PG Bloat Detective
개요
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Read-only Postgres bloat verdicts: blockers, timelines, REINDEX proof.
PopNx MCP의 세 기둥
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
- 사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
- 우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
- 사용 정도i아주 새로움↓ 30/주 · ★ –
할 수 있는 일
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
- 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
- 전송 방식: stdio
- 카테고리: 데이터베이스 및 데이터셋
설치
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
설치하기 전에
- 기본 점검: 1개 중 1개 통과
- 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
- 직접 입력할 값:
BLOAT_DSN,BLOAT_DB
필요한 것
- PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"pg-bloat-detective": {
"command": "uvx",
"args": [
"pg-bloat-detective"
],
"env": {
"BLOAT_DSN": "your-value",
"BLOAT_DB": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add pg-bloat-detective --env BLOAT_DSN=your-value --env BLOAT_DB=your-value -- uvx pg-bloat-detective실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
또는 설정을 직접 복사하기
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"pg-bloat-detective": {
"command": "uvx",
"args": [
"pg-bloat-detective"
],
"env": {
"BLOAT_DSN": "your-value",
"BLOAT_DB": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
또는 설정을 직접 복사하기
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"pg-bloat-detective": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"pg-bloat-detective"
],
"env": {
"BLOAT_DSN": "your-value",
"BLOAT_DB": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
직접 입력할 값
BLOAT_DSNenvPostgres DSN (read-only enforced: 5s statement timeout, read-only tx)BLOAT_DBenvSQLite timeline file written by bloatdetective collect
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
할 수 있는 일
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
기본 점검i
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 8일 점검
- ✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 r69shabh 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
- … 아직 점검 안 함
계속 관리되고 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
- … 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
- – 해당 없음
엔드포인트 응답
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
- – 해당 없음
OAuth로 로그인
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
- … 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
데이터베이스 및 데이터셋 카테고리의 다른 서버와 비교i
- 이 카테고리의 다른 서버 1146개 중 0%보다 스타가 많아요
- 이 카테고리의 다른 서버 1146개 중 64%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
- 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 1146개 중 100%와 같거나 더 좋아요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
자주 묻는 질문
PG Bloat Detective, 안전한가요?
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
어떤 키나 코드가 필요한가요?
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
아직 관리되고 있나요?
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.6)은 27일 전 레지스트리에 올라왔어요.
어떤 앱에서 쓸 수 있나요?
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.
대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?
같은 카테고리에는: Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server
대안
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
제작자의 README
README 열기
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
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:
- Is this table bloated, and why? — dead-tuple timeline (
pg_stat_user_tables) + exactpgstattuple_approxconfirmation. Verdicts:normal(leave it alone),vacuum-starved(autovacuum losing),blocked-by-idle-xact|slot|prepared|active-xact(named PID + query holdingbackend_xmin),needs-rewrite(approx dead% >30%, VACUUM can't reclaim).
- Who is blocking VACUUM / autovacuum? — oldest
backend_xminholder 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. - **Is the *index* bloated? (VACUUM never fixes this)** — exact
pgstatindexon indexes under a 1GB cost guard (tunable--max-bytes, override--allow-large), metric100 − avg_leaf_density. Over 30% →index-bloated, scheduleREINDEX. 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:
| moment | pg_stat dead | approx dead% | index bloat% (density) | verdict |
|---|---|---|---|---|
| before fix | 5,108,201 | — (single-snapshot lag) | 41.9% | vacuum-starved + index-bloated churn_pkey |
| after fix | 0 | 0.0% | 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"}}}}
| tool | what the agent gets |
|---|---|
bloat_check | verdicts + evidence + action per table/index |
bloat_collect | snapshot timeline, return fresh verdicts |
bloat_timeline | dead/approx/index-bloat series — when it started |
bloat_blockers | pid + query + xmin age + slot — who to kill |
bloat_live_diagnose | one-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 --jsonfeedsdata.json): verdict banner, dead-tuple + index-bloat charts, blockers + findings tables. - Prometheus + Grafana —
serveexposes: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.ymlwires pg → exporter → Prometheus → Grafana. - Docker —
Dockerfileruns 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" →
collecttwice,analyzeprints the verdict + dead/live + evidence.needs-rewritemeans pg_repack/VACUUM FULL; anything else tells you the cheaper fix first. - "postgres autovacuum not keeping up / dead tuples growing" →
vacuum-starved(threshold50 + 0.2×livefrom your livepg_settings) vsblocked-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), thenVACUUM table. - "postgres index bloat check / reindex needed" →
index-bloatedwith exactpgstatindex% — VACUUM cannot fix it, only REINDEX/pg_repack. Stalepg_statcounters are cross-checked againstpgstattuple_approxso 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 + optionalpgstattupleextension. 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