DryRun PostgreSQL MCP

本番データベースへの接続が不要なPostgreSQL MCPサーバー。

dryrun はAIエージェント、IDE、CIに完全なスキーマ認識を提供します。ライブデータベース接続ではなく、オフラインのスナップショットから取得します。スキーマのlint、クエリの検証、マイグレーション安全性のチェック、外部キーグラフの探索が可能です。そして、資格情報がDBAのマシンの外に出ることは一切ありません。

dryrun は boringSQL スイートの一部であり、RegreSQL や Fixturize と並んでいます。

問題点

LLM/AIコーディングアシスタントは、コードやSQLクエリを書くのが非常に得意です。しかし、彼らは盲目です。あなたのスキーマ、インデックス、制約を理解していません。彼らは、最も忙しいテーブルに対して ACCESS EXCLUSIVE ロックをかけるマイグレーションを生成し、アプリをダウンさせるかもしれません。

一部のPostgreSQL MCPサーバーは、データベース接続情報を要求します。そして管理タスクを実行するにはSUPERUSER権限が必要かもしれません。それは問題を招くようなものです。

私たちはこの結果すでに目にしています。読み取り専用であるはずの MCPサーバーにおけるSQLインジェクション や、AIエージェントによる本番データベースの消去 という形で、この状況がどこに至るかを見ています。

モデルはデータベースを照会する必要はありません。スキーマを理解する必要があります。構造、制約、統計情報、バージョン固有の動作を理解する必要があります。その知識は構造的なものです。クエリの間ではなく、マイグレーションをデプロイしたときに変わるのです。

Related MCP server: pg-lens-mcp

DryRunの機能

dryrun は2つのものとして動作します： CLIツール と MCPサーバー です。CLIはスキーマを抽出し解析します。MCPサーバーはその解析をAIアシスタントに公開します。これらは意図的に分離されています。

CLI - 抽出と解析

CLIはPostgreSQLデータベースに接続し、完全なカタログ（テーブル、ビュー、インデックス、制約、パーティション、関数、列挙型、RLSポリシー、トリガー、拡張、GUC）をイントロスペクトし、スナップショットを .dryrun/history.db に書き込みます。そのスナップショットが、他のすべての要素の信頼できる情報源です。

スナップショットがあれば、CLIはオフラインで動作します：

• Lint - 20以上の規約ルール（命名、型、主キー、タイムスタンプ、パーティショニング）と13の構造的監査ルール（重複インデックス、FKカバレッジ、循環的なFK、バキュームチューニング）

• マイグレーション安全性 - ロックタイプの解析、所要時間の見積もり、テーブル再構築の検出、各DDL文に対する安全な代替案

• クエリ検証 - libpg_queryによるSQL解析、実際のスキーマに対するカラム参照チェック、逆パターン検検出

• スナップショット差分 - スナップショット間のスキーマ、プランナ統計、アクティビティを比較、ライブデータベースとの差分を検出

• クエリ統計 - ノードごとの pg_stat_statements を取得し、ORMクエリのバリアントを形状に集約し、2つのキャプチャを比較して新しいクエリや遅延クエリを表面化

• マルチノード統計 - レプリカごとの統計、seq_scanのホットスポット、ルーティングの不均衡

MCPサーバー - あなたのAIアシスタントにスキーマの頭脳を

MCPサーバーは同じスナップショットを読み取ります。stdioまたはSSEを介して14個のツールを公開します：スキーマ探索、クエリ検証、プラン解析、マイグレーションチェック、lint、バキュームの健康状態、取得した pg_stat_statements の上位クエリ。ライブデータベースに接続すると、さらに3つ（explain_query、check_drift、columnar_report）が追加されます。AIアシスタントがSQLを書いている間、データベースを理解できます。

データベース接続は不要です。アシスタントが資格情報を見ることはありません。

なぜオフラインなのか

スキーマコンテキストは、ライブ接続ではなくファイルに属します。 カラム型、行見積もり、インデックス定義、FK関係、PostgreSQLバージョンは、すべて一度エクスポートしてリポジトリにコミットできます。データベースアクセスを持つ一人がスキーマをダンプします。それ以外の全員、人間とAIエージェントを含めて、資格情報なしで完全なスキーマインテリジェンスを得られます。

