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MCP Postgres + charts
Servidor MCP que conecta modelos de lenguaje con consultas PostgreSQL de solo lectura y generación de gráficos. El proyecto documenta controles de consulta, herramientas de exploración de esquema y monitoreo para convertir datos en respuestas y visualizaciones.
Acceso controlado a datos
- Usuario PostgreSQL de permisos mínimos y solo lectura.
- Validación SQL mediante SQLGlot para restringir operaciones de escritura y cambios de esquema.
- Timeouts, límites de filas y recursos y registro de eventos de seguridad.
- Herramientas list_available_tables, get_table_columns y query_database para explorar y consultar los datos.
Visualizaciones y monitoreo
generate_plot_from_query combina una consulta con configuración JSON. La documentación enumera 16 tipos de gráficos: líneas, barras, dispersión, histogramas, pastel, área, cajas, mapas de calor, violín, hexbin, escalones, stem, barras de error, barras apiladas, múltiples líneas y subplots.
Los gráficos se generan en modo headless y pueden codificarse en Base64. Los recursos MCP exponen esquema, estadísticas, ejemplos, métricas y alertas con umbrales configurables.
Arquitectura y documentación
Servidor en Python para PostgreSQL, con ejecución directa o Docker Compose. El repositorio contiene documentación de usuario, API, arquitectura, despliegue y pruebas. El alcance es consulta y visualización; la escritura sobre la base no forma parte del flujo diseñado.
MCP server connecting language models with read-only PostgreSQL queries and chart generation. It documents query controls, schema exploration and monitoring for data-based answers and visuals.
Controlled data access
- Least-privilege, read-only PostgreSQL user.
- SQLGlot validation restricting writes and schema changes.
- Timeouts, row/resource limits and security-event logging.
- list_available_tables, get_table_columns and query_database tools.
Charts and monitoring
generate_plot_from_query combines SQL with JSON configuration. Sixteen chart types are documented: line, bar, scatter, histogram, pie, area, box, heatmap, violin, hexbin, step, stem, errorbar, stackedbar, multiline and subplot.
Headless charts can be Base64-encoded. MCP resources expose schemas, statistics, examples, metrics and threshold-based alerts.
Architecture and documentation
Python/PostgreSQL server with direct or Docker Compose execution, plus user, API, architecture, deployment and test documentation. The designed workflow covers reading and visualization.
Explorar el proyecto: Explore the project: GitHub · mcp-pgread-and-mlpcharts-generation