Model Context Protocol (MCP) を使用して、自然言語によるAI対話をPostgreSQLデータベースに安全に接続する、AIを活用した会社運営エージェントです。
OpsMCPを使用すると、ユーザーは手動でSQLクエリを書いたり複雑な管理パネルを操作したりする代わりに、自然言語で会社データを操作できます。
このシステムは、MCPツールを通じてAIエージェントをPostgreSQLデータベースに接続し、エージェントが情報の取得、ユーザーの分析、承認されたデータベース操作の実行を行えるようにします。
機密性の高い書き込み操作については、データベースを変更する前にユーザーの明示的な確認が必要です。
Related MCP server: PostgreSQL MCP Server
従来の社内システムでは、ユーザーは以下のことを求められることがよくあります：
複数の管理ダッシュボードを操作する
データベース構造を理解する
SQLクエリを書く
反復的な操作を手動で実行する
データベースの変更を別途追跡する
これにより、日常的な会社運営に不必要な複雑さが生じています。
OpsMCPは、会社運営のための自然言語インターフェースを提供します。
次のように書く代わりに：
SELECT id, name, email, role
FROM users
ORDER BY id;ユーザーは単に次のように尋ねることができます：
「すべてのユーザーを表示して。」
AIが必要なMCPツールを判断し、それを実行して結果を受け取り、人間にわかりやすい応答に変換します。
┌──────────────────────┐
│ Web Dashboard │
└──────────┬───────────┘
│
▼
┌──────────────────────┐
│ AI Agent │
│ Natural Language │
└──────────┬───────────┘
│
MCP Tool Calling
│
▼
┌──────────────────────┐
│ MCP Server │
│ │
│ Tools • Resources │
│ Prompts • Security │
└──────────┬───────────┘
│
▼
┌──────────────────────┐
│ PostgreSQL │
│ Database │
└──────────────────────┘ユーザーは通常の言葉で会社データを操作できます。
例：
Show me all users.Find user with ID 2.Create a new user named Rahul with role developer.Change Rahul's role to manager.Analyze all users and tell me which role has the most users.このプロジェクトは、データベース操作をMCPツールとして公開しています。
現在のツールは以下のとおりです：
ツール | 目的 |
| すべてのユーザーを取得する |
| 特定のユーザーを取得する |
| 新しいユーザーを作成する |
| ユーザーの役割を更新する |
| ユーザー分布を分析する |
このプロジェクトは、AIエージェントに構造化されたコンテキスト情報を提供するためのMCPリソースも示しています。
例：
company://infoこのリソースには、以下の情報が含まれています：
部署
会社の役割
組織構造
ユーザー分析などの構造化された操作のために、再利用可能なMCPプロンプトが含まれています。
分析ワークフローの例：
1. Count total users
2. Group users by role
3. Identify unusual roles
4. Generate a summaryセキュリティはこのプロジェクトの重要な部分です。
MCPサーバーは、HTTP認証ヘッダーを使用したAPIキー認証をサポートしています。
2つの権限レベルが実装されています：
READ_ONLY
READ_WRITE読み取り操作は、読み取り専用権限で実行できます。
データベースを変更する操作には、以下が必要です：
READ_WRITE権限。
データベースを変更する操作を実行する前に、AIクライアントはユーザーに確認を求めます。
例：
⚠️ WRITE OPERATION REQUIRES CONFIRMATION
Tool : update_user_role
Arguments : {
"user_id": 2,
"new_role": "manager"
}
Do you want to continue? (yes/no)データベースは、明示的な承認があった場合にのみ変更されます。
データベース操作の前に、ユーザー入力が検証されます。
たとえば、サポートされている役割は次のとおりです：
developer
designer
product manager
manager次のような無効な入力は：
aestronuotデータベースに挿入される代わりに拒否されます。
データベースを変更する操作は監査ログに記録されます。
例：
action | tool_name | status
----------------+------------------+---------
update_user_role| update_user_role | SUCCESSこれにより、機密性の高い操作のトレーサビリティが提供されます。
OPSMCP-AI-AGENNT/
│
├── server/
│ ├── auth/
│ ├── database/
│ │ └── connection.py
│ │
│ ├── prompts/
│ │ └── user_analysis.py
│ │
│ ├── resources/
│ │ └── company.py
│ │
│ └── tools/
│ ├── audit.py
│ └── user_tools.py
│
├── static/
│ ├── app.js
│ └── style.css
│
├── templates/
│ └── index.html
│
├── ai_client.py
├── web_app.py
├── run_server.py
├── requirements.txt
├── .gitignore
└── README.mdPython
FastAPI
Uvicorn
OpenAI互換API
関数/ツール呼び出し
自然言語による対話
Model Context Protocol (MCP)
Streamable HTTPトランスポート
PostgreSQL
Psycopg
HTML
CSS
JavaScript
APIキー認証
読み取り/書き込み認可
確認ベースのデータベース変更
入力検証
監査ログ
git clone https://github.com/Ayushsharma109/OPSMCP-AI-AGENNT.git
cd OPSMCP-AI-AGENNTWindows：
python -m venv .venvアクティベートする：
.venv\Scripts\activatepip install -r requirements.txt.env ファイルを作成します：
MCP_API_KEY=your_main_api_key
MCP_READONLY_KEY=your_readonly_api_key
OPENAI_API_KEY=your_api_key
OPENAI_BASE_URL=your_base_url
OPENAI_MODEL=your_model
DB_NAME=mcp_demo
DB_USER=postgres
DB_PASSWORD=your_password
DB_HOST=localhost
DB_PORT=5432
.envやAPIキーをGitHubにコミットしないでください。
PostgreSQLが実行中で、必要なデータベース/テーブルが存在することを確認します。
python run_server.pyMCPサーバーは次の場所で実行されます：
http://127.0.0.1:8000別のターミナルを開きます：
python web_app.pyダッシュボードは次の場所で利用できます：
http://127.0.0.1:8080Show me all users.get_users が必要であると判断します。
以下を実行します：
get_users()ユーザーレコードを返します。
データベースの結果を自然言語の応答に変換します。
User Request
↓
AI Agent
↓
MCP Tool Selection
↓
Permission Check
↓
User Confirmation
↓
Input Validation
↓
PostgreSQL Update
↓
Audit Log
↓
AI Responseこの設計は、誤ったデータベース変更を防ぐのに役立ちます。
OpsMCPは、MCPを使用してAIエージェントを実際のエンタープライズデータおよび制御されたバックエンド操作に接続する方法を示す、焦点を絞ったMVPとして開発されました。
このプロジェクトは以下に焦点を当てています：
AIツール呼び出し
MCPアーキテクチャ
安全なデータベース操作
変更に対する人間の確認
監査可能性
自然言語による会社運営
考えられる今後の改善点は次のとおりです：
役割ベースのダッシュボードアクセス
より多くのエンタープライズMCPツール
高度な分析
マルチデータベースサポート
監査ログの可視化の改善
デプロイ対応の認証
エンタープライズSSO統合
より細かい権限
Ayush Sharma
以下の探求を目的としたソロハッカソンプロジェクトとして構築：
AIエージェント + MCP + PostgreSQL + 安全なツール実行
このプロジェクトは、主にハッカソンおよび学習プロジェクトとして意図されています。
This server cannot be deployed
Query PostgreSQL databases in plain English — LLM-generated, safety-validated SQL.
Ask data questions in natural language. Get SQL, insights, and charts from your databases.
Ask questions in plain language, get answers from your business database. No SQL required.
Ask business questions in plain English. Get instant answers from your database, no SQL needed.