資格情報はDBAのマシンから出るべきではありません。 MCPサーバーが何か役立つことをするのに DATABASE_URL を必要とするなら、それを使うすべての開発者が本番資格情報を必要とします。それはAIとは関係のないセキュリティ問題です。

サーバーは分析を行うべきであり、パススルーであってはなりません。 生の \d+ 出力を返しても、チャットに自分で貼り付けるのと大差ありません。価値は、そのデータを解釈することにあります。つまり、あなたのPostgreSQLバージョンに対してマイグレーションが安全かを確認し、FKインデックスの欠落を警告し、カラム参照を実際のスキーマに対して検証することです。

インストール

Homebrew：

Homebrew 6.0では、サードパーティのタップの信頼が必要になるれる前にフォーミュラを読み込みません：

brew trust --tap boringsql/boringsql
brew install boringsql/boringsql/dryrun

Homebrew 5.x以前では、brew trust ステップをスキップしてください。タップ全体を信頼しない場合は、brew trust --formula boringsql/boringsql/dryrun でフォーミュラだけを信頼します。

npm / npx：

すでにNodeを持っているなら、dryrun は何もインストールせずに実行できます：

npx @boringsql/dryrun --version

これにより、あなたのプラットフォーム（darwin-arm64、linux-x64、linux-arm64）用のプレビルドバイナリが取得、キャッシュされ、バージョンが表示されます。dryrun を恒久的にPATHに置くには：

npm install -g @boringsql/dryrun
dryrun --version

npmパッケージは同じGoバイナリをラップしています。すべてのCLIコマンドは同じように動作します。lint などのコマンドにはまずスキーマスナップショットが必要です — クイックスタート を参照してください。プレビルドバイナリはmacOS（Apple Silicon + Intel）、Linux（x64 + arm64）、Windows x64をカバーしています。他のプラットフォーム（Alpine/musl、Windows arm64）では、Homebrewを使用するか、ソースからビルドしてください。

ソースからビルド：

Go 1.26以降が必要です。まだインストールしていない場合は、go.dev/dl からインストールしてください。

git clone https://github.com/boringsql/dryrun.git
cd dryrun
go build -o bin/dryrun ./cmd/dryrun

バイナリは bin/dryrun にあります。

30秒デモ

dryrun をインストールしたら、このリポジトリのクローンから、既製のスキーマスナップショットをlintできます。データベースは不要で設定も不要です：

git clone https://github.com/boringsql/dryrun.git
cd dryrun/examples/demo
dryrun lint

（npmまたはHomebrewでインストールしたが、リポジトリをクローンしていない場合は、examples/demo はありません — クイックスタート にジャンプして、dryrun を自分のスキーマに向けてください。サンプル出力は、は lint が生成するものです。）

[ERROR] public.audit_log: table has no primary key
       fix: add a primary key (bigint GENERATED ALWAYS AS IDENTITY recommended)
[WARN ] public.audit_log: gap in range partitions: ends at '2024-07-01' but next starts at '2024-10-01'
       fix: inserts into the gap will fail unless a DEFAULT partition exists
[ERROR] public.task_comments: table has no primary key
       fix: add a primary key (bigint GENERATED ALWAYS AS IDENTITY recommended)
[WARN ] public.projects.created_at: timestamp column uses timestamp without time zone instead of timestamptz
       fix: use timestamptz for timestamp columns
[ERROR] public.tasks.project_id: FK 'tasks_project_id_fkey' on column(s) (project_id) has no covering index
       fix: add an index on FK columns to avoid sequential scans on DELETE/UPDATE
[WARN ] public.users.email: column 'email' uses character varying(255), prefer text
       fix: VARCHAR(n) adds a hidden CHECK constraint with no performance benefit
[WARN ] public.user_notifications: table is missing 'created_at' column
       fix: add: created_at timestamptz NOT NULL DEFAULT now()

26 finding(s): 6 error, 20 warning, 0 info (13 tables checked)

