Semantic PostgreSQL MCP 服务器

一个模型上下文协议 (MCP) 服务器，使像 Claude 这样的人工智能助手能够在 PostgreSQL 数据库上执行语义搜索。

什么是 MCP？

模型上下文协议 (MCP) 是 Anthropic 开发的一个开放标准，它将人工智能助手连接到数据所在的外部系统，包括数据库、内容存储库和业务工具。它为人工智能模型通过客户端-服务器架构与外部系统交互提供了一种标准化方式。

此 MCP 服务器的功能

此 MCP 服务器将 Claude（或任何 MCP 兼容的人工智能助手）连接到具有语义搜索功能的 PostgreSQL 数据库。它允许人工智能助手：

• 从语义上理解您的数据库结构： 服务器使用向量嵌入来理解表和列的含义和用途，而不仅仅是它们的名称。
• 执行自然语言查询： 用户可以用简单的英语提问，并获得执行的相关 SQL 查询。
• 执行混合搜索： 将关键字匹配与语义理解相结合，以获得更准确的结果。
• 提供上下文感知的响应： 人工智能可以访问有关您的数据库模式的全面元数据。

主要特性

• 基于向量的语义搜索： 使用 OpenAI 的嵌入来理解语义含义。
• 元数据驱动： 以向量格式存储表和列的丰富描述。
• 无需修改模式： 您现有的数据库表保持不变；元数据单独存储。
• 与 Claude Desktop 简单集成： 易于使用 Claude Desktop 进行配置。

前提条件

• PostgreSQL 13+，带有 pgvector 扩展
• Node.js 18+
• OpenAI API 密钥（用于生成嵌入）
• Claude Desktop（或任何 MCP 兼容的客户端）

安装

1. 数据库设置

首先，安装 PostgreSQL 和 pgvector 扩展。然后运行 schema.sql 脚本以创建必要的表和示例数据：

psql -U postgres -f schema.sql

2. MCP 服务器设置

# 克隆此存储库
git clone https://github.com/cpenniman12/semantic-postgres-mcp.git
cd semantic-postgres-mcp

# 安装依赖项
npm install

# 配置环境变量
cp .env.example .env
# 使用您的 PostgreSQL 和 OpenAI 凭据编辑 .env

# 启动服务器
npm start

3. 配置 Claude Desktop

将以下内容添加到您的 Claude Desktop 配置文件（通常位于 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json）：

{
  "mcpServers": {
    "semantic-postgres": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/your/semantic-postgres-mcp/index.js"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key"
      }
    }
  }
}

重新启动 Claude Desktop 以连接到 MCP 服务器。

使用示例

设置完成后，您可以向 Claude 提出如下问题：

• "显示所有客户信息"
• "哪些产品的库存目前不足？"
• "查找总金额超过 1000 美元的订单"
• "显示客户和订单之间的关系"

Claude 将使用语义搜索功能来理解您的请求，找到相关的表和列，并执行适当的 SQL 查询。

工作原理

1. 元数据存储： 系统存储您的数据库模式（表、列、关系）的详细描述以及向量嵌入。
2. 查询理解： 当您提出问题时，系统会将其转换为嵌入，并找到语义上相似的列/表。
3. SQL 生成： 基于匹配的元数据，系统生成适当的 SQL 查询。
4. 结果呈现： 结果以可读的格式格式化并呈现给用户。

项目结构

• index.js - 主要 MCP 服务器实现
• schema.sql - 带有元数据表和示例数据的数据库模式
• .env.example - 示例环境配置
• package.json - Node.js 依赖项

贡献

欢迎贡献！请随时提交 Pull Request。

许可证

MIT