MCPg

Промышленный сервер Model Context Protocol для PostgreSQL. Он позволяет ИИ-агентам безопасно просматривать, запрашивать, управлять и настраивать базу данных Postgres — 254 инструмента, охватывающих интроспекцию каталога, интеллектуальные запросы, SQL на естественном языке, структурные диффы, гибридный поиск, графовые запросы, перемещение данных, оперативное управление и многое другое.

Попробуйте вживую: укажите MCP-клиенту — или MCP Inspector — на размещённую, доступную только для чтения демонстрационную конечную точку https://devopam-mcpg-demo.hf.space/mcp. Она предоставляет инструменты чтения на одноразовых демонстрационных данных; для реального использования запускайте MCPg рядом со своей базой данных (см. Быстрый старт).

📍 Размещён на

• Официальный реестр MCP

• mcp.so

• mcpservers.org

• Smithery

• Glama

Почему MCPg

• Безопасен по умолчанию. Режим доступа только для чтения. Каждый пользовательский SQL-запрос проходит через проверенный AST-список разрешённых операций перед выполнением. Интерполяция идентификаторов проходит через строгий regex [A-Za-z_][A-Za-z0-9_]* — проектное ограничение, означающее, что пользовательский ввод никогда не попадает в базу данных через конкатенацию строк. Такие возможности, как DDL, shell и LISTEN/NOTIFY, отключены, пока вы не включите их явно. Каждый инструмент публикует MCP ToolAnnotations (readOnlyHint, openWorldHint), производные от тех же ограничений, поэтому клиенты могут автоматически одобрять чтение и ограничивать запись без догадок.

• Один сервер, широкий охват. Доступ к данным приложения (запросы, поиск, курсоры, NL→SQL) и операции уровня DBA (проверки работоспособности, настройка индексов, анализ EXPLAIN, блокировки, vacuum, дампы, реплики, миграции) в одном MCP-сервере. Агентам не нужно переключать инструменты для смены задач.

• Всё нативно для PostgreSQL. Никаких ORM, никакого налога на абстракцию — использует psycopg3 напрямую, говорит на всех системных представлениях pg_*, интегрируется с TimescaleDB, pgvector, PostGIS, Apache AGE и pg_stat_statements, где они доступны, и корректно деградирует, когда их нет.

• Производственная форма, а не демонстрационная. Пул соединений, мультитенантность с SET ROLE на каждый запрос, маршрутизация к репликам чтения с обнаружением деградировавших хостов, серверные курсоры с выделенными соединениями, ограничение скорости, аудит-журнал с редактированием по регулярным выражениям, принудительный TLS для PG при запуске, аутентификация OIDC JWT bearer, таймауты операторов/блокировок на сессию.

• Встроенная наблюдаемость. Конечная точка Prometheus /metrics на HTTP-транспорте предоставляет mcpg_tool_calls_total{tool,status} + mcpg_tool_duration_seconds. Каждый вызов инструмента записывает структурированное событие аудита с аргументами, из которых удалены учётные данные.

• Тестируемость, мультиверсионность. Более 2500 модульных тестов плюс интеграционный набор, который запускается против реального контейнера PostgreSQL в CI — матрица покрывает PG 14, 15, 16, 17, 18 при каждом пуше, а также PG 19 (бета) как экспериментальную (не блокирующую) запись, отслеживаемую в issue #120.

Related MCP server: PostgreSQL MCP Server

Установка

Из PyPI (рекомендуется)

pip install mcpg
# or, in an isolated venv exposed globally:
uv tool install mcpg

Проверка:

mcpg --version

Docker

Скачайте готовый образ из GitHub Container Registry (публикуется при каждом тегированном релизе — :latest отслеживает новейшую версию, или закрепите версию, например :0.6.5):

docker pull ghcr.io/devopam/mcpg:latest
docker run --rm --name mcpg -p 8000:8000 \
    -e MCPG_DATABASE_URL=postgresql://user:pass@host:5432/db \
    -e MCPG_ACCESS_MODE=read-only \
    ghcr.io/devopam/mcpg:latest

В Windows PowerShell замените завершающий \ на обратный апостроф ` (или поместите команду в одну строку); в руководстве по установке есть готовые блоки для Linux/macOS, PowerShell и Command Prompt.