データベースは必要ありません。オフラインのスナップショットから完全に動作します。

同じデモはMCPでも動作します。examples/demo から、サーバーをYou're your assistantに登録します：

claude mcp add dryrun -- npx -y @boringsql/dryrun mcp-serve

そのディレクトリから、質問してください：「私が持っているテーブルは何ですか、そしてそれらの何が問題ですか？」

MCPサーバー

1つのコマンドでサーバーをAIエージェントに組み込めます。setup はClaude Code、Cursor、Codex、Zedを検出し、エージェントのMCP構成を書き込み、SQLを書く前にエージェントがスキーマを確認するように AGENTS.md/CLAUDE.md に指示を追加します：

dryrun setup

自分でエージェントを選ぶか、非対話シェルから実行する場合は、--agents セットを渡します：

dryrun setup --agents=claude,cursor   # or: all

サーバーを手動で登録するには：

# for claude code
claude mcp add dryrun -- dryrun mcp-serve

# for codex
codex mcp add dryrun -- dryrun mcp-serve

ソースからビルドした場合は、バイナリの完全なパスを使用してください：

claude mcp add dryrun -- /path/to/dryrun mcp-serve

または、インストールが不要でクライアントが npx を指すようにします：

claude mcp add dryrun -- npx -y @boringsql/dryrun mcp-serve

この形式の生のクライアント設定：

{
  "mcpServers": {
    "dryrun": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@boringsql/dryrun", "mcp-serve"]
    }
  }
}

サーバーは、現在のプロジェクトの .dryrun/history.db から最新のスナップショットを読み取ります。データベース資格情報は不要です。アシスタントはオフラインのスナップショットから完全なスキーマインテリジェンスを取得できます。

スナップショットがなくてもサーバーが開始され、そのツールはスキーマが読み込まれていないと答えます。dryrun init --db "$DATABASE_URL" でキャプチャするか、チームメイトがプッシュしたスナップショット（dryrun snapshot pull --from-path ./snapshots — クイックスタクスター）を取得して、アシスタントから reload_schema ツールを呼び出してください。新しいスキーマはサーバーを再起動せずに認識されます。

複数のデータベースが存在するプロジェクトでは、データベースごとに1つの dryrun mcp-serve を実行し、クライアント構成にサーバーごとのエントリを追加します。単一のMCPプロセス内での本格的な複数データベースの提供は、#7 で管理されています。

ライブデータベースのセットアップ、SSEトランスポート、Claude Desktopの設定については、チュートリアルを参照してください。

クイックスタート

始め方には2つの方法があります。あなたの環境に合ったものを選んでください。

オプションA：データベースアクセスを持っている場合

PostgreSQLインスタンス（ローカル、開発、本番）に接続できる場合、1つのコマンドですべてを実行できます：

dryrun init --db "$DATABASE_URL"

これは dryrun.toml（ [project] id とデフォルトのプロファイル）と .dryrun/ データディレクトリを作成し、データベースを .dryrun/history.db にキャプチャします。スナップショットは (project_id, database_id) でキーキーされます。プロジェクトに複数のデータベースがある場合は（例： auth、billing）、プロファイルごとに database_id を設定します。完全な構成リファレンスは docs/dryrun-toml.md を参照してください。

オプションB：他の誰かがアクセスを持っている場合

資格情報を持つ人が一度だけキャプチャし、共有ディレクトリ（リポジトリ内、または両側が到達できる場所）にプッシュします：

dryrun init --db "$DATABASE_URL"
dryrun snapshot push --to-path ./snapshots

彼らは dryrun.toml と ./snapshots の両方をコミットします。他の全員がプルします：

dryrun snapshot pull --from-path ./snapshots

snapshot pull はスナップショットを .dryrun/history.db にロードします。彼らのマシンではデータベースは不要です。

dryrun.toml のコミットは任意ではありません：スナップショットは (project_id, database_id) でキーされ、 dryrun init は database_id をライブデータベース名から焼き込みます。--db なしで dryrun init を実行したチームメイトは異なる database_id を取得するため、 pull はソースが持たないキーの検索になるので 0 copied と報告します。

