Open Source PostgreSQL MCP Platform

124 typisierte Tools. 31 Workflow-Skills. Eine Plattform.

Die umfassendste MCP-basierte PostgreSQL-Plattform — produktionsgetestet über PG 14–18 mit Vault, CNPG und Cross-Cluster Disaster Recovery.

124

124 Tools

31

31 Skills

345

161+ Tests

PG 14–18

PG 14–18

Das Problem

PostgreSQL-Betrieb wird unterschätzt

PostgreSQL ist die beliebteste Open-Source-Datenbank — aber der produktive Betrieb erfordert tiefes Expertenwissen: Hochverfügbarkeit, Backup-Strategien, Security-Hardening, Schema-Migrationen und Monitoring.

Die meisten Teams verlassen sich auf manuelle Runbooks, verstreute CLI-Tools und Tribal Knowledge. Fehler passieren, wenn es am meisten wehtut — bei Nacht, am Wochenende, unter Zeitdruck.

✗

Fragmentierte Tooling-Landschaft

psql, pg_dump, pgBackRest, patronictl, kubectl — jedes Tool hat eigene Syntax, eigene Flags, eigene Fallstricke.

✗

Fehlende Automatisierung

Wiederkehrende DBA-Aufgaben werden manuell ausgeführt. Kein standardisierter Workflow für Failover, PITR oder Schema-Changes.

✗

Kein Compliance-Framework

Audit-Anforderungen (SOC 2, DSGVO) erfordern nachweisbare Kontrollen — aber die meisten PG-Setups haben kein integriertes Compliance-Reporting.

Die Lösung

PostgreSQL AI Platform

Eine typisierte, testbare MCP-Plattform, die PostgreSQL-Expertenwissen in wiederverwendbare Tools und Workflow-Skills kodifiziert.

Modelle
Claude
Codex
Gemini
Lokales LLM
↑↓
Workflow-Skills
Mehrstufige DBA-Workflows als wiederverwendbare Skills
Orchestriert
Pre-Check Confirm Execute Validate
↑↓
MCP-Server
mcp-postgres
27 OSS Tools
mcp-postgres-enterprise
97 Enterprise Tools
Unterstützt PostgreSQL 14, 15, 16, 17 und 18
Skill-Workflows in Aktion
/pg-health Health-Check
✓
pg_autovacuum_check
dead_tuples: 0, needs_vacuum: false
✓
pg_cache_hit_ratio
ratio: 99.7%, Status: gesund
✓
pg_bloat_check
bloat_ratio: 2.1%, kein Handlungsbedarf
Ergebnis ✓ Score: 87/100
/pg-perf Performance-Analyse
⚠
pg_slow_query_digest
3 langsame Queries, max 245ms
✗
pg_index_advisor
2 fehlende Indizes erkannt
CREATE INDEX idx_orders_user ON orders(user_id)
✓
pg_stat_tables
seq_scan: 12, idx_scan: 4.832
Ergebnis ⚠ 2 Optimierungen

mcp-postgres

Open Source
27 Tools

40 typisierte Tools für den täglichen PostgreSQL-Betrieb: Connection Management, Schema-Inspektion, CRUD, DBA-Operationen, Server-Diagnostik und Hochverfügbarkeit.

Ideal für

Entwickler und DBAs, die typisierten Zugriff auf Query-Analyse, Schema-Inspektion und tägliche DBA-Aufgaben brauchen.

Connection ManagementSchema-InspektionCRUD-OperationenDBA-ToolsServer-DiagnostikHA-Operationen
Vollversion

mcp-postgres-enterprise

Enterprise
97 Tools + 31 Skills

84 zusätzliche Tools für Enterprise-Anforderungen: CNPG Kubernetes Operator, HA-Orchestrierung, Backup/PITR, RBAC, Audit-Logging und Compliance-Reporting.

Ideal für

Platform-Teams und regulierte Umgebungen, die CNPG, DR, Vault-Credentials, Compliance-Audits und Multi-Tenant-Isolation brauchen.

CNPG OperatorHA-OrchestrierungBackup & PITRRBACAudit-LoggingCompliance

Unterstützt PostgreSQL 14, 15, 16, 17 und 18

Vorteile

Warum Teams die PG AI Platform einsetzen

Typisierte Sicherheit

Jedes Tool hat ein Zod-Schema für Input und Output. Fehler werden zur Entwicklungszeit erkannt, nicht in Produktion.

Kein Raten mehr bei Tool-Parametern.

Produktionsgetestet

161+ automatisierte Tests über PostgreSQL 14–18. Jeder Release wird gegen reale Cluster validiert — nicht nur gegen Mocks.

Getestet wie Ihre Produktion.

Vault-Native Secrets

Credentials kommen aus HashiCorp Vault — nie aus Umgebungsvariablen oder .env-Dateien. AppRole-Authentifizierung und automatische Rotation.

Secrets Management ohne Kompromisse.

Enterprise-Ready

CNPG-Integration, Cross-Cluster DR, RBAC, Audit-Logging und SOC 2-konformes Compliance-Reporting. Alles in einer Plattform.

Vom Startup bis zum Enterprise.

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