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

PG Bloat Detective

von r69shabhVersion 0.1.6i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.r69shabh/pg-bloat-detective

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Read-only Postgres bloat verdicts: blockers, timelines, REINDEX proof.

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).
  • Das trägst du selbst ein: BLOAT_DSN, BLOAT_DB

Du brauchst

  • PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

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": {
    "pg-bloat-detective": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "pg-bloat-detective"
      ],
      "env": {
        "BLOAT_DSN": "your-value",
        "BLOAT_DB": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add pg-bloat-detective --env BLOAT_DSN=your-value --env BLOAT_DB=your-value -- uvx pg-bloat-detective

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "pg-bloat-detective": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "pg-bloat-detective"
      ],
      "env": {
        "BLOAT_DSN": "your-value",
        "BLOAT_DB": "your-value"
      }
    }
  }
}

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": {
    "pg-bloat-detective": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "pg-bloat-detective"
      ],
      "env": {
        "BLOAT_DSN": "your-value",
        "BLOAT_DB": "your-value"
      }
    }
  }
}

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.

Werte, die du selbst einträgst

  • BLOAT_DSN env
    Postgres DSN (read-only enforced: 5s statement timeout, read-only tx)
  • BLOAT_DB env
    SQLite timeline file written by bloatdetective collect

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 8. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto r69shabh 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 1144 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 64 % der anderen 1144 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 1144 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 PG Bloat Detective 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 (0.1.6) kam vor 27 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) 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:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Supabase

MCP server for interacting with the Supabase platform

von supabaseWeit verbreitet↓ 235.444/Wo.★ 2993Aktualisiert vorgestern

Computer oder Cloud✓ supabase.com

MongoDB MCP Server

MongoDB Model Context Protocol Server

von mongodb-jsWeit verbreitet↓ 157.073/Wo.★ 1157Aktualisiert vor 4 Tagen

Läuft auf deinem Computer

Elasticsearch MCP Server

MCP server for interacting with Elasticsearch

von cr7258Wachsend↓ 2711/Wo.★ 315Aktualisiert vor 14 Monaten

Läuft auf deinem Computer

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.

pg-bloat-detective — PostgreSQL Bloat Checker, Vacuum Blocker Finder & Index Bloat Detector

Find why your Postgres database is bloated, who is blocking VACUUM, and which indexes need REINDEX — read-only, with proof.

vacuum-starved · blocked-by-idle-xact · needs-rewrite · index-bloated · index-unused — one verdict per table/index, with PID + query evidence.

mcp-name: io.github.r69shabh/pg-bloat-detective

pip install pg-bloat-detective · Docker ready · MCP server for Claude/Cursor · Prometheus + Grafana · Next.js dashboard

pip install pg-bloat-detective          # or: pip install -e ".[dev]" from source

python -m bloatdetective collect --db timeline.db # read-only snapshot (5s timeout) python -m bloatdetective analyze --db timeline.db # verdicts + evidence python -m bloatdetective report --db timeline.db --html --out report.html bloat-mcp # MCP server (stdio) for Claude Desktop / Cursor

What this is

A PostgreSQL bloat analysis tool that answers three questions other tools leave open:

  1. Is this table bloated, and why? — dead-tuple timeline (pg_stat_user_tables) + exact pgstattuple_approx confirmation. Verdicts: normal (leave it alone), vacuum-starved (autovacuum losing), blocked-by-idle-xact|slot|prepared|active-xact (named PID + query holding backend_xmin), needs-rewrite (approx dead% >30%, VACUUM can't reclaim).
  1. Who is blocking VACUUM / autovacuum? — oldest backend_xmin holder tracked per snapshot: PID, transaction age, query text, stale replication slots, prepared transactions. Priority: prepared-xact > stale-slot > idle-in-transaction. Kill one, VACUUM, done.
  2. **Is the *index* bloated? (VACUUM never fixes this)** — exact pgstatindex on indexes under a 1GB cost guard (tunable --max-bytes, override --allow-large), metric 100 − avg_leaf_density. Over 30% → index-bloated, schedule REINDEX. Zero scans across all snapshots → index-unused, DROP candidate. This is the gap pganalyze admits to — our differentiator, proven live: 83.7% → 9.9% after REINDEX while VACUUM did nothing.

One SQLite file = full timeline. One static page = the whole incident. No agents on prod, no writes (read-only transactions, statement timeout 5s), works on RDS / Neon / Supabase / self-hosted PG 12–17.

Quickstart (60-second demo)

docker compose up -d

pip install -e ".[dev]" python -m bloatdetective collect --db timeline.db # snapshot prod (read-only) python workload/churn.py --mode idle-xact --secs 60 & # create the failure python -m bloatdetective collect --db timeline.db python -m bloatdetective report --db timeline.db --html --out report.html python -m bloatdetective serve --db timeline.db & # :9187/metrics for Prometheus pytest bash scripts/benchmark.sh # full before/after proof -> REPORT.md

Verdicts (read them as instructions)

Heap: normal (steady-state, leave alone) · vacuum-starved → run VACUUM / tune autovacuum · blocked-by-idle-xact|slot|prepared|active-xact → end the named session, then VACUUM · needs-rewrite → pg_repack / VACUUM FULL. Index: index-bloated (pgstatindex bloat >30% → needs REINDEX, VACUUM can't fix it) · index-unused (idx_scan=0 across snapshots → DROP candidate, verify with pg_stat_statements first).

