PostgreSQL Scout MCP

PostgreSQL Scout MCP

Происхождение не определено
bluworkApache-2.0
Postgres Scout MCP — это MCP-сервер для PostgreSQL с ИИ-диагностикой. Сервер подключает ИИ-ассистента напрямую к вашей базе данных. Вы задаёте вопросы на естественном языке, а ассистент использует инструменты Postgres Scout для сбора метрик, анализа схемы, проверки производительности и оценки качества данных. Сервер создан для работы в продакшене. Безопасность встроена в архитектуру: по умолчанию все операции только на чтение. Режим записи включается явно через флаг --read-write. Это исключает риск случайных изменений боевых данных. Инструмент пригодится DevOps-инженерам, администраторам баз данных и разработчикам, которые хотят доверить рутинную диагностику ИИ. Пример работы: вы просите оценить здоровье базы. Сервер возвращает Health Score (78/100), разбивку по компонентам (кэш, индексы, блоттинг, подключения) и список проблем. Например, таблица orders раздута на 34%, занято 2.1 ГБ. Тут же — рекомендация: выполнить VACUUM FULL в окно обслуживания.
AI и машинное обучениеБазы данныхPostgreSQL
Подключить MCPОткрыть на GitHub
Подключение

Подключить PostgreSQL Scout MCP

Выберите способ запуска и свой MCP-клиент. Ниже останется одна готовая инструкция, которую можно проверить и скопировать.

1

Способ подключения

2

Куда подключить

3

Скопируйте и проверьте

Claude Desktop / Claude Code

Клиент запускает MCP-сервер как локальный процесс.

  1. 1.Откройте настройки MCP в Claude.
  2. 2.Добавьте сервер с указанной командой и переменными окружения.
  3. 3.Перезапустите Claude, если сервер не появился автоматически.
json
{
  "mcpServers": {
    "postgres-scout-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "postgres-scout-mcp"
      ]
    }
  }
}

Сгенерировано из существующей команды запуска. Желательно сверить с README.

Инструкция собрана из данных карточки и пока не отмечена как проверенная редакцией. Сверьте команду с README источника и не передавайте лишние права или секреты.

Как оценить PostgreSQL Scout MCP

PostgreSQL Scout MCP относится к AI и машинное обучение, Базы данных, PostgreSQL. Ниже собраны проверяемые признаки, по которым его можно сравнить с другими серверами каталога.

Происхождение
Проект сообщества
Лицензия
Apache-2.0
Реализация
TypeScript
Транспорт
stdio

Что проверить перед выбором

  • Изучите README, открытые issues и историю последних изменений в репозитории.
  • Проверьте команду установки и зависимости перед запуском в рабочем окружении.
  • Ограничьте доступ MCP-сервера только нужными файлами, API и переменными окружения.

Карточка отредактирована 08.08.2026.

Автоматическая проверка источника ещё не выполнена. Внешних источников в карточке: 1.

Характеристики

Общее

  • СтатусСообщество
  • Разработчикbluwork
  • ЛицензияApache-2.0

Технологии

  • Языки
    TypeScript
  • Транспорт
    stdio

Описание

Возможности

  • Оценивает здоровье базы данных (Health Score) с разбивкой по компонентам: кэш, индексы, блоттинг, подключения. Каждый компонент получает баллы и статус.
  • Находит проблемы производительности: раздутые таблицы, неиспользуемые индексы, низкий Cache Hit Ratio.
  • Генерирует конкретные рекомендации: VACUUM FULL, удаление индексов, настройка shared_buffers.
  • Исследует схему базы: таблицы, индексы, ограничения, связи между объектами.
  • Мониторит активность: текущие подключения, активные запросы, заблокированные транзакции.
  • Контролирует качество данных: поиск дубликатов, нарушений внешних ключей, аномалий.
  • Выполняет операции записи в режиме Read-Write: создание и изменение таблиц, индексов и данных.
  • Объединяет 38 инструментов для разных сценариев: от быстрой проверки до глубокого аудита базы.

Как подключить

Пошаговая инструкция по подключению к любому MCP-клиенту:

1. Запустите команду в конфигурации сервера: npx -y postgres-scout-mcp postgresql://localhost:5432/mydb

2. Пример конфигурации для Claude Desktop. Добавьте в файл настроек:

{ "mcpServers": { "postgres-scout": { "command": "npx", "args": ["-y", "postgres-scout-mcp", "postgresql://localhost:5432/mydb"], "type": "stdio" } } }

3. Перезапустите клиент. Ассистент получит доступ к 38 инструментам диагностики PostgreSQL.

Для работы в режиме записи укажите флаг --read-write. Рекомендуется два инстанса: один для чтения (продакшен), второй для записи (разработка).

Примеры запросов

  • «Покажи общий Health Score моей базы. Какие компоненты в красной зоне?»
  • «Найди таблицы с критическим блоттингом и составь план очистки на ближайшее окно обслуживания.»
  • «Проверь, какие индексы не используются и занимают больше всего места. Сколько гигабайт можно освободить?»
  • «Есть ли в таблице users дубликаты по email? Нарушена ли уникальность?»
  • «Выведи текущие активные запросы и заблокированные транзакции.»

Технические детали

  • Язык: TypeScript
  • Транспорт: stdio
  • Лицензия: Apache 2.0
  • Разработчик: bluwork
  • Подключение: принимает строку подключения PostgreSQL
  • Совместимость: Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code, любое MCP-приложение

Вопросы и ответы

Postgres Scout MCP — это MCP-сервер для PostgreSQL с ИИ-диагностикой. Сервер подключает ИИ-ассистента напрямую к вашей базе данных. Вы задаёте вопросы на естественном языке, а ассистент использует инструменты Postgres Scout для сбора метрик, анализа схемы, проверки производительности и оценки качества данных.

PostgreSQL Scout MCP не отмечен в каталоге как официальный MCP-сервер. Перед установкой проверьте владельца репозитория, лицензию и запрашиваемые разрешения.

В карточке разработчиком указан bluwork.

В карточке перечислены транспорты: stdio.

В карточке приведена команда установки или запуска: npx -y postgres-scout-mcp. Перед выполнением проверьте источник пакета и требования проекта.

Для проекта указана лицензия Apache-2.0. Условия использования нужно сверять с файлом лицензии исходного репозитория.

В карточке указаны языки реализации: TypeScript.

Оценивает здоровье базы данных (Health Score) с разбивкой по компонентам: кэш, индексы, блоттинг, подключения. Каждый компонент получает баллы и статус. Находит проблемы производительности: раздутые таблицы, неиспользуемые индексы, низкий Cache Hit Ratio.

Поделиться