MCP (Model Context Protocol) Server

MCP（Model Context Protocol）服务

项目结构

├── client.py             # Client-side interaction script
├── server.py             # Main MCP server implementation
├── pg_connect.py         # PostgreSQL database connection
├── lm_config.py          # Language model configuration
│
├── .env.example          # Example environment configuration
├── .env.dev              # Development environment configuration
├── requirements.txt      # Project dependencies
└── .gitignore            # Git ignore file

先决条件

• Python 3.10+
• PostgreSQL
• 可访问 AI 提供商 API（Anthropic、Google）

安装

1. 克隆仓库

git https://github.com/VajraM-dev/Postgres-MCP-Server-With-SSE-Transport.git

2. 创建虚拟环境

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows, use `venv\Scripts\activate`

3. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

4. 配置环境

1. 将 .env.example 复制为 .env.dev
2. 填写所需配置：

cp .env.example .env.dev
nano .env.dev  # or use your preferred text editor

配置参数

• POSTGRES_USERNAME：PostgreSQL 数据库用户名
• POSTGRES_PASSWORD：PostgreSQL 数据库密码
• POSTGRES_DB_NAME：数据库名称
• POSTGRES_HOST：数据库主机
• POSTGRES_PORT：数据库端口
• MCP_NAME：服务名称
• MCP_HOST：服务主机
• MCP_PORT：服务端口
• TRANSPORT：通信传输方式（sse/stdio）
• ANTHROPIC_API_KEY：Anthropic API 密钥
• GOOGLE_API_KEY：Google API 密钥
• USE_PROVIDER：默认 AI 提供商

运行服务

开发模式

python server.py

客户端交互

python client.py

主要功能

• 🔒 安全的配置管理
• 🗃️ PostgreSQL 数据库集成
• 🤖 支持多个提供商的 AI 模型
• 📡 灵活的通信传输方式
• 🛡️ 可扩展的工具注册机制

支持的 AI 提供商

• Anthropic（Claude 模型）
• Google（Gemini 模型）

工具和端点

可用工具

• list_tables()：获取数据库表
• 可通过装饰器轻松添加自定义工具

端点

• /sse：服务器发送事件端点
• 可自定义路由和工具注册

扩展框架

添加新工具

@app.tool()
def custom_tool():
    """Custom tool implementation"""
    # Your tool logic here

配置 AI 提供商

修改 lm_config.py 以添加或配置新的 AI 提供商。