Postgresql Model Context Protocol (pg Mcp) Server 7fh

PG-MCP是一個為PostgreSQL數據庫設計的模型上下文協議服務器，提供AI代理發現、連接、查詢和理解數據庫的API，支持多數據庫連接、豐富的目錄信息和查詢解釋功能。

數據庫開發者工具 #數據庫連接 #AI代理 #查詢分析 #PostgreSQL .Python

評分 : 5分

下載量 : 11.0K

更新時間 : 2025-04-23

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什麼是PG-MCP服務器?

PG-MCP是一個專門為PostgreSQL數據庫設計的服務器，它通過Model Context Protocol(MCP)為AI代理提供數據庫連接、查詢和模式發現功能。它就像一個智能數據庫助手，幫助AI系統更好地理解和操作PostgreSQL數據庫。

如何使用PG-MCP服務器?

使用PG-MCP非常簡單：1) 安裝服務器 2) 連接到您的PostgreSQL數據庫 3) 通過API或SSE接口與服務器交互。服務器會為您管理數據庫連接並提供豐富的查詢工具。

適用場景

PG-MCP特別適合需要與PostgreSQL數據庫交互的AI應用場景，如：自然語言轉SQL查詢、數據庫模式分析、智能數據探索等。

主要功能

連接管理

安全地管理多個PostgreSQL數據庫連接，包括連接池和生命週期管理

查詢工具

提供SQL查詢執行和解釋計劃分析功能，幫助優化查詢性能

模式發現

自動發現數據庫模式、表、列及其描述信息，便於AI理解數據庫結構

擴展上下文

內置對PostGIS、pgvector等PostgreSQL擴展的支持，提供專業知識和最佳實踐

優勢

支持多數據庫同時連接

提供豐富的數據庫元數據信息

內置專業擴展知識庫

安全的連接管理機制

優化的查詢執行和解釋功能

侷限性

目前僅支持PostgreSQL數據庫

默認只讀模式可能限制某些操作

需要Python 3.13+環境

如何使用

安裝服務器

可以通過Docker或手動安裝方式部署PG-MCP服務器

連接到數據庫

使用connect工具註冊您的PostgreSQL連接字符串

探索數據庫

通過MCP資源URL瀏覽數據庫模式和表結構

執行查詢

使用pg_query工具執行SQL查詢

使用案例

數據庫模式分析

讓AI代理瞭解數據庫結構和關係

自然語言轉SQL

將用戶自然語言問題轉換為SQL查詢

查詢優化

分析查詢性能並提供優化建議

常見問題

PG-MCP支持哪些PostgreSQL版本?

如何保證數據庫連接的安全性?

可以同時連接多個數據庫嗎?

如何添加對新擴展的支持?

🚀 PostgreSQL 模型上下文協議（PG - MCP）服務器

PG - MCP 服務器是專為 PostgreSQL 數據庫設計的模型上下文協議（MCP）服務器，具備 AI 代理增強功能，能為 AI 代理提供全面 API，用於發現、連接、查詢和理解 PostgreSQL 數據庫。

更多關於 pg - mcp 項目的信息，請參考：[https://stuzero.github.io/pg - mcp/](https://stuzero.github.io/pg - mcp/)

🚀 快速開始

安裝

先決條件

Python 3.13+
PostgreSQL 數據庫

使用 Docker

# 克隆倉庫
git clone https://github.com/stuzero/pg-mcp-server.git
cd pg-mcp-server

# 使用 Docker Compose 構建並運行
docker-compose up -d

手動安裝

# 克隆倉庫
git clone https://github.com/stuzero/pg-mcp-server.git
cd pg-mcp-server

# 安裝依賴項並創建虛擬環境（.venv）
uv sync

# 激活虛擬環境
source .venv/bin/activate  # 在 Windows 上：.venv\Scripts\activate

# 運行服務器
python -m server.app

安裝完成後的使用說明

啟動服務器：
```
python -m server.app
```
訪問 API 文檔：打開瀏覽器，訪問 http://localhost:8000/docs 查看交互式 API 文檔。
使用命令行工具：使用 pg_query 和 pg_explain 命令與數據庫進行交互。

示例

# 執行查詢
pg_query -H localhost -P 5432 -U postgres -d testdb -q "SELECT * FROM users LIMIT 10;"

# 分析執行計劃
pg_explain -H localhost -P 5432 -U postgres -d testdb -q "SELECT COUNT(*) FROM orders;"