PostgreSQL

Berth

seayniclabs

Berth — это MCP-сервер, который даёт AI-ассистентам безопасный доступ к базам данных. Он поддерживает три популярные СУБД: PostgreSQL, MySQL и SQLite. С помощью Berth ассистент может выполнять запросы, изучать структуру базы, создавать миграции и делать резервные копии — и всё это под контролем трёхуровневой системы безопасности. Сервер включает 13 инструментов. Самые важные: db_connect — для подключения к базе по DSN; db_query — для выполнения SELECT; db_execute — для INSERT/UPDATE/DELETE (с учётом прав); db_schema — для просмотра таблиц и индексов; generate_migration — для создания SQL-миграций; db_backup и db_restore — для резервного копирования. Безопасность — главная фича Berth. Он работает в трёх режимах: — read-only: только SELECT и EXPLAIN. Включается по умолчанию. — write: добавляет INSERT, UPDATE, DELETE, CREATE, но блокирует DROP, TRUNCATE, DELETE без WHERE. — admin: снимает все ограничения, но для опасных операций требует одноразовый токен, который действует 60 секунд. Это предотвращает случайное повреждение данных из-за ошибок ассистента.

Sota MCP

sota-deploy

MCP-сервер для платформы sota.io — европейского PaaS с управляемым PostgreSQL и соответствием GDPR. Вы развёртываете веб-приложения прямо из диалога с AI-ассистентом: достаточно одной фразы. Сервер подходит разработчикам и DevOps-инженерам, которые хотят ускорить деплой и управление инфраструктурой без переключения контекста. Sota.io работает с несколькими AI-клиентами: Claude Desktop, Claude Code, Cursor и Windsurf. Для Claude Desktop и Claude.ai доступна установка в один клик через публичный эндпоинт. Для остальных — запуск через npx или глобальная установка пакета.

dbt

us-all

dbt MCP — это сервер для чтения dbt-проектов без запуска сборок. Он открывает LLM-клиентам доступ к manifest.json, run_results.json, sources.json, catalog.json и пользовательским таблицам качества данных (Data Quality) в BigQuery или Postgres. Сервер работает в режиме только чтение и не запускает dbt run. Разработчики и аналитики данных могут через AI-ассистента анализировать состояние dbt-проекта, проверять свежесть источников, покрытие тестами и тренды качества. Сервер предоставляет 27 инструментов, разделённых на три категории: dbt (работа с моделями, тестами, запусками), quality (запросы к таблицам качества данных) и meta (поиск по инструментам). Включает 4 встроенных промпта для расследования инцидентов и подготовки отчётов. Агрегирующие инструменты заменяют несколько последовательных вызовов, экономя время.

MCP-сервер для подключения AI-ассистентов к реляционным базам данных. Работает с PostgreSQL, MySQL и Microsoft SQL Server. Режим «только чтение» гарантирует безопасность ваших данных. В сервере встроено 24 инструмента, которые автоматически адаптируют синтаксис SQL под диалект вашей СУБД. Сервер полезен разработчикам и аналитикам для быстрого изучения схем, отладки запросов и сбора данных прямо из диалога с нейросетью. Не нужно переключаться между терминалом и чатом.

Сервер postgres-mcp даёт AI-ассистентам прямой доступ к базам данных PostgreSQL. Разработчики и администраторы могут выполнять SQL-запросы, изучать схему таблиц, оптимизировать производительность и мониторить состояние базы данных — без переключения между инструментами. Инструмент полезен командам, которые хотят ускорить работу с данными: вместо ручного написания сложных запросов вы описываете задачу ассистенту, а он анализирует структуру, формирует SQL и показывает результат.

CloudQuery — популярный опенсорсный инструмент для сбора и хранения данных о вашей облачной инфраструктуре. Он собирает информацию из AWS, GCP, Azure, Kubernetes, GitHub и множества других источников, преобразует её в единую схему и сохраняет в PostgreSQL. Этот MCP-сервер выступает мостом между AI-ассистентом и вашей базой CloudQuery. Ассистент получает прямой доступ к инвентаризации активов, может выполнять произвольные SQL-запросы, искать уязвимости, проверять соответствие стандартам безопасности и анализировать исторические изменения. Больше не нужно переключаться между консолями — вся инфраструктура под рукой в чате. Сервер полезен DevOps-инженерам, SRE и специалистам по безопасности, которые хотят быстро получать ответы о состоянии инфраструктуры без написания сложных скриптов.

