FastMCP PostgreSQL Server

FastMCP を使用したPostgreSQLデータベース操作のためのMCPサーバーです。DifyからMCPとして読み込むことで、AIアシスタントがPostgreSQLデータベースを直接操作できるようになります。

✨ 主な機能

🔧 データベース操作ツール

• execute_query: 汎用SQLクエリ実行（SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE、DDL等）
• get_tables: データベース内のテーブル一覧取得
• get_table_schema: 指定テーブルのスキーマ情報取得
• select_data: テーブルからデータ選択（WHERE条件、LIMIT指定可能）
• insert_data: テーブルへのデータ挿入
• update_data: テーブルデータの更新
• delete_data: テーブルからデータ削除
• get_database_info: データベースの基本情報取得

🔒 セキュリティ機能

• Safe Mode: 危険なSQL操作（DROP、TRUNCATE等）の検出と防止
• WHERE句必須: UPDATE/DELETE操作でのWHERE条件必須化
• SQL Injection対策: パラメータ化クエリの使用
• 接続プール管理: 安全で効率的なデータベース接続

🚀 クイックスタート

1. リポジトリのクローン

git clone https://github.com/ShunsukeTamura06/fastmcp-postgres-server.git
cd fastmcp-postgres-server

2. 環境設定

# 環境変数ファイルをコピー
cp .env.example .env

# データベース接続情報を編集
vim .env

3. Docker Composeで起動

# PostgreSQL + FastMCP サーバーを起動
docker compose up -d

# pgAdminも含めて起動（データベース管理用）
docker compose --profile admin up -d

# 開発モードで起動
docker compose --profile dev up -d

4. 動作確認

# サーバーの状態確認
curl http://localhost:8001

# PostgreSQLの動作確認
docker compose exec postgres psql -U postgres -d testdb -c "SELECT version();"

🔧 設定

環境変数 (.env)

# PostgreSQL Database Configuration
POSTGRES_HOST=localhost          # データベースホスト
POSTGRES_PORT=5432              # データベースポート
POSTGRES_DATABASE=postgres      # データベース名
POSTGRES_USER=postgres          # ユーザー名
POSTGRES_PASSWORD=your_password # パスワード

# Server Configuration
SERVER_HOST=0.0.0.0            # サーバーホスト
SERVER_PORT=8001               # サーバーポート

# Security Settings
SAFE_MODE=true                 # 安全モード（危険なクエリをブロック）
MAX_QUERY_RESULTS=1000         # クエリ結果の最大行数

# Connection Pool Settings
POOL_MIN_SIZE=1                # 接続プールの最小サイズ
POOL_MAX_SIZE=10               # 接続プールの最大サイズ
CONNECTION_TIMEOUT=30          # 接続タイムアウト（秒）

🔌 DifyとのMCP連携

1. Difyでの設定手順

1. MCPサーバーを起動

   docker compose up -d
   

2. DifyのMCP設定画面で以下を入力

   • サーバーURL: http://localhost:8001 または http://your-server:8001
   • サーバータイプ: SSE
   • 認証: 不要（プライベートネットワーク内での使用を想定）

3. 接続テスト

   • Difyで接続テストを実行
   • 使用可能なツールが表示されることを確認

2. ツールの使用例

テーブル一覧の取得

get_tables()

データの検索

select_data(
    table_name="users",
    columns="id, name, email",
    where_clause="age > 18",
    limit=50
)

データの挿入

insert_data(
    table_name="users",
    data={
        "name": "田中太郎",
        "email": "taro@example.com",
        "age": 25
    }
)

複雑なSQLクエリの実行

execute_query(
    query="SELECT u.name, COUNT(o.id) as order_count FROM users u LEFT JOIN orders o ON u.id = o.user_id GROUP BY u.id, u.name",
    safe_mode=true
)

🛡️ セキュリティ

Safe Mode

デフォルトで有効になっており、以下の危険な操作をブロックします：

• DROP TABLE
• DROP DATABASE
• TRUNCATE
• 条件なしのDELETE
• 条件なしのUPDATE

パラメータ化クエリ

SQLインジェクション攻撃を防ぐため、すべてのユーザー入力はパラメータ化されます。

接続管理

• 接続プールを使用した効率的なデータベース接続
• 接続タイムアウトの設定
• 自動接続復旧

📊 管理

pgAdmin

データベースの管理にはpgAdminを使用できます：

# pgAdminを起動
docker compose --profile admin up -d

# ブラウザでアクセス
open http://localhost:8080

デフォルトログイン情報:

• Email: admin@example.com
• Password: admin

ログ

# サーバーログの確認
docker compose logs fastmcp-postgres-server

# PostgreSQLログの確認
docker compose logs postgres

🏗️ 開発

ローカル開発

# 依存関係のインストール
pip install -r requirements.txt

# 環境変数の設定
cp .env.example .env
# .envファイルを編集

# サーバーの起動
python server.py

開発用Docker環境

# 開発モードで起動（ファイル変更を自動反映）
docker compose --profile dev up -d

🎯 使用例

顧客データの分析

# 顧客の年齢分布を取得
execute_query("""
SELECT 
    CASE 
        WHEN age < 20 THEN '10代'
        WHEN age < 30 THEN '20代'
        WHEN age < 40 THEN '30代'
        ELSE '40代以上'
    END as age_group,
    COUNT(*) as count
FROM customers 
GROUP BY age_group
ORDER BY age_group
""")

売上レポートの生成

# 月別売上を取得
select_data(
    table_name="sales_summary",
    columns="month, total_amount, order_count",
    where_clause="year = 2024",
    limit=12
)

🔧 トラブルシューティング

接続エラー

# PostgreSQLサーバーの状態確認
docker compose exec postgres pg_isready -U postgres

# ネットワーク確認
docker compose exec fastmcp-postgres-server ping postgres

パフォーマンス問題

• 接続プールサイズの調整（POOL_MAX_SIZE）
• クエリ結果数の制限（MAX_QUERY_RESULTS）
• インデックスの最適化

📋 必要な環境

• Docker: 20.10以上
• Docker Compose: 2.0以上
• Python: 3.11以上（ローカル開発時）
• PostgreSQL: 15以上（外部データベース使用時）

🤝 貢献

1. このリポジトリをフォーク
2. フィーチャーブランチを作成 (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 変更をコミット (git commit -m 'Add amazing feature')
4. ブランチをプッシュ (git push origin feature/amazing-feature)
5. プルリクエストを作成

📄 ライセンス

MIT License - 詳細は LICENSE ファイルを参照してください。

📞 サポート

問題が発生した場合は、Issues でご報告ください。

🔗 関連リンク

• FastMCP - MCPサーバーフレームワーク
• Dify - AIアシスタント構築プラットフォーム
• PostgreSQL - データベース
• asyncpg - Python PostgreSQL ドライバー