プッシュされたスナップショットは、スキーマと共にプランナーとアクティビティ統計を含みます。したがって、サイジングとvacuumデータを必要とするオフラインツールも動作します — それはプレーンなJSONエクスポートにはできないことです。ディレクトリの代わりにレジストリを使うには、dryrun remote add と snapshot push --remote を参照してください。人間やエージェントが読めるJSONを渡す場合は、 dryrun dump-schema も同様に書き出します。それはエクスポートであり、入力ではありません。

その後使用する

dryrun lint

すべてのコマンドは .dryrun/history.db からオフラインで動作します。各プロジェクトには独自の dryrun.toml と .dryrun/があり、グローバルな状態はありません。.dryrun/ を .gitignore に追加します。

スナップショットは .dryrun/history.db に入り、(project_id, database_id) でキー付けされます。これが唯一のスキーマソースです：MCPサーバー、lint、drift はすべてこれれから読み取ります。以前のdryrunから残った .dryrun/schema.json は無視されます。

マルチノード：レプリカからアクティビティをキャプチャ

snapshot take はプライマリに対して実行され、スキーマとプランナー統計を書き込みます。アクティビティカウンター（idx_scan、n_dead_tup、最終vacuum）は各レプリカにあるため、それらを別々にキャプチャしてください：

dryrun --profile primary  snapshot take
dryrun --profile replica1 snapshot activity --from "$REPLICA1_URL" --label replica1
dryrun --profile replica2 snapshot activity --from "$REPLICA2_URL" --label replica2

MCP の describe_table（ノード別内訳）と detect kind=anomalies ツールは、ノード別の idx_scan を公開し、ルーティングの不均衡を特定できます。docs/multi-node-stats.md を参照してください。

プロジェクトごとの複数のデータベース

dryrun snapshot take は、スナップショットを (project_id, database_id) でキー付けします。デフォルトで動作します — project_id はフォルダー名、database_id は current_database() からの実際のデータベース名です：

dryrun init --db "$AUTH_DB"            # captures auth
dryrun snapshot take --db "$BILLING_DB" # captures billing into its own stream
dryrun snapshot list --db "$AUTH_DB"    # only auth snapshots

安定した参照用（および list / diff でURLの再入力なしに実行できるように）に、dryrun.toml でプロファイルを宣言します：

[project]
id = "myapp"

[profiles.auth]
db_url = "${AUTH_DATABASE_URL}"
database_id = "auth"

[profiles.billing]
db_url = "${BILLING_DATABASE_URL}"
database_id = "billing"

次に：

dryrun --profile billing snapshot list
dryrun --profile billing snapshot diff --latest

すべてのプロファイルオプションは docs/dryrun-toml.md を参照してください。

DB関連のすべてのコマンド (init、 probe、 dump-schema、drift、stats apply、snapshot のすべてのサブコマンド) は --profile を受け入れ、--db が指定されていない場合は解決されたプロファイルの db_url にフォールバックします。lint はオフラインです。.dryrun/history.db を読み取り、--db を明示的に渡した場合にのみライブデータベースに触れます。

注意： MCP サーバーは現在単一データベースです。デフォルトのプロファイルを使用してください。または、データベースごとに1つの dryrun mcp-serve プロセスを実行するオプションがあります。1つのMCPプロセス内のネイティブな複数データベースのサポートは、#7 で管理されています。

チームでのスナップショットの共有

DryRun の価値はチーム構成で高まります。複数の開発者が任意のPOSIX準拠ディレクトリからスナップショットをプルできます。

スナップショットを公開するには、次が必要です：

cd project_name

# capture from the live DB (use cwd name for project name)
dryrun init --db "$DATABASE_URL"
dryrun snapshot take --db "$DATABASE_URL"
dryrun snapshot push --to-path ./snapshots --all

開発者は次にスナップショットをローカルの履歴にインポートできます：

dryrun snapshot pull --from-path ./shared/snapshots --all

スナップショットはコンテンツアドレス可能（{project}/{database}/{ts}-{hash}.json.zst）であり、冪等です。同じスナップショットを2回プッシュしても変更はありません。

