Mcp Postgres Analytics

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MCP PostgreSQL Analytics

以 MCP 服务形式提供的只读 PostgreSQL 分析 Agent。可安全接入生产数据库，不执行 DDL、DML，也绝不写入数据。

八种工具覆盖了大多数团队在事故响应和容量规划期间需要关注的可观测性范围：

• query_plan — 对查询字符串执行 EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS, VERBOSE)，并标注成本热点
• slow_queries — 从 pg_stat_statements 获取平均耗时／总耗时／调用次数排名前 N 的查询
• index_usage — 从 pg_stat_user_indexes 获取索引命中率、无效索引和缺失索引提示
• table_bloat — 使用与 pgstattuple 等效的启发式方法估算每张表的膨胀情况
• vacuum_status — 获取每张表上次 vacuum／autovacuum／analyze 的时间，并标记事务 ID 回卷风险
• connection_stats — 活动会话、事务中的空闲会话、运行时间最长的事务
• lock_waits — 获取被阻塞的查询，并解析阻塞链
• size_summary — 按大小排序的数据库／模式／表／索引

安全保障

MCP 服务使用仅具有 pg_read_all_stats 和 CONNECT 权限的角色连接。启动时会验证 MCP_POSTGRES_DSN 中的连接字符串，拒绝任何在任何模式上具有 CREATE、INSERT、UPDATE、DELETE、TRUNCATE、ALTER 或 DROP 权限的角色。验证失败时会以明确的错误信息退出，而不会使用更高权限继续运行。

query_plan 接受查询字符串，但只会在 EXPLAIN (...) 中执行该字符串，绝不会实际运行查询本身。

快速开始

pip install mcp-postgres-analytics
export MCP_POSTGRES_DSN="postgresql://reader@host:5432/db"
mcp-postgres-analytics serve

Claude Desktop 配置：

{
  "mcpServers": {
    "postgres-analytics": {
      "command": "mcp-postgres-analytics",
      "args": ["serve"],
      "env": {
        "MCP_POSTGRES_DSN": "postgresql://reader@host:5432/db"
      }
    }
  }
}

典型的 Agent 工作流

Agent: "Why is our /api/checkout endpoint slow this week?"
↓
1. slow_queries → top 5 queries by mean time
2. query_plan on the worst → spots a sequential scan
3. index_usage → confirms missing index hint
4. size_summary → confirms the table is 14GB
5. Output: "Index on orders(status, created_at) missing. ~150ms saved per call. Run during low-traffic window."

不会执行的操作

• 不执行任何类型的写入操作
• 不连接 PostgreSQL 以外的数据库（Parquet／CSV 请使用 DuckDB MCP）
• 不执行备份／恢复（请直接使用 pg_dump）
• 不管理复制拓扑

如果 Agent 工作流需要写入权限，请使用另一个带有明确限制的 MCP 服务。将只读分析与写入操作混在一起，正是此服务旨在避免的工具职责混淆。

许可证

MIT。