Или соберите сами из исходников:

docker build -t mcpg https://github.com/devopam/MCPg.git

Многоступенчатый образ: этап выполнения удаляет инструменты сборки, работает как uid=10001 / gid=10001 с оболочкой nologin, файлы приложения принадлежат root и доступны только для чтения пользователю выполнения.

Из исходников (для разработчиков)

git clone https://github.com/devopam/MCPg && cd MCPg
uv sync

uv sync создаёт виртуальное окружение со всеми зависимостями выполнения и разработки и предоставляет консольный скрипт mcpg.

Более подробно в Руководстве по установке.

Быстрый старт

Установка в один клик: — настройка для Windsurf, JetBrains, Zed, Cline, Antigravity, Qwen Code, Perplexity, ChatGPT, Copilot Studio, Continue и HTTP-клиентов в руководстве по интеграциям.

Установка в один клик в Claude Desktop (.mcpb)

Скачайте mcpg-<version>.mcpb из последнего релиза и дважды щёлкните по нему (или перетащите его в Настройки Claude Desktop → Расширения). Вам будет предложено указать URL подключения к PostgreSQL — он сохраняется в связке ключей ОС — и режим доступа (по умолчанию только чтение). Это вся установка: пакет весит ~2 кБ, а хост разрешает закреплённый релиз mcpg из PyPI для вашей платформы.

Или настройте вручную (транспорт stdio)

Вставьте это в ваш claude_desktop_config.json (macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json; Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "mcpg": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcpg"],
      "env": {
        "MCPG_DATABASE_URL": "postgresql://user:pass@localhost:5432/mydb"
      }
    }
  }
}

Перезапустите Claude Desktop. Набор инструментов MCPg теперь доступен модели. Вы можете спрашивать Клода, например:

"Какие схемы существуют в этой базе данных? Для каждой из них кратко опишите три самые большие таблицы."

"Почему этот запрос медленный? SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 42 ORDER BY created_at DESC"

Нет интересных данных? Заполните демонстрационный набор

MCPG_DATABASE_URL=postgresql://... mcpg --demo

Одна команда заполняет небольшой, подобранный набор данных электронной коммерции (3000 заказов, 900 отзывов о товарах, намеренно внесённые ошибки) в схему mcpg_demo — спроектирован так, чтобы советник по индексам, анализ плана запроса, полнотекстовый поиск, аудит PII и графовая проекция нашли что-то реальное при первой же попытке. См. экскурсию с записанным прохождением, и удалите её в любой момент с помощью mcpg --demo-drop.

Запуск как HTTP-сервер (для интеграций с IDE, веб-приложениями и т. д.)

MCPG_DATABASE_URL=postgresql://user:pass@localhost:5432/mydb \
MCPG_TRANSPORT=streamable-http \
MCPG_HTTP_PORT=8000 \
mcpg

Затем укажите любому MCP-совместимому клиенту на http://localhost:8000/mcp (или /sse для транспорта SSE). Установите MCPG_HTTP_AUTH_TOKEN=... для статического bearer-токена или MCPG_AUTH_MODE=oidc для полной проверки JWT против OIDC-провайдера.

Конфигурация

MCPg настраивается полностью через переменные окружения — нет файла конфигурации, нет флагов (флаги CLI --version / --demo / --demo-drop — это разовые команды, а не конфигурация). Единственная обязательная переменная — MCPG_DATABASE_URL; всё остальное имеет безопасные значения по умолчанию.

Типовые сценарии

Полный справочник

Core

Гейты возможностей (opt-in для инструментов с большим радиусом поражения)

Аутентификация (только для HTTP-транспортов)

Усиление безопасности HTTP (только для HTTP-транспортов)

Мультиарендность (SET ROLE)

Реплики для чтения

Несколько баз данных (вторичные БД только для чтения)

Пул / тайм-ауты / TLS

Инструменты подпроцессов (только при MCPG_ALLOW_SHELL=true)

LISTEN/NOTIFY (MCPG_ALLOW_LISTEN=true only)

Audit

Secrets backend

По умолчанию каждый секрет читается напрямую из окружения. Установите MCPG_SECRETS_BACKEND=file, чтобы вместо этого загружать API-ключи / bearer-токен / HMAC-ключ из подключенного файла — имя в файле имеет приоритет; все отсутствующее возвращается к переменной окружения, так что частичные файлы работают.