最も簡単な展開は、専用のgitリポジトリです。スナップショットのリポジトリを作成し、*.json.zst binary を .gitattributes に追加して、gitがバンドルの差分を試みないようにします。

オフラインツール（lint、check_migration、drift）はプル後にすぐに機能します。

サーバーなし、資格情報なし。以前と同じ約束です。

スナップショットをOCIレジストリへプッシュする

あらゆるOCIレジストリがスナップショットを保持できます。GitHub Container Registry、Google Artifact Registry、Amazon ECR、Docker Hub、Harbor、またはセルフホストのものも利用できます。レジストリが認証、保持、アクセス制御を処理するため、稼働させるサーバーは不要です。

docker pushと同じ要領で認証し、リモートを登録してプッシュします：

docker login ghcr.io
dryrun remote add ghcr --ref ghcr.io/myorg/dryrun --default
dryrun snapshot take --push

snapshot take --pushは、スナップショットの取得と公開を一度に行います。取得側はプルします：

dryrun snapshot pull --remote ghcr

pullはデフォルトで最新の取得結果だけを取得します。そのため、コールドプル（新しいCI環境、空のhistory.db）でも、レジストリにどれだけ履歴が保持されていても低コストです。--fullで履歴全体をバックフィルするか、--since 7d（2w、24h、2026-01-01のようなUTC日付にも対応）で期間を指定できます。pushは常にローカルの完全な履歴を送信します。コンテンツ・ハッシュの増分で管理されるため、定期期にプッシュしている運用者は、実行するたびに新た観測だけをアップロードします。

--refはレジストリのベースを指定します。各データベースは、その配下に<ref>/<project_id>/<database_id>という専用リポジトリを持ちます。したがえば、myappのauthデータベースはghcr.io/myorg/dryrun/myapp/authに配置されます。スナップショットは、コンテンツ・ハッシュでアードレスされるOCイアーティファクトに対応付けられるため、同じものを2回プッシュしても何も変わらず、共有されたブ・ロブはレジスト上で重複排除されます。Google Artifact Registryの場合、docker loginの代わりに Cloud auth config ure-docker us-docker.pkg.devを実行します。それ以外は同じです。

認証。 デフォルトでは、dryrunがDockerの資格情報（~/.docker/config.jsonとクレデンシャルヘルパー）を再利用で、docker loginが使えるレジストリまでは追加設定なしで動きます。remote addの2つのオーバーライドで、残りも運ます：

• --token-env VARは、環境変数から静的なベアラート開を読み取ます。短命トークンを発行するレジストリ向けです（例：gcloud auth print-access-tokenから供給 --token-env GAR_TOKEN）。

• --auth gcpは、Google Application Default Credentialsを直接利用します。すれば、Google Artifact Registry / Container Registryは、gcloud auth login（またはGOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALSによるサービスアカウントキー）の後で、configure-dockerを実行しなくても動きます。ADCトークンは自動的に更新されます。

プロファイル単位のリモート設定や、プロジェクトをまたいだ1つのストリームの共用については、docs/dryrun-toml.mdを参照してください。

詳細

• チュートル オフライン、オンライン、マルチノードのワークフロウと完全なツール・リファレンス

• マルチノード統計 クラスタ全体会の統計収集、集約ルール、レプルカの不均衡を検出

• クエリ統計 pg_stat_statementsのキャロ、形グループ化、差フフング

• 設定リファレンス dryrun.tomlのプロファイル、規約、リモート、リン トルール

• CLLIの安定性 安定したコマンドと実験的コマンドの区分

• セキュリテイ概要 CLI/MCP分離レとマスキン

• boring ブログとプロジェクトのホーム

• dryrunプロジェクト・ページ 概要とドキュメント

• **本番データベースにAIを触れさせない、なぜほとんどのPostgres MCPが安全でなのか、dryrun`がどう違うのか

• RegreSQL SQLリグレッションテスト、そして**dryrun**のコンパニオンツール

• Fixturize 本番データをサブセト化・マスク化する開発/テスト

ライセンス

BSD 2-Clause License