服务端校验
模型发送的是结构化查询,而不是原始 SQL。valv 会在服务器端基于实时模式重建并重新校验后,再执行任何 SQL。
valv 是一款开发者工具,用于为 AI agents 提供安全、受限的数据库访问。模型不会直接编写原始 SQL;相反,它会输出结构化查询,valv 会根据实时模式进行校验,按当前调用方范围限制,编译为 SQL,并执行。
该产品面向需要真实数据库访问、但又不想让 agent 看到数据库全部内容的场景。策略以代码形式定义,访问默认拒绝,同一查询会因调用方的租户或角色不同而返回不同结果。
模型发送的是结构化查询,而不是原始 SQL。valv 会在服务器端基于实时模式重建并重新校验后,再执行任何 SQL。
策略使用 TypeScript 编写,可按调用方限定行和列。文档建议将默认策略设为全部拒绝,并显式添加访问权限。
查询层支持过滤、聚合、时间序列和 Top-N 查询,因此 agent 不仅能做简单查找。
响应有上限,因此即使是较宽泛的查询,也不会返回超出模型可处理的数据量。首页将其描述为“感知 token 的输出控制”。
valv 可与 Postgres、MySQL、SQLite 和 ClickHouse 配合使用,文档还描述了面向 Prisma 和 ClickHouse 的适配器。
你可以将工具交给 Vercel AI SDK,或通过 MCP 暴露它们,从而让同一套数据库策略适用于不同的 agent 配置。
在应用 agent 中添加基于数据库的回答,同时将行和列访问限制在当前租户或用户上下文内。
让分析人员请求聚合、过滤、时间序列或 Top-N 输出,而无需向模型暴露无限制 SQL。
当你希望像 Claude Code 这样的工具获得无代码访问时,可通过 MCP 将数据库暴露给编码 agent。
将数据库访问规则集中用代码管理,让不同调用方可以从同一个问题得到不同结果。
valv 位于模型与数据库之间。模型输出结构化查询,valv 先根据模式进行校验,再应用调用方特定策略,将其编译为 SQL 并执行。
源材料提到的场景包括面向 agent 的数据库访问、行和列范围控制、过滤和聚合等分析查询,以及与 Vercel AI SDK 或 MCP 配合使用。资料未提供更长的细分垂直场景列表。
valv 的设计目标是让模型永远不编写原始 SQL,也无法访问你定义的策略之外的数据。它会在 SQL 生成之前于服务器端重建并重新检查查询,并建议以默认拒绝访问作为起点。
与原始 SQL 工具相比,valv 在保留 agent 驱动查询灵活性的同时,增加了服务器端校验和策略范围控制。文档将其与无限制 SQL 以及较为固定的手写端点作了对比。
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