Clone the repository

基本能力

产品定位

mcp-server-postgres 是一个模块化的后端服务器，专注于结构化数据处理和 AI 增强的自动化任务执行。

核心功能

• Schema-based data validation and transformation: 基于模式的数据验证和转换。
• AI-assisted natural language interaction with the database: 通过 AI 辅助实现与数据库的自然语言交互。
• Streamlined setup using pyproject.toml and uv: 使用 pyproject.toml 和 uv 简化安装和配置。
• Clean modular structure for extensibility and maintainability: 模块化结构设计，便于扩展和维护。

适用场景

• 智能数据处理: 适用于需要 AI 辅助进行数据验证、转换和查询的场景。
• 自动化任务执行: 适用于需要自动化执行后端工作流的场景。
• 自然语言查询数据库: 适用于需要通过自然语言与数据库交互的场景。

工具列表

• uV Python: 轻量级、隔离的 Python 环境，用于快速、可重复的部署。
• PostgreSQL: 强大的关系型数据库，用于结构化数据存储和查询。
• MCP (Modular Command Processor): 核心逻辑引擎，用于协调数据导入、验证和转换。
• AutoGen AI: 集成 AI 能力，如自然语言查询处理、自主任务执行和智能代理支持。

常见问题解答

• 如何配置 PostgreSQL 连接？ 在 .env 文件中配置 PostgreSQL 的连接信息，包括主机、端口、用户、数据库和密码。
• 如何启动服务器？ 使用命令 uvicorn main:app --reload 启动服务器。
• 如何集成 AutoGen AI？ AutoGen AI 用于解析用户输入、生成 SQL 查询和自动化后端工作流，需要配置 Azure OpenAI 部署。

使用教程

使用依赖

• Python 3.10+: 确保已安装 Python 3.10 或更高版本。
• uV: 通过 pip 安装 uV：pip install uv。
• PostgreSQL: 确保 PostgreSQL 已在本地或远程运行。

安装教程

1. 克隆仓库： bash git clone https://github.com/shrishailwali/mcp-server-postgres
2. 安装依赖： bash uv pip install -r requirements.txt

环境配置

创建 .env 文件并配置以下内容：

POSTGRES_HOST=localhost
POSTGRES_PORT=5432
POSTGRES_USER=postgres
POSTGRES_DB=cmms
POSTGRES_PASSWORD=yourpassword

调试方式

1. 启动服务器： bash uvicorn main:app --reload
2. 检查日志输出，确保服务器正常运行。
3. 使用 API 测试工具（如 Postman）测试接口功能。

许可证

该项目遵循 None 开源许可条款。