Agent + Supabase：让 AI 读写你的数据库

为什么 Agent 需要数据库？

Agent 的对话记忆是临时的——会话结束就消失。要让 Agent 拥有持久记忆，必须接入数据库。Supabase 是最佳选择之一：PostgreSQL 全功能 + 内置向量搜索 + 实时订阅 + Row Level Security。

步骤 1：创建 Supabase 项目

1. 访问 supabase.com 注册账号
2. 创建新项目，获取连接信息：
   • Project URL
   • Anon Key（公开，可暴露给 Agent）
   • Service Role Key（私密，仅服务端使用）

步骤 2：设计 Agent 记忆表

-- 在 Supabase SQL Editor 中执行
CREATE TABLE agent_memories (
  id UUID DEFAULT gen_random_uuid() PRIMARY KEY,
  agent_name TEXT NOT NULL,
  session_id TEXT,
  content TEXT NOT NULL,
  embedding VECTOR(1536),
  created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now()
);

-- 向量搜索索引
CREATE INDEX ON agent_memories USING ivfflat (embedding vector_cosine_ops) WITH (lists = 100);

-- 启用 RLS
ALTER TABLE agent_memories ENABLE ROW LEVEL SECURITY;

CREATE POLICY "Agent can read own memories" ON agent_memories
  FOR SELECT USING (agent_name = current_setting('request.jwt.claims')::json->>'agent_name');

步骤 3：创建 MCP Server

# supabase_mcp_server.py
from fastmcp import FastMCP
from supabase import create_client
import os

mcp = FastMCP("supabase-agent-memory")
supabase = create_client(
    os.environ["SUPABASE_URL"],
    os.environ["SUPABASE_SERVICE_KEY"]
)

@mcp.tool()
def save_memory(agent_name: str, content: str, session_id: str = "") -> dict:
    """保存 Agent 记忆到数据库
    
    Args:
        agent_name: Agent 名称
        content: 记忆内容
        session_id: 会话 ID（可选）
    """
    result = supabase.table("agent_memories").insert({
        "agent_name": agent_name,
        "session_id": session_id,
        "content": content
    }).execute()
    return {"status": "saved", "id": result.data[0]["id"]}

@mcp.tool()
def search_memories(agent_name: str, query: str, limit: int = 5) -> list:
    """搜索 Agent 历史记忆
    
    Args:
        agent_name: Agent 名称
        query: 搜索查询
        limit: 返回数量上限
    """
    result = supabase.table("agent_memories").select("content, created_at").eq(
        "agent_name", agent_name
    ).order("created_at", desc=True).limit(limit).execute()
    return result.data

if __name__ == "__main__":
    mcp.run()

步骤 4：配置到 Agent

{
  "mcpServers": {
    "supabase-memory": {
      "command": "python",
      "args": ["supabase_mcp_server.py"],
      "env": {
        "SUPABASE_URL": "https://xxx.supabase.co",
        "SUPABASE_SERVICE_KEY": "your-service-role-key"
      }
    }
  }
}

注意事项

• 永远不要把 Service Role Key 暴露给前端客户端
• RLS 策略是安全底线——即使 API Key 泄露，数据也有行级保护
• 向量搜索需要先调用 Embedding API 生成向量
• Supabase 免费版有 500MB 存储和 50K 月活请求限制