Feature Suggestions (Supabase) MCP服务器
基于Supabase，高效查询和管理功能建议数据的MCP服务器。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：Feature Suggestions (Supabase) MCP服务器。 它的用途是：基于Supabase，高效查询和管理功能建议数据的MCP服务器。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/feature-suggestions-supabase-mcp服务器/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“帮我查一下过去一个月里，投票数最高的10个功能建议是什么，并按投票数降序排列。” 它会通过此Skill连接您的Supabase数据库，自动构建并执行相应的SQL查询，将结果以清晰的格式返回给您。您还可以接着说：“把‘暗黑模式’这个建议的状态更新为‘已规划’。” AI会相应地执行更新操作。
介绍
这个Skill是一个Model Context Protocol (MCP)服务器，它专门用于连接Supabase数据库，并针对feature_suggestions表提供高效的数据查询和操作能力。它解决了在AI助手工作流中直接、安全地访问和管理结构化产品反馈或功能建议数据的痛点。
使用时，您需要配置好Supabase项目的URL和API密钥等连接信息。Skill会作为AI助手（如Claude Desktop）的一个扩展工具，使AI能够理解您的查询意图，并自动生成和执行相应的SQL查询语句，从Supabase中获取或操作feature_suggestions表的数据。
它非常适合需要频繁分析用户反馈、追踪功能需求优先级或管理产品路线图的产品经理、数据分析师以及全栈开发者。这些角色经常需要从海量建议中提炼洞察，但又不希望频繁手动编写SQL或切换工具。
使用建议：请确保您的Supabase项目已正确设置feature_suggestions表结构，并妥善保管服务角色密钥等敏感信息，仅授予必要的数据库操作权限。在复杂分析场景下，可结合其他数据分析Skill以获得更全面的视图。
核心特点
与通用数据库查询工具不同，它深度定制于`feature_suggestions`表，预设了针对功能建议数据的查询逻辑和优化，开箱即用。同时，它作为MCP服务器，能无缝集成到Claude等AI助手的上下文中，实现自然语言到数据库操作的直接转换。
注意事项
此Skill功能高度聚焦于`feature_suggestions`表，不适合需要复杂跨表关联查询或操作其他数据库表的通用场景。
常见问题
需要提前准备什么？
需要一个已创建`feature_suggestions`表的Supabase项目，并获取其项目URL和服务角色密钥（service_role key）。
支持哪些数据库操作？
主要支持对`feature_suggestions`表的查询（SELECT）、筛选、排序以及简单的数据插入（INSERT）和更新（UPDATE）操作。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/feature-suggestions-supabase-mcp服务器/raw/index.md 读取 Feature Suggestions (Supabase) MCP服务器 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/feature-suggestions-supabase-mcp服务器/raw/index.md（查看排版版本）