pg-aiguide

pg-aiguide

KI-optimierte PostgreSQL-Expertise für Codierungsassistenten

pg-aiguide hilft KI-Codierungstools, deutlich besseren PostgreSQL-Code zu schreiben. Es bietet:

• Semantische Suche im offiziellen PostgreSQL-Handbuch (versionsbewusst)
• KI-optimierte „Skills“ – kuratierte, meinungsstarke Postgres-Best Practices, die von KI-Agenten automatisch verwendet werden
• Dokumentation zum Erweiterungs-Ökosystem, beginnend mit TimescaleDB, weitere folgen in Kürze

Verwendung als:

• Agent Skills über npx skills – funktioniert mit Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI und 40+ weiteren Agenten
• einen öffentlichen MCP-Server, der mit jedem KI-Codierungsagenten verwendet werden kann, oder
• ein Claude-Code-Plugin, optimiert für die Verwendung mit Clauses nativer Skill-Unterstützung.

⭐ Warum pg-aiguide?

KI-Codierungstools erzeugen oft Postgres-Code, der:

• veraltet ist
• fehlende Constraints und Indizes aufweist
• moderne PG-Funktionen nicht kennt
• inkonsistent mit realen Best Practices ist

pg-aiguide behebt das, indem es KI-Agenten tiefes, versioniertes PostgreSQL-Wissen und bewährte Muster vermittelt.

Den Unterschied sehen

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🚀 Schnellstart

Agent Skills

Installiere kuratierte PostgreSQL-Best-Practice-Skills für deinen KI-Codierungsagenten:

npx skills add timescale/pg-aiguide --skill postgres

Oder installiere den Schema-Explorations-Skill, um eine bestehende PostgreSQL-Datenbank zu untersuchen:

npx skills add timescale/pg-aiguide --skill schema-exploration

Oder wähle einzelne Skills interaktiv aus:

npx skills add timescale/pg-aiguide

Funktioniert mit Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, VS Code und 40+ weiteren Agenten.

Für noch tieferes PostgreSQL-Wissen füge außerdem den MCP-Server hinzu, um deinem Agenten semantische Suche über die offiziellen PostgreSQL-, TimescaleDB- und PostGIS-Handbücher zu ermöglichen.

MCP-Server

Für semantische Suche über PostgreSQL-, TimescaleDB- und PostGIS-Dokumentation füge den öffentlichen MCP-Server hinzu:

https://mcp.tigerdata.com/docs

{
  "mcpServers": {
    "pg-aiguide": {
      "url": "https://mcp.tigerdata.com/docs"
    }
  }
}

Oder er kann als Claude-Code-Plugin verwendet werden:

claude plugin marketplace add timescale/pg-aiguide
claude plugin install pg@aiguide

Installation nach Umgebung

claude plugin marketplace add timescale/pg-aiguide
claude plugin install pg@aiguide

codex mcp add --url "https://mcp.tigerdata.com/docs" pg-aiguide

{
  "mcpServers": {
    "pg-aiguide": {
      "url": "https://mcp.tigerdata.com/docs"
    }
  }
}

gemini mcp add -s user pg-aiguide "https://mcp.tigerdata.com/docs" -t http

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "mcp": {
    "pg-aiguide": {
      "type": "remote",
      "url": "https://mcp.tigerdata.com/docs"
    }
  }
}

code --add-mcp '{"name":"pg-aiguide","type":"http","url":"https://mcp.tigerdata.com/docs"}'

code-insiders --add-mcp '{"name":"pg-aiguide","type":"http","url":"https://mcp.tigerdata.com/docs"}'

{
  "mcpServers": {
    "pg-aiguide": {
      "serverUrl": "https://mcp.tigerdata.com/docs"
    }
  }
}

💡 Dein erster Prompt

Nach der Installation kann pg-aiguide Postgres-Fragen beantworten oder Schemas entwerfen.

Einfacher Schema-Beispielprompt

Erstelle ein Postgres-Tabellenschema zum Speichern von Benutzernamen und eindeutigen E-Mail-Adressen.

Komplexer Schema-Beispielprompt

Du bist ein leitender Softwareentwickler. Du erhältst die Aufgabe, ein Postgres-Schema für ein IoT-Geräteunternehmen zu erstellen. Die Geräte sammeln Umweltdaten auf einer Fabrikhalle. Die Daten umfassen Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Druck als Hauptdatenpunkte sowie andere Messwerte, die von Gerät zu Gerät variieren. Jedes Gerät hat eine eindeutige ID und einen menschenlesbaren Namen. Wir möchten auch den Zeitpunkt der Datenerfassung aufzeichnen. Die Analyse aktueller Daten umfasst das Finden von Ausreißern und Anomalien basierend auf Messwerten sowie die Analyse der Daten bestimmter Geräte für Ad-hoc-Analysen. Die Analyse historischer Daten umfasst die Analyse der Datenhistorie eines Geräts oder das Erhalten von Statistiken für alle Geräte über lange Zeiträume.

Funktionen

Dokumentationssuche (MCP-Tools)

• search_docs Einheitliches Suchtool mit Unterstützung für semantische (Vektorähnlichkeit) und Stichwortsuche (BM25) über mehrere Dokumentationsquellen:
  • postgres – Offizielles PostgreSQL-Handbuch, nach Version eingegrenzt
  • tiger – Tiger Data's Dokumentation (TimescaleDB und Ökosystem)
  • postgis – PostGIS-Raumerweiterungsdokumentation

Skills (KI-optimierte Best Practices)

• view_skill
  Stellt kuratierte, meinungsstarke PostgreSQL-Best-Practice-Skills bereit, die automatisch von KI-Codierungsassistenten verwendet werden.

  Diese Skills bieten Anleitung zu:

  • Erkunden bestehender PostgreSQL-Schemas und -Objekte
  • Schema-Design
  • Indexierungsstrategien
  • Datentypen
  • Datenintegrität und Constraints
  • Namenskonventionen
  • Leistungsoptimierung
  • Moderne PostgreSQL-Funktionen

🔌 Ökosystem-Dokumentation

Derzeit unterstützt:

• TimescaleDB (Dokumentation + Skills)
• PostGIS (Dokumentation)

In Kürze verfügbar:

• pgvector

Wir freuen uns über Beiträge für zusätzliche Erweiterungen und Tools.

🛠 Entwicklung

Siehe DEVELOPMENT.md für:

• Ausführen des MCP-Servers lokal
• Hinzufügen neuer Skills
• Hinzufügen neuer Dokumentation

🤝 Mitwirken

Wir freuen uns über:

• neue Postgres-Best-Practice-Skills
• zusätzliche Dokumentationskorpora
• Verbesserungen der Suchqualität
• Fehlerberichte und Feature-Ideen

📄 Lizenz

Apache 2.0