PostgreSQL MCP 服务器

一个生产级的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，使用户能够通过自然语言与 PostgreSQL 数据库进行交互。该服务器基于 FastMCP 构建，将自然语言问题转换为安全的 SQL 查询，执行查询并验证结果。一些参考文档：

• Python Postgres MCP 需求研究 : https://gemini.google.com/share/c87a73f0969b
• SQLGlot 深度研究方案 : https://gemini.google.com/share/cc5e45c76c8f

功能特性

• 自然语言转 SQL：使用 GPT-5.2-mini 将普通英文问题转换为优化的 PostgreSQL 查询
• 安全至上：只读强制执行、阻止危险函数、SQL 注入防护、查询超时控制
• 结果验证：基于 AI 的结果验证，提供置信度评分
• Schema 智能化：自动 Schema 缓存，基于 TTL 的刷新机制
• 生产就绪：连接池管理、熔断器、限流、全面的指标收集
• MCP 兼容：支持 Claude Desktop 和任何 MCP 兼容客户端

快速开始

前置条件

• Python 3.14+
• PostgreSQL 12+
• OpenAI API 密钥（用于 GPT-5.2-mini）
• UV 包管理器（推荐）或 pip

安装

使用 UV（推荐）

# 克隆仓库
git clone <repository-url>
cd pg-mcp

# 安装依赖
uv sync

# 复制环境配置模板
cp .env.example .env

# 编辑 .env 并配置参数
vi .env

使用 pip

# 克隆仓库
git clone <repository-url>
cd pg-mcp

# 创建虚拟环境
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows 系统: .venv\Scripts\activate

# 安装依赖
pip install -e .

# 复制环境配置模板
cp .env.example .env

# 编辑 .env 并配置参数
vi .env

配置

编辑 .env 文件以配置您的设置：

# 数据库配置
DATABASE_HOST=localhost
DATABASE_PORT=5432
DATABASE_NAME=your_database
DATABASE_USER=your_user
DATABASE_PASSWORD=your_password

# OpenAI 配置
OPENAI_API_KEY=sk-your-api-key-here
OPENAI_MODEL=gpt-5.2-mini

# 安全设置（可选，显示默认值）
SECURITY_ALLOW_WRITE_OPERATIONS=false
SECURITY_MAX_ROWS=10000
SECURITY_MAX_EXECUTION_TIME=30

完整的配置选项请参考 .env.example。

运行服务器

独立模式

# 使用 UV
uv run python main.py

# 或使用 pip
python main.py

与 Claude Desktop 集成

添加以下配置到 Claude Desktop MCP 设置文件：

macOS/Linux: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "postgres": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/absolute/path/to/pg-mcp",
        "run",
        "python",
        "main.py"
      ],
      "env": {
        "DATABASE_HOST": "localhost",
        "DATABASE_NAME": "your_database",
        "DATABASE_USER": "your_user",
        "DATABASE_PASSWORD": "your_password",
        "OPENAI_API_KEY": "sk-your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

详细配置说明请参阅 Claude Desktop 配置。

使用方法

示例查询

通过 Claude Desktop 或其他 MCP 客户端连接后，您可以提出自然语言问题：

简单查询

How many tables are in the database?
→ SELECT COUNT(*) FROM information_schema.tables WHERE table_schema = 'public'

Show me all users
→ SELECT * FROM users LIMIT 10000

What are the column names in the products table?
→ SELECT column_name, data_type FROM information_schema.columns
  WHERE table_name = 'products'

分析查询

What are the top 10 products by sales?
→ SELECT product_name, SUM(quantity * price) as total_sales
  FROM orders
  GROUP BY product_name
  ORDER BY total_sales DESC
  LIMIT 10

How many users registered in the last 30 days?
→ SELECT COUNT(*) FROM users
  WHERE created_at > CURRENT_DATE - INTERVAL '30 days'

仅 SQL 模式

您也可以只请求 SQL 而不执行：

Generate SQL to find duplicate emails
Return Type: sql
→ Returns: SELECT email, COUNT(*) FROM users GROUP BY email HAVING COUNT(*) > 1

