mcp-postgres
Enables AI agents to execute SQL queries and introspect PostgreSQL schemas, tables, and indexes with read-only safety by default. Supports optional write operations and works with Claude, LangChain, and other agents via stdio or HTTP transports.
README
mcp-postgres
MCP Server com acesso a PostgreSQL — Clean Architecture, Repository Pattern, asyncpg.
Compatível com qualquer agente MCP: Claude Code, Claude Desktop, LangChain, LlamaIndex e outros via HTTP.
Índice
- Visão Geral
- Arquitetura
- Estrutura de Ficheiros
- Instalação
- Configuração
- Execução
- Capacidades MCP
- Segurança
- Testes
- Integração com Agentes
- Decisões de Arquitetura
Visão Geral
Este servidor implementa o Model Context Protocol (MCP) para expor um banco de dados PostgreSQL a modelos de linguagem e agentes de IA.
O agente pode:
- Executar queries SQL de leitura
- Inspecionar schemas, tabelas, índices e foreign keys
- Obter estatísticas de tabelas
- Executar operações de escrita (quando explicitamente habilitado)
O servidor é read-only por padrão e funciona com qualquer banco PostgreSQL — basta mudar o .env ou a variável DATABASE_URL.
Arquitetura
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Agente (Claude / LangChain / …) │
└────────────────────────┬────────────────────────────────┘
│ MCP Protocol
stdio │ ou HTTP (SSE / streamable-http)
┌────────────────────────▼────────────────────────────────┐
│ MCP Server (FastMCP) │
│ │
│ ┌──────────┐ ┌───────────┐ ┌──────────────────┐ │
│ │ Tools │ │ Resources │ │ Prompts │ │
│ └────┬─────┘ └─────┬─────┘ └──────────────────┘ │
│ │ │ │
│ ┌────▼───────────────▼────────────────────────────┐ │
│ │ Repositories │ │
│ │ BaseRepository → QueryRepository │ │
│ │ → SchemaRepository │ │
│ └────────────────────┬────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ┌────────────────────▼────────────────────────────┐ │
│ │ Database (asyncpg Pool) │ │
│ └────────────────────┬────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ┌────────────────────▼────────────────────────────┐ │
│ │ Config (Pydantic Settings + .env) │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
│ TCP
┌────────────────────────▼────────────────────────────────┐
│ PostgreSQL │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
Regra de dependência: cada camada conhece apenas a camada imediatamente abaixo. Tools não conhecem o banco diretamente; Config não conhece ninguém.
Estrutura de Ficheiros
mcp-postgres/
│
├── .env # Configuração activa (não commitado)
├── .env.example # Template documentado de todas as variáveis
├── pyproject.toml # Dependências, scripts, ruff, mypy, pytest
├── .gitignore
├── claude_mcp_config.json # Config pronta para Claude Desktop / Claude Code
│
├── src/
│ └── mcp_postgres/
│ ├── __init__.py
│ ├── server.py # Entry point: cria FastMCP e selecciona transporte
│ │
│ ├── config/
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── settings.py # Pydantic Settings — DATABASE_URL ou POSTGRES_*
│ │
│ ├── database/
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── connection.py # Singleton pool asyncpg + context managers
│ │
│ ├── repositories/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── base.py # fetch_all, fetch_one, execute, transaction
│ │ ├── query_repository.py # SQL arbitrário com guard de writes
│ │ └── schema_repository.py # Introspection: tabelas, colunas, índices, FK, stats
│ │
│ ├── tools/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── query_tools.py # execute_query, execute_query_one, execute_statement
│ │ └── schema_tools.py # list_schemas/tables/indexes/fks, get_table_stats
│ │
│ ├── resources/
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── schema_resources.py # URIs: postgres://schema/…
│ │
│ └── prompts/
│ ├── __init__.py
│ └── sql_prompts.py # explore_database, analyse_table, write_query, optimise_query
│
└── tests/
├── __init__.py
├── conftest.py
└── tools/
├── test_query_repository.py
└── test_schema_repository.py
Instalação
Pré-requisitos: Python 3.11+, uv, PostgreSQL acessível.
cd mcp-postgres
# Instalar dependências
uv sync
# Com dependências de desenvolvimento
uv sync --extra dev
Configuração
Toda a configuração é feita no ficheiro .env na raiz do projeto.
cp .env.example .env
# editar .env com os dados do teu ambiente
Conexão com o Banco
Existem duas formas de configurar a conexão — usa a que for mais conveniente:
Opção A — DATABASE_URL (tem prioridade)
Uma única variável com o DSN completo:
DATABASE_URL=postgresql://user:password@host:5432/dbname
Opção B — variáveis individuais
POSTGRES_HOST=localhost
POSTGRES_PORT=5432
POSTGRES_DB=mydb
POSTGRES_USER=postgres
POSTGRES_PASSWORD=secret
Se
DATABASE_URLestiver definida, os valores dePOSTGRES_HOST,POSTGRES_PORT, etc., são ignorados. Caso contrário, as vars individuais são usadas. Se nenhuma for fornecida, o servidor tenta ligar alocalhost:5432/postgres.
