# MCP сервер для PostgreSQL
npm install -g mcp-postgres-server

# Python библиотеки
pip install langchain-deepseek langchain-mcp-adapters langgraph python-dotenv

DB_HOST=localhost
DB_PORT=5432
DB_NAME=your_database
DB_USER=your_user
DB_PASSWORD=your_password
DEEPSEEK_API_KEY=your_api_key

import asyncio
from dotenv import load_dotenv
from langchain_deepseek import ChatDeepSeek
from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
import os

load_dotenv()

async def get_all_tools():
    """Получение инструментов для работы с PostgreSQL"""
    mcp_client = MultiServerMCPClient(
        {
            "postgres": {
                "command": "npx",
                "args": ["-y", "mcp-postgres-server"],
                "env": {
                    "PG_HOST": os.getenv("DB_HOST"),
                    "PG_PORT": os.getenv("DB_PORT"),
                    "PG_USER": os.getenv("DB_USER"),
                    "PG_PASSWORD": os.getenv("DB_PASSWORD"),
                    "PG_DATABASE": os.getenv("DB_NAME"),
                },
                "transport": "stdio",
            },
        }
    )
    return await mcp_client.get_tools()

async def main():
    # Получаем инструменты PostgreSQL
    tools = await get_all_tools()
    
    # Создаем агента с нейросетью
    agent = create_react_agent(
        model=ChatDeepSeek(model="deepseek-chat"),
        tools=tools,
        prompt="Ты помощник для работы с PostgreSQL базой данных.",
    )
    
    # Делаем запрос на естественном языке
    result = await agent.ainvoke(
        {
            "messages": [
                {
                    "role": "user",
                    "content": "Расскажи про пользователя с id 1",
                }
            ]
        }
    )
    # Выводим финальный ответ нейросети
    final_message = result["messages"][-1]
    print(final_message.content)

# Запуск
asyncio.run(main())

Пользователь с id 1 имеет следующие данные:

- **Имя**: Алексей (админ)
- **Email**: mr.mnogo@gmail.com (подтверждён)
- **Телефон**: не указан  
- **Тип входа**: EMAIL
- **Роль**: 1 (предположительно администратор)
- **Юридическое лицо**: нет
- **Физическое лицо**: да

Пароль зашифрован и хранится в хешированном виде.

"Проанализируй продажи за месяц"
🔍 Подключаюсь к БД...
📊 Анализирую данные...
📈 Создаю отчёт в Excel...
"Готово! Отчёт сохранён в sales_report.xlsx"

import csv
import json

def csv_to_json(filename_in, filename_out):
    with open(filename_in, "r", encoding="cp1251") as csvfile:
        reader = csv.DictReader(csvfile, delimiter=";")
        rows = list(reader)
    with open(filename_out, "w", encoding="utf-8") as jsonfile:
        json.dump(rows, jsonfile, ensure_ascii=False, indent=2)

# Пример:
csv_to_json("price.csv", "output.json")