Postgres Mcp
Сервер для анализа здоровья PostgreSQL, оптимизации индексов и безопасного выполнения SQL для AI агентов.
Описание
Postgres MCP Pro — открытый MCP-сервер на Python для интеграции с AI-агентами в разработке Postgres. Ключевые особенности: анализ здоровья БД (индексы, вакуум, репликация), автоматическая настройка индексов с hypopg, объяснение планов запросов, интеллектуальная генерация SQL по схеме и защищенное выполнение. Поддерживает stdio и SSE транспорты. Применения: тюнинг производительности, тестирование, мониторинг в dev и prod средах.
Возможности
Анализ здоровья БД
Проверка индексов, буферного кэша, вакуума, репликации, последовательностей и подключений.
Оптимизация индексов
Анализ нагрузки и рекомендация индексов с симуляцией через hypopg для улучшения производительности.
Объяснение запросов
Генерация EXPLAIN-планов и симуляция влияния гипотетических индексов на запросы.
Интеллект схемы
Автоматическая генерация SQL на основе детального понимания схемы БД.
Безопасное выполнение SQL
Конфигурируемый доступ: read-only режим, ограничения времени и парсинг для предотвращения вредных операций.
Установка
Установка через Docker: docker pull crystaldba/postgres-mcp
Через Python (pipx): pipx install postgres-mcp Или uv: uv pip install postgres-mcp
Конфигурация для Claude Desktop (Docker): { “mcpServers”: { “postgres”: { “command”: “docker”, “args”: [ “run”, “-i”, “–rm”, “-e”, “DATABASE_URI”, “crystaldba/postgres-mcp”, “–access-mode=unrestricted” ], “env”: { “DATABASE_URI”: “postgresql://username:password@localhost:5432/dbname” } } } }
Для pipx: { “mcpServers”: { “postgres”: { “command”: “postgres-mcp”, “args”: [ “–access-mode=unrestricted” ], “env”: { “DATABASE_URI”: “postgresql://username:password@localhost:5432/dbname” } } } }
Опционально: CREATE EXTENSION pg_statements; CREATE EXTENSION hypopg;