Transporte MCP
A variável MCP_TRANSPORT define como o servidor comunica com o agente:
| Valor | Protocolo | Endpoint | Indicado para |
|---|---|---|---|
stdio (padrão) |
stdin/stdout | — | Claude Code, Claude Desktop, agentes locais |
sse |
HTTP Server-Sent Events | http://host:port/sse |
LangChain, LlamaIndex, agentes HTTP legados |
streamable-http |
HTTP streaming | http://host:port/mcp |
Agentes MCP modernos via HTTP |
Para HTTP, define também o host e a porta:
MCP_TRANSPORT=sse
MCP_HOST=0.0.0.0
MCP_PORT=8080
Referência completa de variáveis
| Variável | Padrão | Descrição |
|---|---|---|
DATABASE_URL |
— | DSN completo (prioridade sobre vars individuais) |
POSTGRES_HOST |
localhost |
Host do PostgreSQL |
POSTGRES_PORT |
5432 |
Porta |
POSTGRES_DB |
postgres |
Nome do banco de dados |
POSTGRES_USER |
postgres |
Utilizador |
POSTGRES_PASSWORD |
(vazio) | Password |
POSTGRES_MIN_POOL_SIZE |
2 |
Conexões mínimas no pool |
POSTGRES_MAX_POOL_SIZE |
10 |
Conexões máximas no pool |
POSTGRES_COMMAND_TIMEOUT |
60 |
Timeout de comando em segundos |
POSTGRES_ALLOWED_SCHEMAS |
public |
Schemas expostos (vírgula; vazio = todos) |
POSTGRES_ALLOW_WRITES |
false |
Habilita INSERT/UPDATE/DELETE/DDL |
MCP_SERVER_NAME |
postgres-mcp |
Nome do servidor MCP |
MCP_LOG_LEVEL |
INFO |
Nível de log (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR) |
MCP_TRANSPORT |
stdio |
Transporte: stdio, sse, streamable-http |
MCP_HOST |
0.0.0.0 |
Host do servidor HTTP (só para SSE/streamable-http) |
MCP_PORT |
8080 |
Porta do servidor HTTP (só para SSE/streamable-http) |
Execução
# Modo stdio (padrão)
uv run mcp-postgres
# Modo SSE — servidor HTTP na porta 8080
MCP_TRANSPORT=sse uv run mcp-postgres
# Modo desenvolvimento com MCP Inspector
uv run mcp dev src/mcp_postgres/server.py
Capacidades MCP
Tools
Tools são funções que o agente chama activamente para executar operações.
execute_query
Executa uma query SELECT e retorna os resultados como JSON.
| Parâmetro | Tipo | Obrigatório | Descrição |
|---|---|---|---|
sql |
str |
sim | Query SQL a executar |
params |
list |
não | Parâmetros posicionais ($1, $2, …) |
-- Exemplo com parâmetro
SELECT id, name FROM users WHERE active = $1
params: [true]
execute_query_one
Executa uma query e retorna apenas o primeiro registo.
| Parâmetro | Tipo | Obrigatório | Descrição |
|---|---|---|---|
sql |
str |
sim | Query SQL |
params |
list |
não | Parâmetros posicionais |
execute_statement
Executa um statement de escrita. Requer POSTGRES_ALLOW_WRITES=true.
| Parâmetro | Tipo | Obrigatório | Descrição |
|---|---|---|---|
sql |
str |
sim | INSERT / UPDATE / DELETE / DDL |
params |
list |
não | Parâmetros posicionais |
Retorna o command tag do PostgreSQL (ex: UPDATE 3).
list_schemas
Lista todos os schemas não-sistema do banco.
list_tables
Lista tabelas e views de um schema.
| Parâmetro | Tipo | Padrão | Descrição |
|---|---|---|---|
schema |
str |
public |
Nome do schema |
describe_table
Retorna as definições de colunas de uma tabela.
| Parâmetro | Tipo | Padrão | Descrição |
|---|---|---|---|
table |
str |
— | Nome da tabela |
schema |
str |
public |
Nome do schema |
list_indexes
Lista os índices de uma tabela com unicidade e colunas cobertas.
| Parâmetro | Tipo | Padrão | Descrição |
|---|---|---|---|
table |
str |
— | Nome da tabela |
schema |
str |
public |
Nome do schema |
list_foreign_keys
Lista as foreign keys de uma tabela.
| Parâmetro | Tipo | Padrão | Descrição |
|---|---|---|---|
table |
str |
— | Nome da tabela |
schema |
str |
public |
Nome do schema |
get_table_stats
Retorna estatísticas operacionais via pg_stat_user_tables.
| Parâmetro | Tipo | Padrão | Descrição |
|---|---|---|---|
table |
str |
— | Nome da tabela |
schema |
str |
public |
Nome do schema |
Inclui: live_rows, dead_rows, last_vacuum, last_analyze, total_size.
