Semantic Postgres MCP

🚀 セマンティックPostgreSQL MCPサーバー

このサーバーは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を用いて、ClaudeなどのAIアシスタントがPostgreSQLデータベースに対してセマンティック検索を実行できるようにします。

🚀 クイックスタート

前提条件

• PostgreSQL 13+ と pgvector拡張
• Node.js 18+
• OpenAI APIキー（エンベディング生成用）
• Claude Desktop（またはその他の互換性のあるクライアント）

インストール

1. データベースの設定

まず、PostgreSQLとpgvector拡張をインストールし、次にschema.sqlスクリプトを実行して必要なテーブルとサンプルデータを作成します。

psql -U postgres -f schema.sql

2. MCPサーバーの設定

# このリポジトリをクローン
git clone https://github.com/cpenniman12/semantic-postgres-mcp.git
cd semantic-postgres-mcp

# 依存関係をインストール
npm install

# 環境変数を設定
cp .env.example .env
# .envファイルを、あなたのPostgreSQLとOpenAIの資格情報で編集

# サーバーを起動
npm start

3. Claude Desktopの設定

以下の内容をあなたのClaude Desktopの設定ファイル（通常は~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json）に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "semantic-postgres": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/your/semantic-postgres-mcp/index.js"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key"
      }
    }
  }
}

Claude Desktopを再起動して、MCPサーバーに接続します。

✨ 主な機能

このMCPサーバーの機能

このMCPサーバーは、Claude（またはその他の互換性のあるAIアシスタント）をPostgreSQLデータベースに接続し、セマンティック検索機能を提供します。AIアシスタントは以下のことができます。

• データベース構造のセマンティック理解：サーバーはベクトルエンベディングを使用して、テーブルと列の名前だけでなく、その意味と目的を理解します。
• 自然言語クエリの実行：ユーザーは簡単な英語で質問を行い、関連するSQLクエリの結果を取得できます。
• 混合検索の実行：キーワードマッチングとセマンティック理解を組み合わせて、より正確な結果を得ることができます。
• コンテキスト感知の応答の提供：AIはデータベーススキーマのメタデータに完全にアクセスできます。

核心機能

• ベクトルベースのセマンティック検索：OpenAIのエンベディングを使用してセマンティックな意味を理解します。
• メタデータ駆動：テーブルと列の詳細な説明をベクトル形式で保存します。
• 既存のアーキテクチャの変更不要：あなたのデータベーステーブルはそのままで、メタデータは別に保存されます。
• Claude Desktopとの簡単な統合：設定が容易です。

📚 ドキュメント

什么是MCP？

モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、Anthropicによって開発されたオープンソースの標準です。これは、AIアシスタントを、データが存在する外部システム（データベース、コンテンツリポジトリ、ビジネスツールなど）に接続します。クライアント-サーバーアーキテクチャを通じて、AIモデルが外部システムと相互作用するための標準化された方法を提供します。

工作原理

1. メタデータの保存：システムは、データベーススキーマの詳細な説明（テーブル、列、関係）とそのベクトルエンベディングを保存します。
2. クエリの理解：質問をすると、システムはそれをエンベディングに変換し、セマンティックに類似した列/テーブルを見つけます。
3. SQLの生成：一致したメタデータに基づいて、適切なSQLクエリを生成します。
4. 結果の表示：クエリ結果をわかりやすい形式で表示します。

💻 使用例

基本的な使用法

設定が完了したら、Claudeに以下のような質問をすることができます。

• “すべての顧客情報を表示して”
• “現在在庫が少ない製品は何ですか？”
• “合計金額が$1000を超える注文を検索して”
• “顧客と注文の関係を表示して”

Claudeはセマンティック検索機能を利用して、あなたのリクエストを理解し、関連するテーブルと列を見つけ、適切なSQLクエリを実行します。

🔧 技術詳細

このMCPサーバーは、AIアシスタントとPostgreSQLデータベースの間でセマンティック検索を可能にするために、ベクトルエンベディング技術を活用しています。具体的には、OpenAIのエンベディングを使用して、データベースのテーブルや列のセマンティックな意味を理解し、自然言語でのクエリをSQLクエリに変換します。また、メタデータをベクトル形式で保存することで、既存のデータベースアーキテクチャを変更することなく、セマンティック検索を実現しています。

📄 ライセンス

READMEにライセンス情報は記載されていません。

貢献者

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