mcp连接postgresql

### 如何使用MCP连接到PostgreSQL数据库 为了实现 MCP（Model Context Protocol）服务器与 PostgreSQL 数据库的连接，可以遵循以下设计方案。此方案基于 MCP 的开发框架以及 Python 中常用的数据库操作库 `psycopg2` 或者更现代的异步版本 `asyncpg`。 --- #### 1. **服务器基本结构分析** - **服务器名称和用途**: Brave Search MCP Server with PostgreSQL Integration - **主要功能**: 提供对 PostgreSQL 数据库的操作接口，支持查询、插入、更新等功能。 - **外部依赖**: - `mcp`: MCP 协议的核心库[^1]。 - `asyncpg`: 异步 PostgreSQL 客户端库，用于高效处理数据库请求。 - `uvicorn`: ASGI 应用程序服务器，用于运行 MCP 服务。 --- #### 2. **代码结构设计** 以下是具体的代码结构设计： ##### 导入必要的包和模块 ```python import mcp from typing import Any, Dict, List import asyncpg ``` ##### 初始化 MCP 服务器实例 ```python # 创建 MCP 服务器实例 mcp = mcp.FastMCP("BraveSearchWithPG") ``` ##### 定义常量和配置 ```python DB_CONFIG: Dict[str, str] = { "user": "your_username", "password": "your_password", "database": "your_database", "host": "localhost", # 替换为实际主机地址 "port": "5432" } ``` ##### 实现辅助函数 创建一个异步函数来初始化数据库连接池： ```python async def init_db_pool() -> asyncpg.Pool: """ 初始化并返回一个异步 PostgreSQL 连接池。 Returns: asyncpg.Pool: 数据库连接池对象。 """ pool = await asyncpg.create_pool(**DB_CONFIG) return pool ``` ##### 实现 @mcp.tool() 装饰的工具函数 定义一些常见的数据库操作工具函数，例如查询数据或插入记录： ```python @mcp.tool() async def query_data(query: str) -> List[Dict]: """ 执行 SQL 查询并返回结果。 Args: query (str): 待执行的 SQL 查询语句。 Returns: List[Dict]: 查询结果列表，每条记录为字典形式。 """ global db_pool if not hasattr(mcp, 'db_pool'): mcp.db_pool = await init_db_pool() async with mcp.db_pool.acquire() as connection: records = await connection.fetch(query) return [dict(record) for record in records] @mcp.tool() async def insert_record(table: str, data: Dict[str, Any]) -> None: """ 向指定表中插入一条新记录。 Args: table (str): 表名。 data (Dict[str, Any]): 插入的数据字段及其值。 """ columns = ", ".join(data.keys()) placeholders = ", ".join(f"${i+1}" for i in range(len(data))) values = tuple(data.values()) sql = f"INSERT INTO {table} ({columns}) VALUES ({placeholders})" async with mcp.db_pool.acquire() as connection: await connection.execute(sql, *values) ``` ##### 主函数运行服务器 在主函数中启动 MCP 服务器，并加载数据库连接池： ```python if __name__ == "__main__": mcp.run(transport="stdio") ``` --- #### 3. **关键要点提醒** - 必须使用 `@mcp.tool()` 装饰器标记所有对外暴露的功能函数[^2]。 - 在主函数中调用 `mcp.run(transport='stdio')` 来启动服务器。 - 工具函数应具备清晰的文档字符串，描述参数含义及返回值。 - 推荐使用异步函数提升性能，尤其是涉及 I/O 操作的部分。 - 确保数据库连接池被正确初始化并释放资源。 --- #### 4. **测试和调试建议** - 使用命令 `uvicorn your_server.py` 启动应用程序。 - 查看日志文件路径 `/Library/Logs/Claude/mcp*.log` 获取调试信息。 - 验证 `claude_desktop_config.json` 文件中的配置项是否匹配当前环境设置。 --- ### 总结 通过上述方法，可以在 MCP 服务器中集成 PostgreSQL 数据库的支持，从而扩展其功能范围至持久化存储领域。该方案不仅提供了基础的 CRUD 功能，还利用了异步编程的优势提升了整体效率。 ---