Rate limiting

Caching & Feature flags

Natural-language SQL

MCPg автоматически обнаруживает всех настроенных провайдеров из окружения при запуске — задайте столько ключей вендоров, сколько у вас есть, и каждый станет вызываемым. Встроено девятнадцать провайдеров. Три являются собственными (Anthropic, OpenAI, Gemini); остальные шестнадцать используют API, совместимый с OpenAI, с предустановленными конечными точками вендоров: DeepSeek, Qwen, OpenRouter, Perplexity, xAI (Grok), Groq, Mistral, Together, Fireworks, DeepInfra, Cerebras, Nebius, Hugging Face, GitHub Models, SambaNova и Moonshot (Kimi). Каждый встроенный работает по принципу plug-and-play — задайте стандартную переменную окружения API-ключа вендора, и он будет автоматически обнаружен — и любой другой провайдер, совместимый с OpenAI, или локальный сервер моделей (Ollama, vLLM, LM Studio) по-прежнему подключается только через конфигурацию с помощью MCPG_NL2SQL_CUSTOM_PROVIDERS. Весь список встроенных — это один декларативный реестр в nl2sql.py, так что добавление вендора или обновление устаревшей модели по умолчанию — это изменение одной строки данных.

Когда MCPG_NL2SQL_PROVIDER не задан, MCPg автоматически выбирает значение по умолчанию в порядке реестра — anthropic → openai → gemini остаются первыми, чтобы существующие развертывания не затрагивались. translate_nl_to_sql принимает необязательный аргумент provider="…" для маршрутизации по вызову; get_server_info сообщает, какие настроены.

Примеры использования

Инструменты MCP вызываются агентом (Claude, Cursor, Continue, …) в ответ на ваши инструкции из естественного языка. Несколько наглядных диалогов:

Инспекция схемы

Вы: Какие таблицы живут в схеме public и какие из них самые большие по количеству строк?

Агент (через list_tables + summarize_table × N): Шесть таблиц: customers (1,2 млн строк), orders (4,7 млн), line_items (18,3 млн), products (340), addresses (1,4 млн), audit_log (45,8 млн — самая большая, накапливается без политики хранения).

Диагностика медленного запроса

Вы: Почему запрос SELECT * FROM orders o JOIN line_items l ON o.id = l.order_id WHERE o.created_at > now() - interval '7 days' выполняется 8 секунд?

Агент (using why_is_this_slow + recommend_indexes): EXPLAIN ANALYZE показывает последовательное сканирование по orders (4,7 млн строк) с фильтром по created_at. На orders.created_at индекса нет. Рекомендация: CREATE INDEX CONCURRENTLY orders_created_at_idx ON orders (created_at DESC); Ожидаемое улучшение: снижение на ~95% (при сканировании по индексу затрагивается ~33K строк вместо всей таблицы). Прогоните validate_migration перед применением, чтобы убедиться, что сюрпризов с блокировками не будет.

Перевод с обычного английского на SQL

Вы: Найдите клиентов, которые разместили заказ в этом месяце, но никогда не размещали его в предыдущие три месяца, — покажите их email и текущую сумму трат за всё время.

Агент (using translate_nl_to_sql):

SELECT c.email, SUM(l.price * l.quantity) AS lifetime_spend
FROM customers c
JOIN orders o ON o.customer_id = c.id
JOIN line_items l ON l.order_id = o.id
WHERE EXISTS (
  SELECT 1 FROM orders o2 WHERE o2.customer_id = c.id
    AND o2.created_at >= date_trunc('month', now()))
  AND NOT EXISTS (
  SELECT 1 FROM orders o3 WHERE o3.customer_id = c.id
    AND o3.created_at >= date_trunc('month', now()) - interval '3 months'
    AND o3.created_at <  date_trunc('month', now()))
GROUP BY c.email;

Изображение схемы

Вы: Нарисуйте мне ER-диаграмму схемы public.

