Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Postgres Scout MCP

von bluworkVersion 1.0.3i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.bluwork/postgres-scout-mcp

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Scout your PostgreSQL databases with AI - safety features, monitoring, and data quality

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Datenbanken & Datensätze

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

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

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add postgres-scout -- npx -y postgres-scout-mcp read-only postgresql://localhost:5432/postgres

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

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

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

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

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto bluwork bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Datenbanken & Datensätzei

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 953 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 6 % der anderen 953 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 953 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Postgres Scout MCP sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.0.3) kam vor 8 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Supabase

von supabase

MCP server for interacting with the Supabase platform

Computer oder Cloud★ 2.993Apache-2.0Aktualisiert gestern
Installieren

MongoDB MCP Server

von mongodb-js

MongoDB Model Context Protocol Server

Läuft auf deinem Computer★ 1.157Apache-2.0Aktualisiert vorgestern
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

Postgres Scout MCP

Scout your PostgreSQL databases with AI - A production-ready Model Context Protocol server with built-in safety features, monitoring, and data quality tools.

What You Get

You ask:

*"How healthy is my production database? Any urgent issues?"*

Postgres Scout returns:


Overall Health Score: 78/100

Component Breakdown

ComponentScoreStatus
Cache Performance94/100Healthy
Index Efficiency82/100Good
Table Bloat61/100Needs Attention
Connection Usage75/100Fair

Issues Found

  • HIGH — Table orders has 34% bloat (2.1 GB wasted). VACUUM FULL recommended.
  • MEDIUM — 3 unused indexes on sessions consuming 890 MB.
  • LOW — Cache hit ratio for analytics_events is 71% (target: >90%).

Recommendations

  • Run VACUUM FULL orders during maintenance window
  • Drop unused indexes: idx_sessions_legacy, idx_sessions_old_token, idx_sessions_temp
  • Consider adding analytics_events to shared_buffers or partitioning by date

That's getHealthScore — one of 38 tools covering exploration, diagnostics, optimization, monitoring, data quality, and safe writes.

Quick Start

Claude Code
claude mcp add postgres-scout -- npx -y postgres-scout-mcp postgresql://localhost:5432/mydb

Then ask: *"Show me the largest tables and whether they have any bloat issues."*

Claude Desktop

Add to your Claude Desktop config (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json on macOS):

{

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

Cursor / VS Code

Add to your MCP settings:

{

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

Read-Only vs Read-Write

The server runs in read-only mode by default. For write operations, run a separate instance:

{

"mcpServers": { "postgres-scout-readonly": { "command": "npx", "args": ["-y", "postgres-scout-mcp", "--read-only", "postgresql://localhost:5432/production"], "type": "stdio" }, "postgres-scout-readwrite": { "command": "npx", "args": ["-y", "postgres-scout-mcp", "--read-write", "postgresql://localhost:5432/development"], "type": "stdio" } } }

  • postgres-scout-readonly: Safe exploration, no risk of data modification
  • postgres-scout-readwrite: Write operations when explicitly needed