返回类型

服务器支持两种返回类型：

• result（默认）：执行查询并返回结果
• sql：生成并验证 SQL，但不执行

响应格式

成功查询响应

{
  "success": true,
  "generated_sql": "SELECT COUNT(*) FROM users",
  "data": {
    "columns": ["count"],
    "rows": [[1523]],
    "row_count": 1,
    "execution_time": 0.023
  },
  "confidence": 95,
  "tokens_used": 234
}

仅 SQL 响应

{
  "success": true,
  "generated_sql": "SELECT * FROM users WHERE created_at > CURRENT_DATE - INTERVAL '30 days'",
  "confidence": 90,
  "tokens_used": 156
}

错误响应

{
  "success": false,
  "error": {
    "code": "SECURITY_VIOLATION",
    "message": "Query contains blocked operation: DELETE",
    "details": {
      "blocked_operation": "DELETE"
    }
  }
}

架构

核心组件

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      MCP Server (FastMCP)                   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Query Orchestrator                       │
│  - Coordinates all components                               │
│  - Manages retry logic                                      │
│  - Handles error recovery                                   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
           │                  │                  │
           ▼                  ▼                  ▼
    ┌───────────┐     ┌────────────┐     ┌──────────────┐
    │   SQL     │     │    SQL     │     │     SQL      │
    │ Generator │────▶│ Validator  │────▶│  Executor    │
    │ (LLM)     │     │ (Security) │     │ (Database)   │
    └───────────┘     └────────────┘     └──────────────┘
           │                                      │
           ▼                                      ▼
    ┌───────────┐                          ┌──────────────┐
    │  Schema   │                          │   Result     │
    │  Cache    │                          │  Validator   │
    └───────────┘                          │  (LLM)       │
                                           └──────────────┘

安全特性

1. 只读强制执行：默认仅允许 SELECT 查询
2. 阻止危险函数：黑名单包含危险的 PostgreSQL 函数（pg_sleep、文件 I/O 等）
3. SQL 解析：使用 sqlglot 进行准确的 SQL 结构验证
4. 注入防护：参数化查询和输入清理
5. 资源限制：
   • 行数限制（默认：10,000）
   • 查询超时（默认：30 秒）
   • 连接池管理
6. 事务隔离：所有查询在只读事务中运行

弹性特性

• 熔断器：防止级联 LLM API 失败
• 限流：防止 API 配额耗尽
• 重试逻辑：自动重试瞬时故障，使用指数退避
• 连接池：高效的数据库连接复用
• Schema 缓存：基于 TTL 的缓存减少数据库元数据查询

配置参考

数据库设置

变量	描述	默认值
DATABASE_HOST	PostgreSQL 主机	localhost
DATABASE_PORT	PostgreSQL 端口	5432
DATABASE_NAME	数据库名称	必需
DATABASE_USER	数据库用户	必需
DATABASE_PASSWORD	数据库密码	必需
DATABASE_MIN_POOL_SIZE	池中最小连接数	5
DATABASE_MAX_POOL_SIZE	池中最大连接数	20
DATABASE_COMMAND_TIMEOUT	查询超时（秒）	30

OpenAI 设置

变量	描述	默认值
OPENAI_API_KEY	OpenAI API 密钥	必需
OPENAI_MODEL	使用的模型	gpt-5.2-mini
OPENAI_MAX_TOKENS	每次请求的最大 token 数	32000
OPENAI_TEMPERATURE	模型温度	0.0
OPENAI_TIMEOUT	API 超时（秒）	30

安全设置

变量	描述	默认值
SECURITY_ALLOW_WRITE_OPERATIONS	允许 INSERT/UPDATE/DELETE	false
SECURITY_BLOCKED_FUNCTIONS	逗号分隔的函数黑名单	参考 .env.example
SECURITY_MAX_ROWS	每个查询的最大行数	10000
SECURITY_MAX_EXECUTION_TIME	查询超时（秒）	30

缓存设置

变量	描述	默认值
CACHE_ENABLED	启用 Schema 缓存	true
CACHE_SCHEMA_TTL	Schema 缓存 TTL（秒）	3600
CACHE_MAX_SIZE	最大缓存 Schema 数	100