Агент (using generate_schema_diagram): Возвращает диаграмму Mermaid, которую можно вставить прямо в GitHub / Notion / Obsidian.

Аудит базы данных

Вы: Насколько сейчас здоровое состояние базы данных?

Агент (using audit_database): Возвращает рейтинг: Память и I/O: 92 (GOOD), транзакции и подключения: 78 (WARNING: доля откатов 0,4%, посмотрите логи приложений), параллелизм и блокировки: 60 (CRITICAL: 14 backend-процессов ожидают), чистота и bloat: 88 (GOOD), медленные запросы: 70 (WARNING: самый частый шаблон запроса выполняется 5000 раз, в среднем 90 мс — см. optimize_query).

Выполнение защищённой записи

Вы: Отметьте мягким удалением все заказы старше 5 лет.

Агент (using run_write with MCPG_AUDIT_PERSIST=true): Проверяет выражение через безопасное ядро SQL-запросов, запускает его внутри транзакции, возвращает количество затронутых строк и сохраняет вызов (sql + аргументы — с секретами, замаскированными регулярными выражениями, — + статус) в mcpg_audit.events для последующей ревизии.

Другие рецепты — мультитенантная маршрутизация, тестирование RLS, NL→SQL, гибридный векторпоиск + FTS, Cypher в Apache AGE, TimescaleDB, экспорт схемы ORM, серверные курсоры — см. docs/cookbook.md.

Что внутри коробки

Компактный список по категориям. Полный текущий справочник инструментов см. в docs/tools.md; за guided-экскурсией идите в docs/tour.md.

• Интроспекция каталога — схемы, таблицы, столбцы, индексы, ограничения, представления, функции, триггеры, последовательности, секции, политики, роли, гранты, перечисления, домены, составные типы, FDW, публикации, подписки, расширения, generated-columns.

• Интеллект запросов — run_select, run_select_parallel, explain_query, analyze_query_plan, why_is_this_slow, recommend_indexes, analyze_workload, check_database_health, detect_n_plus_one, audit_database.

• Поиск — fuzzy_search (триграммы), full_text_search, vector_search, hybrid_search (pgvector + FTS via RRF), geo_search (PostGIS k-NN).

• Естественный язык → SQL — translate_nl_to_sql (22 встроенных провайдера — Anthropic, OpenAI, Gemini, xAI, Groq, Mistral, Hugging Face, … — плюс любой нестандартный OpenAI-совместимый эндпоинт; результат проходит через то же самое безопасное ядро SQL, что и рукописные запросы).

• Визуализация — generate_schema_diagram (ER), generate_fk_cascade_graph (blast-radius для ON DELETE CASCADE), generate_graph_diagram (свойства графы Apache AGE).

• Структурные диффы и миграции — compare_schemas, validate_migration, поэтапный workflow prepare_migration / complete_migration / cancel_migration.

• Apache AGE графы + Cypher — list_graphs, describe_graph, run_cypher, create_graph, drop_graph, generate_graph_diagram.

• Комбинированные и советники — summarize_table, find_unused_objects, find_sensitive_columns (эвристика для PII), lint_naming_conventions, test_rls_for_role, list_locks, find_blocking_chains, read_pg_stat_io (PG16+), generate_test_data.

• Живая эксплуатация и обслуживание — list_active_queries, verify_connection_encryption (TLS-статус живого соединения), run_maintenance (VACUUM/ANALYZE), prune_audit_events (хранение аудита), cancel_query, terminate_backend, run_write, run_ddl, enable_extension.

• Перемещение данных — export_query / export_table (CSV/JSON), dump_database / restore_database, import_csv / import_json (COPY FROM STDIN), copy_table_between_databases.

• Серверные курсоры — open_cursor, fetch_cursor, close_cursor, list_cursors для постраничного чтения миллионов строк.

• TimescaleDB — list_hypertables, list_chunks, create_hypertable, add_compression_policy, add_retention_policy.

• Экспортёры схем ORM — Prisma, Drizzle, SQLAlchemy, sqlc, Diesel, jOOQ, Ent, Ecto.

• Потоки событий — subscribe_channel, poll_notifications, unsubscribe_channel, list_notification_subscriptions — мост из PostgreSQL LISTEN/NOTIFY в модель опроса MCP.

