大家好,分享一个我一个人做的产品:RaisDB —— 一个为 AI 时代设计的统一数据库客户端。
先说痛点。如果你现在在搞 AI / LLM 应用,数据栈大概率长这样:Postgres 存业务数据、Redis 做缓存、Qdrant / Milvus 存向量,偶尔还要翻几个 CSV 和 ClickHouse 。然后你的任务栏是这样的:pgAdmin + RedisInsight + Compass + DataGrip 各开一个窗口,来回切。
DBeaver 、Navicat 都很强,但它们是为上一个时代的关系库 DBA 设计的。它们不认识你的向量库,更别提让 AI 帮你写查询。于是我就自己做了一个。
它能做什么
1. 40+ 引擎,一个应用 Postgres 、MySQL 、MongoDB 、Redis 、ClickHouse 、Qdrant 、Supabase 、Neon 、Turso 、CSV……四十多种数据源塞进同一个界面,多标签页、跨库对比、ER 图、数据迁移。不用再装一堆客户端。
2. AI 原生(这是我最想做的部分)
- AI Agent:自然语言转 SQL ,带 schema 感知。"查上周注册用户里消费最高的十个" 直接出结果。
- MCP Server:这个我个人觉得挺关键。RaisDB 可以作为一个 MCP 服务跑起来,让 Claude Code / Cursor 直接查你的数据库——相当于给 AI 编程助手装了一双能读数据库的眼睛。
- AI CLI:同一个 agent ,命令行版本。
3. Rust 写的,本地优先
- 凭证本地加密,查询走客户端→数据库直连,不经过任何中间服务器。
- 冷启动 <1s ,常见查询 <10ms 。
- 全栈 Rust:Tauri 桌面端 + Axum Web + TUI + CLI 。
**4. 内置 20+常用工具集,SSH Terminal **
- 数据处理相关的工作在一个软件内解决
一些诚实说明
闭源产品,不是开源。我不想包装它——RaisDB 是闭源的,GitHub 仓库( github.com/RaisDB/raisdb )是产品主页 + 反馈渠道,放 changelog / roadmap / issue 讨论,但不含源码。选闭源是一个人开发想保持迭代速度的取舍,理解有人介意。
现在状态
公测中,macOS / Linux / Windows 都能下:raisdb.com/download
想听大家说两句
- 你们现在主要连什么数据库?日常用什么客户端?
- MCP 这个功能,在你们 AI 编程工作流里实际用得到吗?
- 反人类的交互或 bug ,尽管喷。
官网地址: https://raisdb.com