Supabase
server ทางการของ Supabase ให้ AI สร้างตาราง ถามข้อมูล และดูการตั้งค่าโปรเจกต์ในฐานข้อมูล Supabase ของคุณ
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Read-only Postgres bloat verdicts: blockers, timelines, REINDEX proof.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
BLOAT_DSN, BLOAT_DBต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"pg-bloat-detective": {
"command": "uvx",
"args": [
"pg-bloat-detective"
],
"env": {
"BLOAT_DSN": "ใส่ค่าของคุณ",
"BLOAT_DB": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add pg-bloat-detective --env BLOAT_DSN='ใส่ค่าของคุณ' --env BLOAT_DB='ใส่ค่าของคุณ' -- uvx pg-bloat-detectiveเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"pg-bloat-detective": {
"command": "uvx",
"args": [
"pg-bloat-detective"
],
"env": {
"BLOAT_DSN": "ใส่ค่าของคุณ",
"BLOAT_DB": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"pg-bloat-detective": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"pg-bloat-detective"
],
"env": {
"BLOAT_DSN": "ใส่ค่าของคุณ",
"BLOAT_DB": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
BLOAT_DSN envBLOAT_DB envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 8 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub r69shabh ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.6) เข้า registry 27 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
server ทางการของ Supabase ให้ AI สร้างตาราง ถามข้อมูล และดูการตั้งค่าโปรเจกต์ในฐานข้อมูล Supabase ของคุณ
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
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
A PostgreSQL bloat analysis tool that answers three questions other tools leave open:
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).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.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.
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
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.
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.
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).
collect | analyze | report [--html|--json] | serve [--port] (this README's quickstart).dashboard/ (report --json feeds data.json): verdict banner, dead-tuple + index-bloat charts, blockers + findings tables.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.Dockerfile runs the MCP server over stdio (docker run -i); compose adds the demo DB + observability stack.collect twice, analyze prints the verdict + dead/live + evidence. needs-rewrite means pg_repack/VACUUM FULL; anything else tells you the cheaper fix first.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).SELECT pg_terminate_backend(pid) (or let it finish), then VACUUM table.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.index-unused (idx_scan=0 across every snapshot) with size in bytes. Confirm with pg_stat_statements, then DROP.pg_stat_* views + optional pgstattuple extension. No superuser, no agent install.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