modelscope·@NetanelBollag/simple-psql-mcp
一个用于构建自定义MCP服务器的模板项目，它 enables 直接访问PostgreSQL数据库，通过模型上下文协议允许执行SQL查询和检索模式信息。 （注：原文中的“enables”在翻译中根据语义调整为更符合中文表达的方式。）
这是一个为那些希望构建自己的 MCP 服务器的人准备的模板项目。我设计它的目的是让它非常简单易懂和易于适应——代码非常直接，并附有 MCP 文档，因此你可以快速上手。
TL;DR - 它是一种为 AI 编写插件的方式
模型上下文协议（MCP）是 LLM 与外部工具和数据交互的标准方式。简而言之：
这个 PostgreSQL MCP 服务器实现了以下功能：
工具
execute_query - 对你的数据库运行 SQL 查询test_connection - 验证数据库连接是否正常工作资源
db://tables - 架构中的所有表列表db://tables/{table_name} - 特定表的架构信息db://schema - 数据库中所有表的完整架构信息提示
创建虚拟环境并安装依赖项：
# 使用 uv 创建虚拟环境
uv venv
# 激活虚拟环境
source .venv/bin/activate # 在 Windows 上: .venv\Scripts\activate
# 安装依赖项
uv pip install -r requirements.txt
使用 MCP Inspector 运行服务器：
# 请替换为您的实际数据库凭据
npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory . run postgres -e DSN=postgresql://username:password@hostname:port/database -e SCHEMA=public
注意：如果您是第一次运行 npx，系统会提示您批准安装。输入 'y' 继续。
运行此命令后，您将在浏览器中看到 MCP Inspector 界面启动。您应该会看到类似以下的消息：
MCP Inspector 正在 http://localhost:5173 运行
如果浏览器没有自动打开，请将 URL 复制粘贴到您的浏览器中。您应该会看到类似这样的界面：
使用 Inspector：
查阅官方文档
官方服务器开发者指南：https://modelcontextprotocol.io/quickstart/server
关于 Inspector 的更多信息：https://modelcontextprotocol.io/docs/tools/inspector
您可以为您的 AI 助手配置 MCP 服务器，方法是创建一个 MCP 配置文件：
{
"mcpServers": {
"postgres": {
"command": "/path/to/uv",
"args": [
"--directory",
"/path/to/simple-psql-mcp",
"run",
"postgres"
],
"env": {
"DSN": "postgresql://username:password@localhost:5432/my-db",
"SCHEMA": "public"
}
}
}
}
或者，您可以使用附带的脚本生成此配置文件：
# Make the script executable
chmod +x generate_mcp_config.sh
# Run the configuration generator
./generate_mcp_config.sh
当被提示时，输入您的 PostgreSQL DSN 和模式名称。
现在，您可以用自然语言向 LLM 提问关于您的数据的问题：
对于测试，Claude Desktop 原生支持 MCP，并且开箱即用地支持所有功能（工具、资源和提示）。
如果您还没有准备好数据库或遇到连接问题，可以使用包含的示例数据库：
# Make the script executable
chmod +x example-db/create-db.sh
# Run the database setup script
./example-db/create-db.sh
此脚本将创建一个预填充了示例用户和地址表的 PostgreSQL 数据库 Docker 容器。运行后，您可以使用以下方式连接：
npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory . run postgres -e DSN=postgresql://postgres:postgres@localhost:5432/user_database -e SCHEMA=public
要扩展此项目并添加您自己的 MCP 服务器：
/src 目录下创建一个新目录（例如 /src/my-new-mcp）pyproject.toml 中：[project.scripts]
postgres = "src.postgres:main"
my-new-mcp = "src.my-new-mcp:main"
然后，您可以使用以下命令运行您的新 MCP：
npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory . run my-new-mcp
这是一个实验性项目，旨在使开发者能够创建自己的MCP服务器。我尽了最小的努力来确保当你尝试使用它时不会立即出现问题，但请小心——使用这个工具很容易进行SQL注入攻击。服务器会检查查询是否以SELECT开头，但除此之外没有任何保证。总之——除非你是创始人且没有付费客户，否则不要在生产环境中运行。
MIT
审计 npm 包依赖项以查找安全漏洞，提供详细的报告和修复建议，并集成 MCP。
通过API层将克劳德桌面版直接连接到数据库，使其能够探索数据库结构、编写SQL查询、分析数据集和创建报告。该API层还包含用于表探索和查询执行的工具。
DBCode 是一个 Visual Studio Code 扩展，允许你管理许多数据库，包括 PostgreSQL、MySQL、SQL Server、DuckDB、Redis、MongoDB 等更多数据库。 DBCode 提供了运行 MCP 服务器的选项，可以访问这些数据库、它们的模式以及执行查询的能力。
AI 首选的统一数据访问通道，支持30多种数据源(阿里云全系/主流数据库/数仓)的安全访问。
后端服务，实现了模型控制面板协议，可连接到 Apache Doris 数据库，允许用户执行 SQL 查询、管理元数据，并且有可能利用大语言模型（LLMs）完成自然语言到 SQL 的转换等任务。
提供对Excel文件的操纵功能。此服务器启用工作簿创建、数据操纵、格式设置和高级Excel功能。