• Наблюдаемость — Prometheus /metrics endpoint + get_metrics_exposition для stdio; структурированный журнал аудита с маскированием учётных данных по регулярным выражениям.

Документация

• docs/installation.md — установка и настройка

• docs/tour.md — guided-tour по инструментам

• docs/cookbook.md — практические рецепты для агентов

• docs/tools.md — полный справочник

• docs/architecture.md — как детали сочетаются

• docs/scaling.md — размер пула, реплики, производительность

• docs/security-hardening.md — дорожная карта безопасности

• docs/release-process.md — как релизы попадают в PyPI

• docs/adr/ — мечти архитектурных решений

• Просмотр: https://devopam.github.io/MCPg/

Безопасности| Переменная | По умолчанию | Описание |

| ------------------------------ | ---------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | <VENDOR>_API_KEY | — | Установка стандартного для вендора ключа активирует этого провайдера. Стандартные слаги: ANTHROPIC_API_KEY, OPENAI_API_KEY, DEEPSEEK_API_KEY, OPENROUTER_API_KEY, PERPLEXITY_API_KEY, XAI_API_KEY, GROQ_API_KEY, MISTRAL_API_KEY, TOGETHER_API_KEY, FIREWORKS_API_KEY, CEREBRAS_API_KEY, NEBIUS_API_KEY, SAMBANOVA_API_KEY, MOONSHOT_API_KEY. | | (отклоняющиеся ключи) | — | Некоторые вендоры не следуют ANTHROPIC_API_KEY установке: Gemini → GEMINI_API_KEY или GOOGLE_API_KEY; Qwen → DASHSCOPE_API_KEY или QWEN_API_KEY; Hugging Face → HF_KITE; GitHub Models → GITHUB_TOKEN; DeepInfra → DEEPINFRA_TOKEN. | | MCPG_NL2SQL_PROVIDER | выбирается автоматически | Любой встроенный слаг (перечислен выше) или нестандартное имя. Фиксирует провайдера по умолчанию, когда инструмент вызывается без provider=. Если не задано + присутствует любой ключ вендора — MCPg выбирает в порядке реестра. | | MCPG_NL2SQL_API_KEY | — | Явный ключ для настроенного MCPG_NL2SQL_PROVIDER. Переопределяет стандартную env-переменную вендора только для этого провайдера. Требует заданной переменной MCPG_NL2SQL_PROVIDER. | | MCPG_NL2SQL_MODEL | Модель провайдера по умолчанию | Переопределяет модель по умолчанию (например, claude-sonnet-4-6, gpt-4o-mini, grok-3-mini). Применяется только к провайдеру по умолчанию. | | MCPG_NL2SQL_BASE_URL | — | Уточнение эндpoint для провайдера по умолчанию (приватные шлюзы / региональные эндпоинты). | | MCPG_NL2SQL_CUSTOM_PROVIDERS | по умолч. | Bring your own provider — без изменения кода кошмарная. Записи name=base_url\|model, разделённые запятыми/переводами строк, объявляют дополнительных OpenAI-совместимых провайдеров помимо встроенных (локальные Ollama / vLLM / LM Studio или любой слайдер). Ключ — из <NAME>_API_KEY по соглашению, либо добавьте \|KEY_ENV_VAR для исключений; для loopback-эндпоинтов можно без ключа. Каждое имя становится вызываемым через provider=. | | MCPG_NL2SQL_MAX_TOKENS | 2048 | Ограничение на генерируемые токены (жёсткий предел: 16384). |

Примеры использования

Инструменты MCP вызываются агентом (Claude, Cursor, Continue, …) в ответ на ваши инструкции обычным языком. Несколько наглядных диалогов:

Посмотреть схему

Вы: Какие таблицы в схеме public — и какие из них самые большие по количеству строк?

Агент (с list_tables + summarize_table × N):
Шесть таблиц: customers (1.2M строк), orders (4.7M), line_items (18.3M), products (340), addresses (1.4M), audit_log (45.8M — самая большая, растёт без retention).

