PG-MCP 소개
PG-MCP는 PostgreSQL 데이터베이스를 위한 MCP(Model Context Protocol) 서버입니다. 이 MCP는 AI 에이전트가 DB에 연결해 구조를 이해하고 쿼리를 날릴 수 있도록 돕는 일종의 표준 프로토콜입니다. 이 프로젝트는 기존 MCP 레퍼런스 구현체를 확장하여 실사용 가능한 서버 형태로 완성도를 높였습니다.
특히 여러 개의 PostgreSQL 데이터베이스를 동시에 연결할 수 있고, 테이블과 컬럼의 설명을 자동 추출하며, PostGIS나 pgvector 같은 확장에 대한 컨텍스트도 YAML 기반으로 제공하는 등 AI와 DB 간의 연결 고리를 탄탄하게 구성합니다.
기존에 PostgreSQL에 쿼리를 날리기 위해선 psycopg나 SQLAlchemy 같은 라이브러리를 써야 했고, 구조 파악은 수작업이나 별도 툴에 의존했어야 했습니다. 반면 PG-MCP는 이를 표준 API로 노출하여 자동화에 훨씬 용이하다는 장점이 있습니다. 또한, pgvector 같은 AI 친화적인 확장을 인지하고 활용할 수 있다는 점에서 일반적인 DB 도구들과 차별화됩니다.
PG-MCP의 주요 기능
연결 관리
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데이터베이스 연결 문자열 등록 → 보안 연결 ID 반환
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명시적 연결 해제 지원
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연결 풀링 기능으로 성능 최적화
쿼리 및 분석
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pg_query: 연결 ID 기반 SQL 조회 실행 -
pg_explain: JSON 포맷의 실행 계획 분석
스키마 탐색
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스키마/테이블/컬럼/인덱스/제약조건/확장 정보 열람 가능
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각 항목에 대한 설명 및 데이터 타입 포함
데이터 접근
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테이블 샘플 조회 (페이징 지원)
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대략적인 행 수 제공
확장 컨텍스트 제공
PG-MCP GitHub 저장소
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