AnalyticDB PostgreSQL MCP Server

Co dělá “AnalyticDB PostgreSQL” MCP Server?

AnalyticDB PostgreSQL MCP Server funguje jako univerzální rozhraní mezi AI asistenty a databázemi AnalyticDB PostgreSQL. Tento server umožňuje AI agentům bezproblémově komunikovat s AnalyticDB PostgreSQL, získávat metadata databáze a provádět různé SQL operace. Zpřístupněním databázových funkcí přes Model Context Protocol (MCP) umožňuje AI modelům provádět úkoly, jako je spouštění SELECT, DML a DDL SQL dotazů, analýza statistik tabulek a získávání informací o schématech či tabulkách. Výrazně tak zefektivňuje vývojové workflowy automatizací a zjednodušením úloh, jako jsou databázové dotazy, prozkoumávání schémat a analýza výkonu přímo v AI prostředí.

Seznam promptů

V repozitáři ani dokumentaci nejsou uvedeny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

• adbpg:///schemas: Získání všech schémat v připojené databázi AnalyticDB PostgreSQL.
• adbpg:///{schema}/tables: Výpis všech tabulek ve zvoleném schématu.
• adbpg:///{schema}/{table}/ddl: Získání DDL (Data Definition Language) definice konkrétní tabulky.
• adbpg:///{schema}/{table}/statistics: Zobrazení detailních statistik zadané tabulky.

Seznam nástrojů

• execute_select_sql: Provádění SELECT SQL dotazů na AnalyticDB PostgreSQL serveru pro získání dat.
• execute_dml_sql: Provádění DML (INSERT, UPDATE, DELETE) SQL dotazů pro úpravy dat v databázi.
• execute_ddl_sql: Provádění DDL (CREATE, ALTER, DROP) SQL dotazů pro správu schématu databáze.
• analyze_table: Sběr a aktualizace statistik tabulek pro optimalizaci plánování dotazů.
• explain_query: Získání plánu vykonání zadaného SQL dotazu pro diagnostiku výkonu.

Příklady využití tohoto MCP serveru

• AI-driven databázové dotazy: Umožněte AI agentům provádět SELECT nebo DML SQL příkazy a tím přímo získávat či upravovat data přirozeným jazykem.
• Prozkoumávání schémat a metadat: Umožněte AI modelům získávat a vypisovat schémata, tabulky a DDL pro efektivní práci se strukturou databáze.
• Automatizovaná analýza tabulek: Použijte nástroj analyze_table ke sběru a aktualizaci statistik pro lepší optimalizaci a výkon dotazování.
• Návrhy pro optimalizaci dotazů: Využijte nástroj explain_query k pochopení a optimalizaci SQL dotazů AI agenty i vývojáři.
• Integrace do datových workflowů: Snadno začleňte databázové operace do větších automatizovaných workflowů řízených AI nebo orchestrace.

Jak jej nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Python 3.10+.
2. Stáhněte nebo naklonujte repozitář:
   git clone https://github.com/aliyun/alibabacloud-adbpg-mcp-server.git
3. Do konfiguračního souboru Windsurf přidejte MCP server:

"mcpServers": {
  "adbpg-mcp-server": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "--directory",
      "/path/to/adbpg-mcp-server",
      "run",
      "adbpg-mcp-server"
    ],
    "env": {
      "ADBPG_HOST": "host",
      "ADBPG_PORT": "port",
      "ADBPG_USER": "username",
      "ADBPG_PASSWORD": "password",
      "ADBPG_DATABASE": "database"
    }
  }
}

4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
5. Ověřte spojení tím, že server odpovídá na MCP požadavky.

Claude

1. Nainstalujte Python 3.10+ a potřebné knihovny.
2. Instalujte přes pip:
   pip install adbpg_mcp_server
3. Přidejte server do konfigurace Claude následovně:

"mcpServers": {
  "adbpg-mcp-server": {
    "command": "uvx",
    "args": [
      "adbpg_mcp_server"
    ],
    "env": {
      "ADBPG_HOST": "host",
      "ADBPG_PORT": "port",
      "ADBPG_USER": "username",
      "ADBPG_PASSWORD": "password",
      "ADBPG_DATABASE": "database"
    }
  }
}

4. Uložte konfiguraci a restartujte Claude.
5. Ověřte, že MCP server je funkční.

Cursor

1. Nastavte Python 3.10+ a závislosti.
2. Vyberte možnost klonování nebo pip instalace (viz výše).
3. Upravte konfigurační soubor Cursor takto:

"mcpServers": {
  "adbpg-mcp-server": {
    "command": "uvx",
    "args": [
      "adbpg_mcp_server"
    ],
    "env": {
      "ADBPG_HOST": "host",
      "ADBPG_PORT": "port",
      "ADBPG_USER": "username",
      "ADBPG_PASSWORD": "password",
      "ADBPG_DATABASE": "database"
    }
  }
}

4. Uložte, restartujte Cursor a ověřte funkčnost MCP serveru.

Cline

1. Ujistěte se, že máte připraven Python 3.10+ a nainstalované závislosti.
2. Naklonujte nebo nainstalujte balíček přes pip.
3. Aktualizujte konfiguraci Cline následovně:

"mcpServers": {
  "adbpg-mcp-server": {
    "command": "uvx",
    "args": [
      "adbpg_mcp_server"
    ],
    "env": {
      "ADBPG_HOST": "host",
      "ADBPG_PORT": "port",
      "ADBPG_USER": "username",
      "ADBPG_PASSWORD": "password",
      "ADBPG_DATABASE": "database"
    }
  }
}

4. Uložte změny a restartujte Cline.
5. Ověřte spojení, aby byl server dostupný.

Zabezpečení API klíčů

Vždy ukládejte citlivé údaje jako hesla do databáze v proměnných prostředí, nikoliv v prostém textu v konfiguračních souborech. Příklad:

"env": {
  "ADBPG_PASSWORD": "${ADBPG_PASSWORD_ENV}"
}

Nastavte systémové proměnné prostředí odpovídajícím způsobem pro bezpečnou integraci.

Jak tento MCP používat ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho FlowHunt workflowu začněte přidáním MCP komponenty do vašeho flow a jejím propojením s AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření panelu s konfigurací. Do sekce systémové konfigurace MCP vložte detaily svého MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "adbpg-mcp-server": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po nastavení má AI agent možnost používat tento MCP jako nástroj a přistupovat ke všem jeho funkcím a možnostem. Nezapomeňte změnit “adbpg-mcp-server” na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL adresou vašeho serveru.

Přehled

Recenze tohoto MCP serveru ukazuje, že má solidní dokumentaci k instalaci, zdrojům a nástrojům, ale chybí šablony promptů a nejsou zmíněny pokročilé funkce jako Roots nebo Sampling. Jeho zaměření je jasně na databázově orientované workflowy.

MCP Hodnocení

Hodnocení:
Tento MCP server bych ohodnotil na 7/10. Je dobře zdokumentovaný pro základní integraci a databázové scénáře, ale nižší skóre má kvůli absenci šablon promptů, pokročilých MCP funkcí a nízké komunitní adopci (hvězdy/forci). Pro AI workflowy zaměřené na databáze je však silným výchozím bodem.