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GitHub · OtterMind/Chat2DB↑ +82 hoje

Gerenciamento de banco de dados apoiado por inteligência artificial

Chat2DB se destaca como uma ferramenta de gerenciamento de banco de dados e cliente SQL suportada por inteligência artificial. Esta plataforma, desenvolvida em Java, oferece a oportunidade de gerenciar vários sistemas de banco de dados como MySQL, PostgreSQL e Oracle através de uma única interface gráfica de usuário (GUI).

Atualizações

  • 9 de outubro de 2026: Estrelas 28,268 → 28,307, versão mais recente v5.3.8 (9 de outubro de 2026).
  • 27 de setembro de 2026: Estrelas 28,110 → 28,268, versão mais recente v5.3.7 (22 de setembro de 2026).
  • 11 de setembro de 2026: Estrelas 28,063 → 28,110, versão mais recente v5.3.6 (10 de setembro de 2026).
  • 3 de setembro de 2026: Estrelas 27,994 → 28,063, versão mais recente v5.3.5 (2 de setembro de 2026).

O que você ganha

  • Suporte para mais de 30 bancos de dados
  • Crie e explique SQL com linguagem natural
  • Gerenciamento visual de dados e painéis

Instalação

Instalação com Docker
./script/security/init-community-encryption-key.sh
docker compose --file docker/docker-compose.yml up --detach
Gerando uma chave de criptografia
./script/security/init-community-encryption-key.sh

Se você não programa

Cole isto no seu agente (Claude Code · Codex · Antigravity)

Analise minhas tabelas de banco de dados, explique consultas SQL complexas em linguagem natural e otimize minhas consultas existentes para desempenho. Ajude-me a entender os relacionamentos em meu esquema de banco de dados e a criar os comandos DDL/DML necessários.

Repositório: https://github.com/OtterMind/Chat2DB. Baseie-se nas instruções oficiais no arquivo README deste repositório para a instalação e execução.

Antes de começar, verifique em qual sistema operacional estamos e se as ferramentas necessárias (ex: Python, Node.js, Git, Docker) estão instaladas. Instale as que faltarem passo a passo de acordo com este sistema.

Crie uma pasta nova e vazia para trabalhar. Não toque em arquivos fora desta pasta e não exclua nada. Antes de executar cada comando, diga o que você vai fazer em uma frase.

Diga-me o que devo ver na tela ao final de cada etapa. Se ocorrer um erro, colarei a mensagem de erro para você exatamente como ela é, e vamos corrigi-la juntos.

Termos relacionados do glossário

Para quem éÉ adequado para administradores de banco de dados, analistas de dados e desenvolvedores que desejam acelerar processos SQL com inteligência artificial.

Links

A TreScout não desenvolveu esta ferramenta · nós a encontramos nas tendências do GitHub e a apresentamos. Esta página descreve o repositório em 2026-07-25: A contagem de estrelas e o nosso texto são daquele dia, o repositório pode ter mudado desde então. Consulte o link do repositório para ver o estado atual. O texto de apresentação foi preparado com IA a partir da própria documentação do repositório e esta página foi traduzida automaticamente do original em turco · a versão turca é a que vale.