
"args": [
"/your/path/to/PolarDB-Supabase-MCP-Server/packages/mcp-server-supabase/dist/transports/stdio.js",
"--api-url",
"http://8.xxx.xxx.xxx:8080",
"--service-role-key",
"eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJxxx",
"--anon-key",
"eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJxxx",
"--dashboard-username",
"supabasexxx",
"--dashboard-password",
"rMa1rc9rxxx",
"--project-ref",
"default"
]
}
}
}步骤五:开始全栈开发
完成上述配置后,开始通过自然语言与AI原生IDE交互开发应用,此处以Qoder为例。
在Qoder中新开一个对话窗口。
输入第一个提示词(Prompt),描述要创建的应用。AI会基于MCP服务提供的上下文,生成包含前后端逻辑的完整代码并初始化表结构。
示例:帮我实现一个待办列表应用,基于react+Supabase实现,不需要登录和权限控制。
根据生成的结果,可进行多轮提示词交互,直至所有功能和需求均符合要求。
示例效果展示
输入提示词:“帮我实现一个待办列表应用,基于react+Supabase实现,不需要登录和权限控制”。

等待自动生成代码与表结构。完成后,单击预览查看效果。

登录Supabase应用验证PolarDB集群内的表与数据。

结论
本方案通过集成PolarDB Supabase与MCP协议,构建了一个AI上下文感知的开发工作流。它为AI编程工具提供了精确的后端数据库结构,使其能够自动生成准确、可运行的应用代码,减少了对AI生成代码的手动修正工作。
尽管本指南以Qoder和React为例,但该架构基于标准的MCP协议,可扩展至其他兼容的IDE和开发框架。