pg-aiguide让AI写SQL的辅助工具
pg-aiguide 是一款专为 AI 编码工具打造的 PostgreSQL 辅助工具，它通过对 PostgreSQL 官方文档的语义检索，结合数据库模式 / 索引设计的最佳实践，以及 TimescaleDB 等扩展插件的相关知识，帮助 AI 生成更优质的 PostgreSQL 代码。你可免费将其部署为公共 MCP 服务器，或作为 Claude 插件集成到 Cursor、VS Code 等工具中，实现一键配置启用。
这款工具能够精准弥补 AI 的短板：解决生成代码版本过时、缺失约束条件（可提升 4 倍覆盖率）、索引设计不足（可提升 55% 合理性）等问题，同时适配最新的 PG17 版本特性，最终生成健壮、高效且易于维护的数据库模式。这能帮你大幅节省调试代码和修复生产环境问题的时间。
如果让 AI 写过 PostgreSQL 的 SQL，大概率会遇到这些问题：
- 表能建，但 约束、索引全靠你补
- JOIN 写得“能跑”，但完全不考虑执行计划
- 不知道哪些写法是 Postgres 特有的，哪些是通用 SQL
- 更别提 版本差异、生产级最佳实践
pg-aiguide 的目标非常直接：
让 AI 像一个“懂 PostgreSQL 的资深工程师”一样写 SQL，而不是只会拼语法。
pg-aiguide 是什么？
pg-aiguide = 面向 AI 的 PostgreSQL 专业知识与最佳实践服务
它不是数据库、不是 ORM、也不是扩展插件，而是一个：
专门给 AI 用的 PostgreSQL「专家级知识库 + 技能层」
这个项目由 Timescale 团队维护，目标很明确：
补齐 AI 在数据库工程经验上的“认知短板”。
它“教”AI 什么？
官方文档，但不是“全文搜索”
pg-aiguide 把 PostgreSQL 官方文档做成了：
- 语义搜索（semantic search）
- 按版本区分
- 可被 AI 实时查询
也就是说，AI 不再是“背不全文档”，而是可以：
在生成 SQL 的同时，动态查 PostgreSQL 官方定义
这解决了一个核心问题：
AI 终于知道“哪些是 PostgreSQL 真正支持、推荐、且没过时的写法”。
真正的价值：Best Practices（技能层）
如果你看 README，会发现一个关键词反复出现：
Skills（技能）
这些不是语法说明，而是：
- 表设计时，什么时候一定要加 constraint
- 哪些场景该用 partial index / composite index
- 为什么不建议某些“看起来很聪明”的 SQL 写法
- PostgreSQL 特有能力（CTE、JSONB、窗口函数）的正确使用姿势
换句话说：
pg-aiguide 在把“数据库工程经验”喂给 AI
这是普通文档、普通 RAG 很难做到的。
不止 PostgreSQL，还包括生态扩展
当前项目已经支持：
- PostgreSQL 官方文档
- TimescaleDB（时序数据库扩展）
并且在设计上明确预留了扩展位，未来可加入：
- pgvector
- PostGIS
- 其他 Postgres 生态组件
这意味着它的定位不是“一次性工具”，而是：
面向 PostgreSQL 生态的 AI 专家系统
它是怎么 使用的？
pg-aiguide 并不直接面向“普通用户”，而是面向 AI 工具链。
MCP Server（重点）
它实现了 Model Context Protocol（MCP）：
- AI 在生成 SQL 时
- 可以像调用工具一样
- 实时向 pg-aiguide 查询「Postgres 专业上下文」
这一步非常关键：
它不是“训练前灌数据”，而是“推理时查专家”。
Claude Code / AI IDE 插件
README 中也明确提到：
- 可作为 Claude Code 的后端服务
- AI 写 SQL 时自动获得 Postgres 专业指导
这意味着：
pg-aiguide 本质上是 AI 的“数据库顾问”。
解决的是哪一类“真实问题”？
pg-aiguide 明确瞄准的是：
一句话总结：
它不是让 AI 写“更多 SQL”，而是写“更少但更对的 SQL”。
如何关注这个项目？
强烈建议你关注，如果你：
- 在做 AI 编程工具 / 智能体
- 在用 AI 写 SQL，但经常要“人肉返工”
- 在做数据库相关 SaaS / 内部平台
- 对 MCP、AI + 工程知识系统感兴趣
Github：https://github.com/timescale/pg-aiguide
油管：https://youtu.be/gSW2BQmYhFs
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