Un serveur MCP performant pour interagir avec PostgreSQL, doublé d'une bibliothèque TypeScript pour l'intelligence sémantique.

• 🧠 Mémoire Haute-Performance (4096D) : Système RAG intégré via PostgreSQL + pgvector supportant les embeddings SOTA (Qwen 8B).
• 🛡️ Mémoire Ségréguée : Chaque agent peut posséder ses propres souvenirs isolés tout en ayant accès au socle de connaissances global.
• 🤖 Navigation Autonome : L'agent interagit naturellement avec la base de données via le modèle d'embedding par défaut, sans avoir besoin d'écrire des requêtes SQL complexes (sauf cas spécifique).

🚀 Démarrage Rapide (Usage MCP)

La façon la plus simple d'utiliser ce serveur est de le configurer comme un serveur MCP dans votre client préféré (Claude_code, Antigravity, etc.).

1. Configuration (.mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "postgresql": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "overmind-postgres-mcp"]
    }
  }
}

2. Variables d'Environnement (.env)

Le serveur charge automatiquement les fichiers .env pour sécuriser vos accès :

POSTGRES_URL=postgresql://user:pass@localhost:5432/db
OPEN_ROUTER_API_KEY=sk-or-v1-...

📚 Usage Avancé (Bibliothèque TypeScript)

Si vous développez votre propre orchestrateur (comme le projet overmind-mcp), vous pouvez utiliser les services directement.

Installation

pnpm add overmind-postgres-mcp

1. Embeddings (Intelligence Sémantique)

Générez des vecteurs haute qualité compatibles avec vos tables PostgreSQL.

import { embedText } from "overmind-postgres-mcp/services/embeddings";

const { embedding, model } = await embedText("Votre texte ici");

2. Recherche Hybride

Exploitez la puissance de la recherche hybride native.

import { IntelligentSearchService } from "overmind-postgres-mcp/services/search";

const searchService = new IntelligentSearchService();
const results = await searchService.hybridSearch({
  query: "Comment configurer le serveur ?",
  table: "documents",
});

Zero-Config (.env)

Il est recommandé d'utiliser un fichier .env pour éviter d'exposer vos secrets dans les fichiers de configuration des hôtes (ex: Claude Desktop). Le serveur charge automatiquement les fichiers .env à sa racine ou dans le dossier d'exécution.

POSTGRES_HOST=localhost
POSTGRES_USER=postgres
POSTGRES_PASSWORD=votre_mot_de_passe
POSTGRES_DATABASE=votre_db
OPEN_ROUTER_API_KEY=sk-or-v1-...

Configuration Serveur MCP (.mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "postgresql": {
      "command": "node",
      "args": ["/chemin/vers/postgresql-mcp-server/dist/index.js"]
    }
  }
}

💡 Exemples d'Usage (Agent)

1. Préparer une table pour Qwen (4096 dimensions)

use_tool("manage_vectors", {
  action: "create",
  table: "knowledge_base",
  dimensions: 4096,
});

2. Insertion avec Auto-Embedding

use_tool("insert", {
  table: "knowledge_base",
  data: { content: "Guide d'installation..." },
  generateEmbedding: true,
});

3. Recherche Hybride (RAG)

use_tool("search", {
  query: "Comment installer ?",
  table: "knowledge_base",
  mode: "hybrid",
});

🗄️ Migrations

Le dossier migrations/ contient les scripts SQL nécessaires pour configurer l'extension pgvector et optimiser vos tables pour les recherches haute performance.

📄 Licence

MIT