Postgres Analytics MCP Server

一个模型上下文协议（MCP）服务器，让 AI 助手（Claude、Cursor 及其他兼容 MCP 的客户端）能够安全地检查和查询 PostgreSQL 数据库——具备强制只读、行数/超时限制以及完整的审计日志。

它旨在回答一个简单的问题：如何让 AI 代理接触真实数据库，却不给它破坏任何东西的能力？

它能做什么

连接后，AI 客户端可以提出如下问题：

• “我的数据库里有哪些表？”

• “显示最近 10 笔订单。”

• “为什么这个查询很慢？”

• “哪些表缺少索引？”

服务器通过 MCP 暴露 5 个工具：

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为什么存在

企业正越来越多地将 AI 代理连接到内部系统（数据库、Kubernetes、API），而难点在于如何安全地做到这一点。本项目就是一个小而具体的示例：在 AI 客户端与生产级数据库之间架起一座受保护的桥梁。

设计决策

默认只读，双重保障：每个查询都会对照黑名单进行校验，并且必须以 SELECT、WITH 或 EXPLAIN 开头。数据库连接本身也以只读模式打开，作为第二道防线。

行数限制与查询超时：每个查询都设有可配置的行数上限和语句超时，因此不会返回无界数据或挂起服务器。

认证信息存放在进程环境中，而非对话中：API 密钥通过 MCP 客户端配置以环境变量的方式设置，AI 模型永远不会直接看到或处理它。

审计日志：每次工具调用都会记录时间戳、工具名称、参数和结果。

设置

要求：Python 3.11+、PostgreSQL

1. 创建虚拟环境并安装依赖： python -m venv venv venv\Scripts\Activate.ps1 pip install -r requirements.txt

2. 创建数据库并加载示例模式： psql -U postgres -c "CREATE DATABASE sampledb;" psql -U postgres -d sampledb -f seed.sql

3. 将 .env.example 复制为 .env 并填入你自己的值。

4. 直接运行以进行快速检查： python -m server.main

连接 Claude Desktop

添加到 claude_desktop_config.json（Claude Desktop -> Settings -> Developer -> Edit Config）：

"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"
    }
  }
}

技术栈

Python、PostgreSQL、MCP Python SDK、psycopg2