mcp-teste-llm2
MCP server that allows natural language queries in Portuguese to a PostgreSQL database using Ollama, ensuring read-only access with parameterized SQL and strict safety policies.
README
MCP + Ollama — consulta em linguagem natural a um banco Postgres
Servidor MCP (Model Context Protocol) somente-leitura + backend agente local que traduz perguntas em português para consultas SQL seguras, usando um LLM local (Ollama) para decidir qual "tool" chamar. Os dados de exemplo são fictícios: ordens de serviço e clientes.
Como funciona
Usuário (interface web)
↓ pergunta em português
Backend agente (agent/server.js)
↓ roteamento determinístico (regex) OU decisão do LLM
Ollama (function calling, modelo qwen2.5:3b)
↓ escolhe uma tool + argumentos
Cliente MCP (agent/mcp-client.js)
↓ JSON-RPC via STDIO
Servidor MCP (src/server.js)
↓ SQL parametrizado, usuário somente-leitura
PostgreSQL
Pontos de segurança que valem destacar:
- O servidor MCP só executa
SELECTs parametrizados; o Postgres conecta com um usuário dedicado (mcp_reader) que só temGRANT SELECT, roda em transação somente-leitura (default_transaction_read_only) e temstatement_timeoutcurto. - Antes de chamar o LLM, o backend já bloqueia perguntas que pedem escrita
(
agent/write-policy.js) — não depende do modelo se comportar bem. - Sempre que a pergunta bate com um padrão conhecido (
agent/os-routing.js,agent/client-routing.js), a tool e os argumentos são escolhidos por regra, não pelo LLM — mais previsível e mais barato. O LLM só decide livremente quando a pergunta é ambígua.
Requisitos
- Node.js 20+
- npm
- Docker e Docker Compose
- Ollama instalado localmente, com o modelo
qwen2.5:3b
Passo a passo para rodar do zero
1. Clonar e instalar dependências
git clone https://github.com/leomc06/mcp-teste-llm2.git
cd mcp-teste-llm2
npm install
2. Configurar variáveis de ambiente
cp .env.example .env
Edite .env e troque os valores marcados como troque (usuário, senha e nome
do banco Postgres, e a senha do usuário somente-leitura mcp_reader). O
.env nunca é versionado — confira que ele não aparece em git status.
3. Subir o PostgreSQL
docker compose up -d
Isso cria o container mcp-teste-llm e roda automaticamente, na primeira
subida do volume, o script db/init.sh — que cria as tabelas, os dados de
exemplo e o usuário mcp_reader. As migrations ficam em db/migrations/ e
são aplicadas em ordem (001, 002, 003, ...) via \ir dentro do
init.sh.
Se o container já existir de uma execução anterior e você adicionar uma migration nova, o
init.shnão roda de novo sozinho (o volume já tem dados). Aplique a migration manualmente:docker compose exec -T postgres psql -U <POSTGRES_USER> -d <POSTGRES_DB> -f - < db/migrations/00X_nome.sql
4. Preparar o Ollama
sudo systemctl start ollama
ollama pull qwen2.5:3b
5. Rodar os testes (opcional, mas recomendado)
npm test
Roda node --check em todos os arquivos e a suíte node --test (só lógica
de roteamento e formatação, não precisa do Postgres nem do Ollama de pé).
6. Iniciar o backend agente
npm run start:agent
O backend sobe o servidor MCP automaticamente (via STDIO), conecta no Postgres e serve a interface web. Acesse:
http://127.0.0.1:3100
Faça perguntas como:
- "Quais OS estão atrasadas?"
- "Liste as OS do responsável Carlos."
- "Quantas OS o cliente Bruno Santos já resolveu?"
- "Quais clientes estão inativos?"
7. Encerrar
No terminal do backend, Ctrl+C (isso também encerra o servidor MCP filho).
sudo systemctl stop ollama
docker compose stop # para o Postgres sem apagar dados/volumes
Estrutura do projeto
src/server.js servidor MCP: define as tools e faz as queries SQL
agent/server.js backend HTTP: recebe a pergunta, orquestra tudo
agent/os-routing.js roteamento por regex das perguntas sobre OS
agent/client-routing.js roteamento por regex das perguntas sobre clientes
agent/tool-selector.js junta as duas rotas e decide quais tools expor ao LLM
agent/agent-loop.js loop de function calling com o Ollama
agent/mcp-client.js cliente MCP + allowlist de tools permitidas
agent/write-policy.js bloqueio de perguntas que pedem escrita
agent/response-formatter.js formata o resultado das tools em texto
db/init.sh script de inicialização do Postgres (roles, grants)
db/migrations/ migrations SQL, aplicadas em ordem
web/ interface web estática
test/ testes (node --test)
integration-agent.mjs teste de integração ponta a ponta (precisa da stack de pé)
Rodando testes de integração
Com o backend (npm run start:agent) e o Ollama já de pé em outro terminal:
npm run test:integration
Tools disponíveis
O servidor MCP expõe tools de consulta sobre ordens de serviço (buscar por
número, listar abertas/atrasadas/recentes, filtrar por status, prioridade,
responsável, solicitante ou cliente, histórico, resumos e tempo médio de
resolução) e sobre clientes (listar, listar inativos/recentes, buscar por
id/e-mail/nome, domínios de e-mail, resumos). A lista completa e atualizada
das tools liberadas para o agente está em allowedToolNames, no início de
agent/mcp-client.js.
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)
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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.