Index bloat is the differentiator (pganalyze admits the gap): collect runs exact pgstatindex only on indexes under the 1GB cost guard (--max-bytes tunes it, --allow-large overrides), metric = 100 − avg_leaf_density. Exported as pgbloat_index_bloat_pct / pgbloat_index_scans, charted in the shadcn dashboard, Graphed in Grafana.

Benchmark (measured 2026-10-05, local PG16 — heap + index, live run just now)

30s churn, no blocker (autovacuum simply lost) → VACUUM ANALYZE + REINDEX:

momentpg_stat deadapprox dead%index bloat% (density)verdict
before fix5,108,201— (single-snapshot lag)41.9%vacuum-starved + index-bloated churn_pkey
after fix00.0%9.9%normal — steady state, leave alone

Earlier hole, now closed: an index at 83.7% bloat (density 16.3) dropped to 9.9% (density 90.1) after REINDEX — VACUUM alone never touches that. Full log in REPORT.md, visual in report.html.

See PLAN.md for the detailed 3-week plan + competitor gap.

MCP server (Claude Desktop / Cursor / any MCP client)

5 tools, read-only on Postgres (5s statement timeout, read-only tx). bloat_check returns verdict + evidence + fix per table/index; bloat_live_diagnose snapshots a throwaway DB so your timeline file is never touched — safest for prod DSNs.

pip install pg-bloat-detective   # pulls mcp + psycopg

bloat-mcp # stdio transport (also: docker run -i pg-bloat-detective)

Claude Desktop (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json):

{"mcpServers": {"bloat-detective": {

"command": "/abs/path/pg-bloat-detective/.venv/bin/python", "args": ["-m", "bloatdetective.mcp_server"], "env": {"BLOAT_DSN": "dbname=bloatdemo user=postgres host=localhost port=5433", "BLOAT_DB": "/abs/path/pg-bloat-detective/timeline.db"}}}}

toolwhat the agent gets
bloat_checkverdicts + evidence + action per table/index
bloat_collectsnapshot timeline, return fresh verdicts
bloat_timelinedead/approx/index-bloat series — when it started
bloat_blockerspid + query + xmin age + slot — who to kill
bloat_live_diagnoseone-shot throwaway snapshot, diagnose, discard

Public listing: official MCP Registry (io.github.r69shabh/pg-bloat-detective) · mcp.so · awesome-mcp-servers (Databases).

Interfaces

  • CLI — collect | analyze | report [--html|--json] | serve [--port] (this README's quickstart).
  • Dashboard — Next.js single-incident card at dashboard/ (report --json feeds data.json): verdict banner, dead-tuple + index-bloat charts, blockers + findings tables.
  • Prometheus + Grafana — serve exposes :9187/metrics (pgbloat_dead_tuples, pgbloat_approx_dead_pct, pgbloat_index_bloat_pct, pgbloat_index_scans, pgbloat_xmin_holder_age_seconds); grafana/ has dashboard JSON + provisioning, docker-compose.yml wires pg → exporter → Prometheus → Grafana.
  • Docker — Dockerfile runs the MCP server over stdio (docker run -i); compose adds the demo DB + observability stack.

FAQ (how people actually search for this)

  • "postgres table bloated how to check" → collect twice, analyze prints the verdict + dead/live + evidence. needs-rewrite means pg_repack/VACUUM FULL; anything else tells you the cheaper fix first.
  • "postgres autovacuum not keeping up / dead tuples growing" → vacuum-starved (threshold 50 + 0.2×live from your live pg_settings) vs blocked-by-* (a session pinning xmin). The timeline chart shows whether dead is rising (losing) or spiked-then-zero (blocked-then-freed).
  • "postgres vacuum blocked by idle in transaction" → we name the PID, query, and xmin age. SELECT pg_terminate_backend(pid) (or let it finish), then VACUUM table.
  • "postgres index bloat check / reindex needed" → index-bloated with exact pgstatindex % — VACUUM cannot fix it, only REINDEX/pg_repack. Stale pg_stat counters are cross-checked against pgstattuple_approx so you don't chase ghosts.
  • "postgres unused indexes find / drop" → index-unused (idx_scan=0 across every snapshot) with size in bytes. Confirm with pg_stat_statements, then DROP.
  • "rds / neon / supabase bloat" → read-only by design; needs only pg_stat_* views + optional pgstattuple extension. No superuser, no agent install.
  • "pg_bloat_check vs pgstattuple vs pganalyze vs pghero" → one-shot estimators give you a %; we give you the timeline + the blocker + the fix + the before/after proof, heap *and* index, in one open-source tool. See PLAN.md competitor table.

Keywords

postgresql bloat · postgres bloat check · pg_bloat_check alternative · vacuum blocked · autovacuum tuning · dead tuples · pgstattuple_approx · index bloat · pgstatindex · reindex needed · unused indexes · idle in transaction · backend_xmin · replication slot lag · prepared transaction · table bloat estimation · postgres dba tools · postgres monitoring prometheus grafana · MCP server postgres · Claude postgres DBA

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