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[特殊字符] PostgreSQL MCP 开发指南

news 来源：原创 2025/8/24 18:32:00

简介 🚀

PostgreSQL MCP 是一个基于 FastMCP 框架的 PostgreSQL 数据库交互服务。它提供了一套简单易用的工具函数，让你能够通过 API 方式与 PostgreSQL 数据库进行交互。

功能特点 ✨

🔄 数据库连接管理与重试机制
🔍 执行 SQL 查询并获取结果
📋 数据库元数据操作（列出表、模式等）
📝 表结构管理（创建表、描述表结构）
💾 数据操作（插入、更新数据）

快速开始 🏃‍♂️

配置选项

PostgreSQL MCP 支持通过环境变量或命令行参数进行配置：

配置项	环境变量	默认值
主机地址	`POSTGRES_HOST`	localhost
端口	`POSTGRES_PORT`	5432
用户名	`POSTGRES_USER`	postgres
密码	`POSTGRES_PASSWORD`	postgres
数据库	`POSTGRES_DATABASE`	postgres
连接超时	`POSTGRES_CONNECTION_TIMEOUT`	10
重试次数	`POSTGRES_CONNECT_RETRY_COUNT`	3

运行服务

python postgresql-mcp.py --host localhost --port 5432 --user postgres --password yourpassword --database yourdb

API 功能 📚

执行 SQL 查询

response = await execute_query(query="SELECT * FROM users WHERE age > %s",params=[18],db_config={"database": "custom_db"}
)

列出数据库中的表

tables = await list_tables(schema_name="public")

获取表结构

table_info = await describe_table(table_name="users",schema_name="public"
)

列出所有模式

schemas = await list_schemas()

创建新表

result = await create_table(table_name="new_table",columns=[{"name": "id", "type": "SERIAL", "primary_key": True},{"name": "name", "type": "VARCHAR(100)", "nullable": False},{"name": "created_at", "type": "TIMESTAMP", "default": "CURRENT_TIMESTAMP"}]
)

插入数据

result = await insert_data(table_name="users",data=[{"name": "张三", "age": 30, "email": "zhangsan@example.com"},{"name": "李四", "age": 25, "email": "lisi@example.com"}]
)

更新数据

result = await update_data(table_name="users",data={"status": "inactive", "updated_at": "CURRENT_TIMESTAMP"},condition="user_id = %s",params=[1001]
)

错误处理 🔧

服务会提供详细的错误信息，常见问题包括：

连接失败（主机/端口错误）
身份验证失败（用户名/密码错误）
数据库不存在
SQL 语法错误
表或列不存在
违反表约束条件

实现细节 🔍

该服务基于以下关键技术：

psycopg2 库用于 PostgreSQL 连接
FastMCP 框架提供 API 接口
参数化查询防止 SQL 注入
自动重试机制提高可靠性

最佳实践 💡

始终使用参数化查询防止 SQL 注入
为所有更新操作提供 WHERE 条件
利用连接配置优化数据库性能
根据实际需求调整连接超时和重试次数

⚠️ 注意：在生产环境中使用时，请确保设置安全的数据库密码，并适当限制数据库用户权限。

GIthub源码

[特殊字符] PostgreSQL MCP 开发指南

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编程日记 2025/8/19 10:51:31

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简单串行执行 from transformers import Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, AutoProcessor from qwen_vl_utils import process_vision_info import torch, time, threadingdef llm(model_path,promptNone,imageNone,videoNone,imagesNone,videosNone,max_new_tokens2048,t…...

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