Postgres-connector — это MCP-сервер для выполнения запросов к базам PostgreSQL через диалог с AI-ассистентом. Вместо того чтобы писать SQL вручную в терминале или IDE, вы формулируете задачу естественным языком, а нейросеть выполняет запрос и возвращает результат. Инструмент подходит разработчикам, которые хотят быстро получить данные из БД, не отвлекаясь от чата, и аналитикам, предпочитающим работать через интерфейс AI. Сервер передаёт ассистенту описание схемы и выполняет SQL-запросы от его имени.

DataMCP — Secure MCP Gateway for PostgreSQL

DataMCP — это прослойка безопасности между ИИ-ассистентами и вашей базой данных PostgreSQL. Вместо прямого подключения вы ставите шлюз, который перехватывает запросы, проверяет права, шифрует трафик и записывает каждое действие. Обычные MCP-серверы для PostgreSQL дают прямой доступ: модель видит всю базу целиком и может выполнять любые запросы. DataMCP работает иначе — это шлюз. Он перехватывает каждый запрос, проверяет, разрешено ли агенту его выполнять, шифрует данные, и только потом отправляет в базу. Всё, что произошло, записывается в лог аудита. Решение для команд, которые хотят дать ИИ доступ к данным, не жертвуя безопасностью.

QueryBear — MCP-сервер для безопасного доступа AI-агентов к PostgreSQL и MySQL. Главная задача — дать ИИ читать базу данных, но полностью заблокировать любые изменения. Сервер работает в режиме read-only, все запросы записываются в журнал аудита, а администратор может скрыть от агента определённые колонки. Вот реальный сценарий. Вы настраиваете QueryBear для Claude Desktop. Менеджер просит ИИ найти клиента, проанализировать продажи или проверить логи. Модель пишет SQL, сервер выполняет его и возвращает результат. Вы не выдаёте прямые доступы к базе каждому сотруднику — всё идёт через один шлюз с полным контролем. Типичная проблема: разработчикам нужен доступ к данным для ad-hoc запросов, но давать каждому полный доступ к продакшену страшно. QueryBear решает это через AI-агента с жёсткими ограничениями. Администратор в любой момент смотрит логи и при необходимости отзывает доступ.

DBHub

bytebase

2.9k242

DBHub — это MCP-сервер для работы с базами данных через ИИ-ассистентов. Он выступает лёгким шлюзом между клиентом (Claude Desktop, Cursor, VS Code) и базами данных. Разработчики и администраторы используют его, чтобы выполнять SQL-запросы, изучать схемы и извлекать данные без переключения контекста. Сервер поддерживает пять популярных СУБД: PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQL Server и SQLite. Ключевая особенность DBHub — минимальное потребление токенов. Большинство MCP-серверов содержат десятки инструментов, которые съедают контекст. DBHub содержит всего два: query для произвольных SELECT-запросов и describe для получения структуры таблиц и схем. Это оставляет больше токенов на обработку самих данных. DBHub не требует внешних зависимостей, кроме Node.js. Он запускается одной командой npx и готов к работе сразу. Встроенные механизмы защиты — режим read-only, лимит строк и таймаут — предотвращают случайное повреждение данных или перегрузку базы.

Pg Aiguide

timescale

1.8k94

pg-aiguide — это MCP-сервер для разработчиков, которые хотят, чтобы AI-ассистенты (Claude Code, Cursor, Codex) писали качественный код PostgreSQL. Вместо устаревших и неоптимальных схем нейросеть использует два источника знаний: семантический поиск по официальной документации (с учётом версии) и набор «скиллов» — проверенных паттернов проектирования. Разработчик — Timescale, компания, известная решениями для работы с временными рядами. Проект активен: 1752 звезды на GitHub и поддержка 40+ AI-агентов.

PostgreSQL MCP — pgEdge

pgEdge

17415

pgEdge Postgres MCP превращает PostgreSQL в базу данных, с которой можно разговаривать на естественном языке. Разработчикам и аналитикам не обязательно знать SQL — достаточно описать задачу словами. Сервер не просто переводит текст в SQL. Он использует гибридный поиск: объединяет семантическое понимание (pgvector) с классическим полнотекстовым поиском (BM25). Это даёт точные результаты даже при неточных формулировках. В сервер встроен веб-интерфейс для быстрой проверки запросов. pgEdge Postgres MCP создан для корпоративных проектов: есть система токенов, роли, шифрование и логирование.