Диагностика медленного запроса

Вы: Почему SELECT * FROM orders o Выполняется на видео o.id = l.order_id? …
(запрос выше)

Агент (через why_is_this_slow + recommend_indexes):
EXPLAIN ANALYZE показывает seq scan по orders (4.7M строк) с фильтром по created_at. Индекса на orders.created_at нет.
Рекомендация: CREATE INDEX CONCURRENTLY orders_created_at_idx ON orders (created_at DESC);
Ожидаемый эффект: ~95% сокращение (index scan ~33K строк вместо всей таблицы). Запустите validate_migration перед применением, чтобы убедиться — не будет блокировок.

Перевод plain English в SQL

Вы: Найдите клиентов, которые сделали заказ в этом месяце, но не в предыдущие три — покажите их email и суммарные траты за всё время.

Агент (через translate_nl_to_sql):

Текущее решение представлено отдельно: — периурл на запрос: GXP9 (исполняемый SQL).

Изобразить схему

Вы: Нарисуйте ER-диаграмму схемы public.

Агент (через generate_schema_diagram): Возвращает Mermaid-диаграмму для вставки напрямую в GitHub / Notion / Obsidian.

Аудит базы данных

Вы: Насколько здорова эта база прямо сейчас?

Агент (через audit_database): Возвращает оценку:
Память и I/O: 92 (GOOD), Транзакции и подклdocuments: 78 (WARNING: rollback rate 0.4%, смотреть логи приложений), Concurrency и Lock: 60 (Critical: 14 backends ждут), Чистота и Bloat: 88 (GOOD), Запросы и «медленные»: 70 (WARNING: топ-запрос выполняется 5000×, среднее 90ms — см. optimize_query).

Выполнение безопасной записи

Вы: Мягко удалите все заказы старше 5 лет.

Агент (через run_write с MCPG_AUDIT_PERSIST=true): Проверяет SQL в условии безопасного safe-SQL ядра, выполняет в транзакции, возвращает число затронутых строк, сохраняет вызов (sql + аргументы — с секретами, маскированными regex — + status) в mcpg_audit.events для ревизии после факта.

Ещё десятки рецептов — multi-tenant routing, RLS-тесты, NL→SQL, гибридика вектор+ FTS, Apache AGE Cypher, TimescaleDB, экспорт схем/ORM, серверные курсоры — см. docs/cookbook.md.

Что внутри

Полный справочник инструментов — docs/tools.md; walkthrough — docs/tour.md.

• Обзор изменений каталога — схемы, таблицы, колонки, индексы, constraints, виаком, функции, триггерные, последовательности, partitions, policies, roles, grants, enums, domains, compolex типы, FDW, publications, subscriptions, extensions, generated columns.

• Интеллект запросов — run_select, run_select_parallel, explain_query, analyze_query_plan, why_is_this_slow, recommend_indexes, analyze_workload, check_database_health, detect_n_plus_one, audit_database.

• Поиск — fuzzy_search (trigram), full_text_search, vector_search, hybrid_search (pgvector + FTS via RRF), geo_search (PostGIS k-NN).

• Natural language → SQL — translate_nl_to_sql (22 встроенных провайдера — Anthropic, OpenAI, Gemini, xAI, Groq, Mistral, Hugging Face, … — плюс любой пользовательский OpenAI-совместимый эндпоинт; результат проходит через то же безопасное ядро SQL, что и рукописные запросы).

• Визуалиация — generate_schema_diagram (ER), generate_fk_cascade_graph (признаков каскада), generate_graph_diagram (Apache AGE).

• Structural diff & миграции — compare_schemas, validate_migration, поэтапный процесс prepare_migration / complete_migration / cancel_migration.

• Apache AGE graph + Cypher — list_graphs, describe_graph, run_cypher, create_graph, drop_graph, generate_graph_diagram.

• Комбинированные и советующие инструменты — summarize_table, find_unused_objects, find_sensitive_columns (PII-эвристика), lint_naming_conventions, test_rls_for_role, list_locks, find_blocking_chains, read_pg_stat_io (PG16+), generate_test_data.

• Живое ops & maintenance — list_active_queries, verify_connection_encryption (TLS-статус соединения), run_maintenance (VACUUM/ANALYZE), prune_audit_events, cancel_query, terminate_backend, run_write, run_ddl, enable_extension.

