Postgres MCP Server

🚀 PostgreSQL MCP サーバー（モデルコンテキストプロトコル）

このプロジェクトは、PostgreSQLデータベースと直接やり取りするための高速なMCP（Model Context Protocol）の基本バージョンを実装しています。

このMCPを通じて、AIチャット体験を以下のように変換できます：

• PostgreSQLデータベースにチャットデータを保存し、検索する
• 永続化データストレージを使用してAIアプリケーションを作成する
• 構造化データベースクエリに基づく知識管理システムを構築する
• 自然言語プロンプトを通じて直接ビッグデータセットを分析する
• 従来のコーディングに依存しないデータベースベースのワークフローを実現する

この実装では、MCPプロトコルを利用してClaude AIをPostgreSQLデータベースに安全に接続し、Claudeが適切な分離とセキュリティ境界を維持しながら操作を実行できるようにしています。

✨ 主な機能

• PostgreSQLデータベースに対するクエリの実行
• テーブル管理（作成、削除）
• データ操作（選択、挿入、更新、削除）
• スキーマの確認
• MCPプロトコルを通じたClaudeとの統合

📦 インストール

前提条件

• Python 3.8+
• PostgreSQLサーバー
• MCP機能を持つClaude AIへのアクセス

インストール手順

1. このリポジトリをローカルコンピュータにクローンします。
2. Python仮想環境を作成し、アクティブ化します：

# 仮想環境の作成
python -m venv .mcp

# 仮想環境のアクティブ化
# macOS/Linuxの場合
source .mcp/bin/activate
# Windowsの場合
.mcp\Scripts\activate

3. 必要な依存関係をインストールします：

pip install -r requirements.txt

📚 ドキュメント

設定

1. プロジェクトのルートディレクトリに.envファイルを作成し、PostgreSQLの接続詳細とデバッグ情報を記述します。
2. Claude AIアプリケーション設定のMCP設定セクションに以下の設定を追加し、ClaudeでPostgreSQL MCPサーバーを設定します：

{
  "mcpServers": {
    "PostgreSQL MCP": {
      "command": "<実際のパス>/.mcp/bin/uv",
      "args": [
        "run",
        "--with",
        "mcp[cli]",
        "--with",
        "asyncpg",
        "--with",
        "httpx",
        "--with",
        "python-dotenv",
        "--with",
        "psycopg2-binary",
        "mcp",
        "run",
        "<実際のパス>/postgres_mcp_server.py"
      ],
      "env": {
        "POSTGRES_HOST": "<あなたのPostgreSQLホスト>",
        "POSTGRES_PORT": "<あなたのPostgreSQLポート>",
        "POSTGRES_USER": "<あなたのユーザー名>",
        "POSTGRES_PASSWORD": "<あなたのパスワード>",
        "POSTGRES_DB": "<あなたのデータベース名>"
      }
    }
  }
}

⚠️ 重要提示

“<実際のパス>”を実際のパスに置き換えてください。この設定をClaude AIアプリケーション設定のMCP設定セクションに追加すると、ClaudeがあなたのPostgreSQL MCPサーバーに接続できるようになります。