Tools

Explore — understand your database
  • listDatabases — databases the user has access to
  • getDatabaseStats — size, cache hit ratio, connection info
  • listSchemas — all schemas in the current database
  • listTables — tables with size and row statistics
  • describeTable — columns, constraints, indexes, and more
Query — run and analyze
  • executeQuery — run SELECT queries (or writes in read-write mode)
  • explainQuery — EXPLAIN plans for performance analysis
  • optimizeQuery — optimization recommendations for a specific query
Diagnose — find problems before they find you
  • getHealthScore — overall health score with component breakdown
  • detectAnomalies — anomalies in performance, connections, and data
  • analyzeTableBloat — bloat analysis for VACUUM planning
  • getSlowQueries — slow query analysis (requires pg_stat_statements)
  • suggestVacuum — VACUUM recommendations based on dead tuples and bloat
Optimize — make it faster
  • suggestIndexes — missing index recommendations from query patterns
  • suggestPartitioning — partitioning strategies for large tables
  • getIndexUsage — identify unused or underused indexes
Monitor — watch it live
  • getCurrentActivity — active queries and connections
  • analyzeLocks — lock contention and blocking queries
  • getLiveMetrics — real-time metrics over a time window
  • getHottestTables — tables with highest activity
  • getTableMetrics — comprehensive per-table I/O and scan stats
Data Quality — trust your data
  • findDuplicates — duplicate rows by column combination
  • findMissingValues — NULL analysis across columns
  • findOrphans — orphaned records with invalid foreign keys
  • checkConstraintViolations — test constraints before adding them
  • analyzeTypeConsistency — type inconsistencies in text columns
Relationships — follow the connections
  • exploreRelationships — multi-hop foreign key traversal
  • analyzeForeignKeys — foreign key health and performance
Time Series — temporal analysis
  • findRecent — rows within a time window
  • analyzeTimeSeries — window functions and anomaly detection
  • detectSeasonality — seasonal pattern detection
Export — get data out
  • exportTable — CSV, JSON, JSONL, or SQL
  • generateInsertStatements — INSERT statements for migration
Write (read-write only) — safe modifications
  • previewUpdate / previewDelete — see what would change before committing
  • safeUpdate — UPDATE with dry-run, row limits, empty WHERE protection
  • safeDelete — DELETE with dry-run, row limits, empty WHERE protection
  • safeInsert — INSERT with validation, batching, ON CONFLICT support

Security

  • Read-only by default — write operations must be explicitly enabled
  • All queries use parameterized values
  • SQL injection prevention with input validation and pattern detection
  • Identifier sanitization for table/column names
  • Rate limiting on all operations
  • Query timeouts to prevent long-running queries
  • Response size limits to prevent memory exhaustion

Examples

*"What are the largest tables and do they have bloat?"*

listTables({ schema: "public" })

analyzeTableBloat({ schema: "public", minSizeMb: 100 })

*"Find duplicate emails in the users table."*

findDuplicates({ table: "users", columns: ["email"] })

*"Which queries are slowest and how can I speed them up?"*

getSlowQueries({ minDurationMs: 100, limit: 10 })

suggestIndexes({ schema: "public" })

*"Show me what's happening on the database right now."*

getCurrentActivity()

getLiveMetrics({ metrics: ["queries", "connections", "cache"], duration: 30000, interval: 1000 }) getHottestTables({ limit: 5, orderBy: "seq_scan" })

*"Find orphaned orders that reference deleted customers."*

findOrphans({ table: "orders", foreignKey: "customer_id", referenceTable: "customers", referenceColumn: "id" })

Configuration

VariableDefaultDescription
QUERY_TIMEOUT30000Query timeout in milliseconds
MAX_RESULT_ROWS10000Maximum rows returned per query
ENABLE_RATE_LIMITtrueEnable rate limiting
RATE_LIMIT_MAX_REQUESTS100Requests per window
RATE_LIMIT_WINDOW_MS60000Rate limit window (ms)
PGMAXPOOLSIZE10Connection pool max size
PGMINPOOLSIZE2Connection pool min size
PGIDLETIMEOUT10000Idle connection timeout (ms)
ENABLE_LOGGINGfalseEnable file logging
LOG_DIR./logsLog file directory
LOG_LEVELinfoLog verbosity: debug, info, warn, error

CLI flags: --read-only (default), --read-write, --mode

Logging

File logging is disabled by default. Set ENABLE_LOGGING=true to enable. Two log files are created in LOG_DIR:

  • tool-usage.log — every tool call with timestamp, name, and arguments
  • error.log — errors with stack traces

Connection strings are automatically redacted in all output.

Development

git clone https://github.com/bluwork/postgres-scout-mcp.git

cd postgres-scout-mcp pnpm install pnpm build pnpm test

License

Apache-2.0

PopNx fragen