弹性设置

变量	描述	默认值
RESILIENCE_MAX_RETRIES	最大重试次数	3
RESILIENCE_RETRY_DELAY	初始重试延迟（秒）	1.0
RESILIENCE_BACKOFF_FACTOR	指数退避倍数	2.0
RESILIENCE_CIRCUIT_BREAKER_THRESHOLD	熔断前的失败数	5
RESILIENCE_CIRCUIT_BREAKER_TIMEOUT	熔断器超时（秒）	60

可观测性设置

变量	描述	默认值
OBSERVABILITY_METRICS_ENABLED	启用 Prometheus 指标	true
OBSERVABILITY_METRICS_PORT	指标 HTTP 端口	9090
OBSERVABILITY_LOG_LEVEL	日志级别	INFO
OBSERVABILITY_LOG_FORMAT	日志格式（json/text）	json

开发

设置开发环境

# 安装开发依赖
uv sync --all-extras

# 安装 pre-commit 钩子（可选）
pre-commit install

运行测试

# 运行所有测试
uv run pytest

# 运行并生成覆盖率报告
uv run pytest --cov=src --cov-report=html

# 运行特定测试类别
uv run pytest tests/unit/          # 仅单元测试
uv run pytest tests/integration/   # 集成测试
uv run pytest tests/e2e/           # 端到端测试
uv run pytest -m integration       # 标记为集成的测试

代码质量

# 类型检查
uv run mypy src

# Lint 和格式化
uv run ruff check --fix .
uv run ruff format .

# 运行所有质量检查
uv run pytest --cov=src --cov-fail-under=80
uv run mypy src
uv run ruff check .

项目结构

pg-mcp/
├── src/pg_mcp/
│   ├── cache/              # Schema 缓存
│   ├── config/             # 配置管理
│   ├── db/                 # 数据库连接池
│   ├── models/             # 数据模型
│   ├── observability/      # 日志、指标、追踪
│   ├── prompts/            # LLM Prompt 模板
│   ├── resilience/         # 熔断器、限流器
│   ├── services/           # 核心业务逻辑
│   │   ├── orchestrator.py      # 查询协调
│   │   ├── sql_generator.py     # 基于 LLM 的 SQL 生成
│   │   ├── sql_validator.py     # 安全验证
│   │   ├── sql_executor.py      # 查询执行
│   │   └── result_validator.py  # 结果验证
│   └── server.py           # FastMCP 服务器
├── tests/
│   ├── unit/               # 单元测试
│   ├── integration/        # 集成测试
│   └── e2e/                # 端到端测试
├── fixtures/               # 测试数据库 fixture
├── .env.example            # 环境模板
├── pyproject.toml          # 项目配置
└── main.py                 # 入口点

Docker 部署

构建镜像

docker build -t pg-mcp:latest .

运行容器

docker run -d \
  --name pg-mcp \
  -e DATABASE_HOST=your-db-host \
  -e DATABASE_NAME=your-db \
  -e DATABASE_USER=your-user \
  -e DATABASE_PASSWORD=your-password \
  -e OPENAI_API_KEY=sk-your-key \
  -p 9090:9090 \
  pg-mcp:latest

Docker Compose

# 启动所有服务（PostgreSQL + pg-mcp）
docker-compose up -d

# 查看日志
docker-compose logs -f pg-mcp

# 停止服务
docker-compose down

详细配置参考 docker-compose.yml。

监控

指标

服务器在端口 9090（可配置）上暴露 Prometheus 指标：

curl http://localhost:9090/metrics

可用指标：

• pg_mcp_queries_total - 已处理的总查询数
• pg_mcp_query_duration_seconds - 查询执行时间直方图
• pg_mcp_sql_generation_duration_seconds - SQL 生成时间
• pg_mcp_sql_validation_failures_total - 验证失败次数
• pg_mcp_database_errors_total - 数据库错误数
• pg_mcp_llm_tokens_used_total - LLM token 使用总数

日志

结构化 JSON 日志（或文本格式）输出到标准输出：

{
  "timestamp": "2025-12-20T10:30:00.123Z",
  "level": "INFO",
  "message": "Query executed successfully",
  "database": "mydb",
  "execution_time": 0.023,
  "row_count": 42
}

