Postgres Analytics MCP Server

Model Context Protocol (MCP) サーバーで、AIアシスタント（Claude、Cursor、その他のMCP互換クライアント）がPostgreSQLデータベースを安全に検査・クエリできるようにします。読み取り専用の強制、行数/タイムアウト制限、完全な監査ログを備えています。

シンプルな問いに答えるために作られました：AIエージェントに実際のデータベースを触らせつつ、何も壊せないようにするにはどうすればいいのか？

機能

接続すると、AIクライアントは次のような質問ができます：

• 「データベースにはどんなテーブルがありますか？」

• 「最新の注文を10件見せて」

• 「このクエリが遅いのはなぜ？」

• 「インデックスがないテーブルはどれ？」

サーバーはMCP経由で5つのツールを公開します：

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なぜこれが存在するのか

企業はますますAIエージェントを内部システム（データベース、Kubernetes、API）に接続するようになっており、難しいのはそれを安全に行うことです。このプロジェクトはその小さく具体的な例です：AIクライアントと本番スタイルのデータベースの間の保護された橋渡しです。

設計上の決定

デフォルトで二重に読み取り専用：すべてのクエリはブロックリストに対して検証され、SELECT、WITH、またはEXPLAINで始まる必要があります。データベース接続自体も第二の防御線として読み取り専用モードで開かれます。

行数制限とクエリタイムアウト：すべてのクエリは設定可能な行数制限とステートメントタイムアウトで上限が設定され、無制限のデータを返したりサーバーをハングさせたりすることはできません。

認証はチャットではなくプロセス環境に存在：APIキーはMCPクライアント設定で環境変数として設定されるため、AIモデルが直接見たり扱ったりすることはありません。

監査ログ：すべてのツール呼び出しは、タイムスタンプ、ツール名、引数、結果とともに記録されます。

セットアップ

要件：Python 3.11+、PostgreSQL

1. 仮想環境を作成し、依存関係をインストール： python -m venv venv venv\Scripts\Activate.ps1 pip install -r requirements.txt

2. データベースを作成し、サンプルスキーマをロード： psql -U postgres -c "CREATE DATABASE sampledb;" psql -U postgres -d sampledb -f seed.sql

3. .env.example を .env にコピーし、自分の値で埋める。

4. 直接実行して動作確認： python -m server.main

Claude Desktop への接続

claude_desktop_config.json に追加（Claude Desktop -> 設定 -> 開発者 -> 設定を編集）：

"mcpServers": {
  "postgres-analytics": {
    "command": "C:\\path\\to\\venv\\Scripts\\python.exe",
    "args": ["-m", "server.main"],
    "env": {
      "PYTHONPATH": "C:\\path\\to\\project",
      "MCP_API_KEY": "same-value-as-in-.env"
    }
  }
}

スタック

Python、PostgreSQL、MCP Python SDK、psycopg2