Resources
Resources expõem dados como URIs navegáveis — o agente lê-os para obter contexto antes de agir.
| URI | Descrição |
|---|---|
postgres://schemas |
Lista todos os schemas do banco |
postgres://schema/{schema}/tables |
Lista tabelas de um schema |
postgres://schema/{schema}/table/{table} |
Colunas + índices + FK + stats de uma tabela |
Prompts
Prompts são templates reutilizáveis que guiam o agente numa tarefa complexa.
| Prompt | Parâmetros | Descrição |
|---|---|---|
explore_database |
— | Roteiro para explorar um banco desconhecido |
analyse_table |
table, schema |
Análise detalhada de uma tabela |
write_query |
question |
Gera SQL a partir de linguagem natural |
optimise_query |
sql |
Analisa e optimiza uma query existente |
Segurança
| Mecanismo | Detalhe |
|---|---|
| Read-only por padrão | Writes bloqueados via regex antes de qualquer acesso ao banco |
| Schemas permitidos | POSTGRES_ALLOWED_SCHEMAS limita a exposição |
| Queries parametrizadas | Todos os inputs são $1, $2 — sem interpolação de strings |
| Logs sanitizados | Password nunca aparece em logs (safe_dsn) |
| Erros sanitizados | Exceções retornam mensagem simples ao agente, sem stack trace |
| Pool limitado | max_pool_size=10 por padrão — evita saturar o banco |
Para habilitar escritas:
POSTGRES_ALLOW_WRITES=true
Testes
Os testes são de integração e requerem uma instância PostgreSQL acessível. Configura o .env antes de correr.
# Todos os testes
uv run pytest
# Com coverage
uv run pytest --cov=src/mcp_postgres --cov-report=html
# Verbose
uv run pytest -v
Integração com Agentes
Claude Code / Claude Desktop
Adicionar ao ~/.claude.json (user-level, disponível em todos os projetos):
{
"mcpServers": {
"postgres": {
"type": "stdio",
"command": "uv",
"args": [
"--directory", "/caminho/para/mcp-postgres",
"run", "mcp-postgres"
],
"env": {
"DATABASE_URL": "postgresql://user:pass@host:5432/db"
}
}
}
}
Ou usar o ficheiro claude_mcp_config.json incluído no projeto como referência.
LangChain / LlamaIndex
Iniciar o servidor em modo SSE:
MCP_TRANSPORT=sse MCP_PORT=8080 uv run mcp-postgres
Conectar a partir do agente:
# LangChain + MCP
from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient
client = MultiServerMCPClient({
"postgres": {
"url": "http://localhost:8080/sse",
"transport": "sse",
}
})
tools = await client.get_tools()
Agentes HTTP genéricos
Iniciar em modo streamable-http:
MCP_TRANSPORT=streamable-http MCP_PORT=8080 uv run mcp-postgres
Endpoint disponível em http://localhost:8080/mcp.
Docker
FROM python:3.12-slim
WORKDIR /app
COPY . .
RUN pip install uv && uv sync
EXPOSE 8080
CMD ["uv", "run", "mcp-postgres"]
docker run -p 8080:8080 \
-e DATABASE_URL=postgresql://user:pass@host:5432/db \
-e MCP_TRANSPORT=sse \
mcp-postgres
Decisões de Arquitetura
Conexão dinâmica — DATABASE_URL vs POSTGRES_*
DATABASE_URL é o padrão de facto em ambientes cloud (Heroku, Railway, Render, etc.). As vars individuais são mais legíveis para desenvolvimento local. O model_validator do Pydantic extrai os campos do DSN se fornecido, garantindo que o dsn interno está sempre correcto independentemente de qual forma foi usada.
Transporte configurável
O protocolo MCP suporta vários transportes. stdio é o padrão para agentes locais (Claude Code lança o processo e comunica por stdin/stdout). Para agentes remotos ou multi-tenant, sse e streamable-http expõem o servidor como um serviço HTTP sem qualquer alteração de código — só muda a variável de ambiente.
src/ layout
Previne que o Python encontre o módulo via path local sem instalação — o que mascararia erros de packaging e tornaria os testes menos fiáveis.
Repository Pattern
Isola o SQL das tools MCP. As tools expressam intenção (list_tables), os repositórios expressam implementação (query contra information_schema). Trocar o banco ou reescrever uma query não exige tocar nas tools.
asyncpg em vez de psycopg2/3
Construído especificamente para asyncio — não é um wrapper sobre uma biblioteca síncrona. Em workloads com múltiplas queries concorrentes, a diferença de performance é significativa. O pool reutiliza conexões TCP e prepara statements automaticamente.
Lifespan para o pool
Garante que o pool abre antes do servidor aceitar requests e fecha sempre ao terminar — mesmo com Ctrl+C ou sinal do OS. Não há risco de conexões a vazar.
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.