故障排查

常见问题

连接被拒绝

Error: Connection to database failed

解决方案：验证 PostgreSQL 正在运行且凭证正确：

psql -h $DATABASE_HOST -U $DATABASE_USER -d $DATABASE_NAME

OpenAI API 错误

Error: OpenAI API request failed

解决方案：

1. 检查 API 密钥是否有效且有额度
2. 验证网络连接
3. 如果请求超时，检查 OPENAI_TIMEOUT 设置

查询超时

Error: Query execution timeout exceeded

解决方案：

1. 增加 SECURITY_MAX_EXECUTION_TIME
2. 优化数据库（添加索引、VACUUM）
3. 简化查询或添加过滤条件

Schema 缓存问题

Error: Schema not found in cache

解决方案：

1. 重启服务器以重新加载 Schema
2. 验证数据库用户有 Schema 读取权限
3. 检查 CACHE_ENABLED 是否设置为 true

调试模式

启用调试日志：

export OBSERVABILITY_LOG_LEVEL=DEBUG
uv run python main.py

Claude Desktop 配置

macOS/Linux 配置

编辑 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "postgres": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/Users/yourname/projects/pg-mcp",
        "run",
        "python",
        "main.py"
      ],
      "env": {
        "DATABASE_HOST": "localhost",
        "DATABASE_PORT": "5432",
        "DATABASE_NAME": "mydb",
        "DATABASE_USER": "postgres",
        "DATABASE_PASSWORD": "your-password",
        "OPENAI_API_KEY": "sk-your-api-key-here",
        "OPENAI_MODEL": "gpt-5.2-mini",
        "SECURITY_MAX_ROWS": "10000",
        "CACHE_ENABLED": "true",
        "OBSERVABILITY_LOG_LEVEL": "INFO"
      }
    }
  }
}

Windows 配置

编辑 %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "postgres": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "C:\\Users\\YourName\\projects\\pg-mcp",
        "run",
        "python",
        "main.py"
      ],
      "env": {
        "DATABASE_HOST": "localhost",
        "DATABASE_NAME": "mydb",
        "DATABASE_USER": "postgres",
        "DATABASE_PASSWORD": "your-password",
        "OPENAI_API_KEY": "sk-your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

使用 Python Virtualenv

如果不使用 UV，请直接配置 Python：

{
  "mcpServers": {
    "postgres": {
      "command": "/absolute/path/to/pg-mcp/.venv/bin/python",
      "args": ["main.py"],
      "cwd": "/absolute/path/to/pg-mcp",
      "env": {
        "DATABASE_HOST": "localhost",
        ...
      }
    }
  }
}

重启 Claude Desktop

编辑配置后：

1. 完全退出 Claude Desktop
2. 重启 Claude Desktop
3. PostgreSQL MCP 服务器将可用

安全考虑

生产环境部署

1. 使用只读数据库用户：创建专用 PostgreSQL 用户，仅具有 SELECT 权限：

CREATE USER pg_mcp_readonly WITH PASSWORD 'secure-password';
GRANT CONNECT ON DATABASE your_database TO pg_mcp_readonly;
GRANT USAGE ON SCHEMA public TO pg_mcp_readonly;
GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO pg_mcp_readonly;
ALTER DEFAULT PRIVILEGES IN SCHEMA public
  GRANT SELECT ON TABLES TO pg_mcp_readonly;

2. 保护 API 密钥：使用环境变量或秘密管理系统，切勿提交到版本控制

3. 网络隔离：在隔离网络中运行服务器，通过 IP 限制数据库访问

4. 监控使用：启用指标并为异常模式设置告警

5. 限流：配置合适的限流参数以防止滥用

6. 日志清理：敏感数据会自动从日志中过滤

许可证

[您的许可证信息]

贡献

欢迎贡献！请参阅 CONTRIBUTING.md 了解指南。

支持

如有问题和疑问：

• GitHub Issues：[repository-url]/issues
• 文档：查看 specs/w5/ 目录获取详细设计文档

致谢

• 基于 FastMCP 构建
• SQL 解析由 sqlglot 提供
• 数据库驱动：asyncpg