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使用 PostgreSQL、uV Python 和 AutoGen AI 的 MCP 服务

概述

本项目是一个使用 uV Python 构建的模块化后端服务，使用 PostgreSQL 存储数据，并集成 AutoGen AI 以实现智能数据处理和自主任务执行。核心模块 MCP（模块化命令处理器）负责处理数据库与 AI Agent 之间的结构化交互，支持实时操作、导入验证和 AI 增强型决策逻辑。

核心组件

uV Python：轻量、隔离的 Python 环境，用于快速、可复现的部署。

PostgreSQL：稳健的关系型数据库，用于结构化数据存储和查询。

MCP（模块化命令处理器）：核心逻辑引擎，使用基于架构的规则来编排数据导入、验证和转换。

AutoGen AI：集成此组件，以通过自然语言查询处理、自主任务执行和智能 Agent 支持等 AI 能力增强操作。

功能

基于架构的数据验证和转换

借助 AI 与数据库进行自然语言交互

使用 pyproject.toml 和 uv 简化设置

结构清晰的模块化设计，便于扩展和维护

开始使用

前提条件

Python 3.10+

uV（通过 pip 安装：pip install uv）

本地或远程运行的 PostgreSQL

设置说明

克隆仓库

git clone https://github.com/shrishailwali/mcp-server-postgres

使用 uV 安装依赖

uv pip install -r requirements.txt # 或直接使用 pyproject.toml

环境配置

创建一个 .env 文件，并添加以下键：

env

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

运行服务

uvicorn main:app --reload

与 AutoGen AI 集成

AutoGen 用于：

解析用户输入（例如，文件上传、命令）

通过 AI Agent 生成 SQL 查询

使用大模型推理自动执行后端工作流

AutoGen 集成使用名为 spick-ai 的 Azure OpenAI 部署来生成响应并执行操作。