MCP-Server für PostgreSQL

Eine Model Context Protocol (MCP)-Serverimplementierung für PostgreSQL, die eine einfache Schnittstelle zur Interaktion mit PostgreSQL-Datenbanken über MCP bietet.

Merkmale

• Ausführen von SQL-Abfragen mit parametrisierten Eingaben

• Ausführen von INSERT/UPDATE/DELETE-Operationen

• Neue Datenbanken erstellen

• Erstellen oder Aktualisieren von Tabellenschemata

• Debuggen von PostgreSQL-Verbindungen

• Containerisiert mit Docker für einfache Bereitstellung

• Umgebungsbasierte Konfiguration

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Voraussetzungen

• Python 3.8+

• PostgreSQL 10+

• Docker (optional, für containerisierte Bereitstellung)

• Docker Compose (optional, für die Entwicklung)

Installation

Docker verwenden (empfohlen)

1. Klonen Sie das Repository:

   git clone https://github.com/asadudin/mcp-server-postgres.git
   cd mcp-server-postgres

2. Kopieren Sie die Beispielumgebungsdatei:

   cp .env.example .env

3. Aktualisieren Sie die .env Datei mit Ihren PostgreSQL-Anmeldeinformationen:

   PG_HOST=postgres
   PG_PORT=5432
   PG_USER=postgres
   PG_PASSWORD=your_password
   PG_DATABASE=your_database
   HOST=0.0.0.0
   PORT=8056

4. Starten Sie den Dienst mit Docker Compose:

   docker-compose up -d

Manuelle Installation

1. Klonen Sie das Repository:

   git clone https://github.com/asadudin/mcp-server-postgres.git
   cd mcp-server-postgres

2. Erstellen und aktivieren Sie eine virtuelle Umgebung:

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # On Windows: .\venv\Scripts\activate

3. Installieren Sie Abhängigkeiten:

   pip install -r requirements.txt

4. Kopieren Sie die Beispielumgebungsdatei und aktualisieren Sie sie:

   cp .env.example .env
   # Edit .env with your configuration

5. Führen Sie den Server aus:

   python mcp_server_postgres.py

Verwendung

Der MCP-Server stellt die folgenden Endpunkte bereit:

sql_query

Führen Sie eine SELECT-Abfrage aus und geben Sie die Ergebnisse als JSON zurück.

Parameter:

• query : SQL-Abfragezeichenfolge

• params : Optionaler JSON-String mit Abfrageparametern (Liste oder Wörterbuch)

Beispiel:

{
  "query": "SELECT * FROM users WHERE id = $1",
  "params": [1]
}

sql_execute

Führen Sie eine INSERT/UPDATE/DELETE-Anweisung aus.

Parameter:

• query : SQL-Anweisung

• params : Optionaler JSON-String mit Abfrageparametern (Liste oder Wörterbuch)

Beispiel:

{
  "query": "INSERT INTO users (name, email) VALUES ($1, $2)",
  "params": ["John Doe", "john@example.com"]
}

create_database

Erstellen Sie eine neue PostgreSQL-Datenbank.

Parameter:

• database_name : Name der zu erstellenden Datenbank

create_or_update_table

Erstellen oder aktualisieren Sie ein Tabellenschema.

Parameter:

• sql : CREATE TABLE- oder ALTER TABLE-SQL-Anweisung

debug_postgres_connection

Debuggen Sie die PostgreSQL-Verbindung.

Umgebungsvariablen

Entwicklung

Ausführen von Tests

# Install test dependencies
pip install -r requirements-dev.txt

# Run tests
pytest

Erstellen des Docker-Images

docker build -t mcp-server-postgres .

API-Dokumentation

Eine ausführliche API-Dokumentation finden Sie in der OpenAPI-Spezifikation .

Beitragen

Beiträge sind willkommen! Senden Sie gerne einen Pull Request.

Lizenz

Dieses Projekt ist unter der MIT-Lizenz lizenziert – Einzelheiten finden Sie in der Datei LICENSE .

Danksagung

• FastMCP - Das MCP-Server-Framework

• asyncpg – PostgreSQL-Client für Python

• FastAPI – Modernes, schnelles Web-Framework zum Erstellen von APIs