• Движение данных — export_query / export_table (CSV/JSON), dump_database / restore_database, import_csv / import_json (COPY FROM STDIN), copy_table_between_databases.

• Серверные курсоры — open_cursor, fetch_cursor, close_cursor, list_cursors для пагинирования миллионов строк.

• TimescaleDB — list_hypertables, list_chunks, create_hypertable, add_compression_policy, add_retention_policy.

• Экспорт схем ORM — Prisma, Drizzle, SQLAlchemy, sqlc, Diesel, jOOQ, Ent, Ecto.

• Потоки событий — subscribe_channel, poll_notifications, unsubscribe_channel, list_notification_subscriptions (мост LISTEN/NOTIFY в модель опроса MCP).

• Наблюдательность — Prometheus /metrics endpoint + get_metrics_exposition для stdio; структурированный аудит с regex-деактивацией.

Документация

docs/installation.md — установка и конфигурация
docs/tour.md — guided-тур по инструментам
docs/cookbook.md — практические рецепты для агентов
docs/tools.md — полный справочник по инструментам
docs/architecture.md — как части сочетаются
docs/scaling.md — размер пула, реплики, производительность
docs/security-hardening.md — карта усиления безопасности
docs/release-process.md — как релизы попадают в PyPI
docs/adr/ — ARD: записи архитектурных решений

Обзорная страница: https://devopam.github.io/MCPg/

Security

• Сообщение об уязвимостях: см. SECURITY.md. Окно согласованного раскрытия — 90 дней; сообщения на devopam@gmail.com.

• Эшелонированная защита: шлюзы прав доступа, ядро SafeSQL, разрешённый список идентификаторов, редактирование аудита, принудительный TLS для PG при запуске, ограничение частоты запросов, проверка JWT OIDC, таймауты на сессию.

• См. docs/security-hardening.md — актуальную дорожную карту выполненных (✅) и запланированных (⬜) мер по усилению безопасности.

Политика конфиденциальности

MCPg размещается самостоятельно: содержимое вашей базы данных никогда не покидает вашу инфраструктуру, телеметрия и передача данных на внешние серверы любого рода отсутствуют. Единственное задокументированное исключение — опциональный инструмент translate_nl_to_sql, который отправляет ваш вопрос и контекст схемы (имена, не данные строк) провайдеру LLM, которого вы настраиваете. Полная политика — сбор данных, использование, хранение, передача третьим лицам, сроки хранения и контакты — в PRIVACY.md.

Примечания к выпускам и журнал изменений

Полную историю версий см. в CHANGELOG.md, описание процесса подготовки выпусков — в docs/release-process.md, а загружаемые артефакты — на странице GitHub Releases.

Участие в разработке

Pull request'ы приветствуются — см. CONTRIBUTING.md с описанием настройки цикла разработки, соглашений о тестах и контрольного списка проверки для каждого PR.

Лицензия

MIT — см. LICENSE. Ядро безопасности SQL (src/mcpg/sql/) является собственной разработкой, переписанной на основе crystaldba/postgres-mcp под лицензией MIT; происхождение описано в NOTICE.

Обёрнутые расширения — лицензии, о которых вам стоит знать

Исходный код MCPg распространяется под лицензией MIT, но расширения PostgreSQL, которые он оборачивает, имеют собственные лицензии. Сами обёртки находятся на безопасном расстоянии (вызовы на уровне SQL, без статической или динамической компоновки в Python-процесс MCPg), поэтому проект MCPg не является производным произведением ни одного из них. Операторы, разворачивающие сервис на основе MCPg + конкретного расширения, принимают на себя обязательства, налагаемые лицензией этого расширения — так же, как при прямой установке расширения. Таблица ниже указывает лицензию для каждого обёрнутого расширения, чтобы вы могли принять взвешенное решение.

Эта таблица — отправная точка: для обязательного ответа применительно к вашему конкретному развёртыванию обратитесь к файлу LICENSE вышестоящего расширения и, если это имеет юридическое значение, к собственному юристу.

Отказ от ответственности. Приложены все усилия, чтобы довести MCPg до производственного уровня, однако проект остаётся активно разрабатываемым и может содержать ошибки. Сведения о гарантиях см. в условиях лицензии.