AnalyticDB PostgreSQL MCP Server

Co dělá „AnalyticDB PostgreSQL“ MCP Server?

AnalyticDB PostgreSQL MCP Server funguje jako univerzální most mezi AI asistenty a databázemi AnalyticDB PostgreSQL. Umožňuje bezproblémovou interakci tím, že AI agentům poskytuje možnost získávat metadata databáze, provádět SQL dotazy a spravovat databázi programově. Díky standardizovanému přístupu k funkcionalitám databáze tento MCP server usnadňuje úkoly jako prozkoumávání schémat, provádění dotazů, sběr statistik tabulek a analýzu výkonu dotazů. Je tak nezbytným nástrojem pro vývojáře a datové inženýry, kteří chtějí propojit AI workflow s robustními analytickými databázemi PostgreSQL na podnikové úrovni.

Seznam promptů

V poskytnutém repozitáři nebo dokumentaci nejsou zmíněny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

• adbpg:///schemas
  Získá všechna schémata přítomná v připojené databázi AnalyticDB PostgreSQL.

• adbpg:///{schema}/tables
  Vypíše všechny tabulky ve zvoleném schématu.

• adbpg:///{schema}/{table}/ddl
  Poskytuje DDL (Data Definition Language) příkaz pro konkrétní tabulku.

• adbpg:///{schema}/{table}/statistics
  Zobrazí statistiky týkající se dané tabulky, což pomáhá při analýze a optimalizaci výkonu.

Seznam nástrojů

• execute_select_sql
  Provádí SELECT SQL dotazy na serveru AnalyticDB PostgreSQL za účelem získání dat.

• execute_dml_sql
  Provádí DML (Data Manipulation Language) operace jako INSERT, UPDATE nebo DELETE.

• execute_ddl_sql
  Provádí DDL (Data Definition Language) operace jako CREATE, ALTER nebo DROP.

• analyze_table
  Sběr statistik pro tabulku za účelem optimalizace výkonu databáze.

• explain_query
  Poskytuje plán vykonání pro zadaný SQL dotaz a pomáhá tak optimalizovat jeho výkon.

Příklady použití tohoto MCP serveru

• Prozkoumávání databáze a získání metadat
  Vývojáři mohou snadno procházet schémata databáze, vypisovat tabulky a získávat definice tabulek, což zvyšuje produktivitu a porozumění datovým strukturám.

• Automatizované provádění dotazů
  AI agenti mohou programově provádět SELECT a DML dotazy, což umožňuje reportování, aktualizace dat a automatizované workflow.

• Správa a evoluce schématu
  Server umožňuje spouštění DDL dotazů, což usnadňuje změny schémat jako vytváření, úpravy nebo mazání tabulek v rámci CI/CD pipeline.

• Ladění výkonu
  Nástroje jako analyze_table a explain_query pomáhají vývojářům získávat statistiky a plány dotazů, což usnadňuje hledání úzkých míst a optimalizaci dotazů.

• AI-řízená analýza dat
  Díky integraci s AI asistenty server podporuje kontextově orientovanou analýzu dat a generování poznatků.

Jak jej nastavit

Windsurf

1. Předpoklady:
   Ujistěte se, že máte Python 3.10+ a požadované balíčky.
2. Klonování nebo instalace:
   • Klonovat: git clone https://github.com/aliyun/alibabacloud-adbpg-mcp-server.git
   • Nebo instalace přes pip: pip install adbpg_mcp_server
3. Úprava konfigurace:
   Otevřete konfigurační soubor Windsurf MCP klienta.
4. Přidání MCP serveru:
   Vložte následující JSON:

   "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"
       }
     }
   }
   

5. Uložit & Restartovat
   Uložte soubor a restartujte Windsurf.

Claude

1. Předpoklady:
   Python 3.10+ a závislosti nainstalovány.
2. Instalace serveru:
   pip install adbpg_mcp_server
3. Úprava konfigurace:
   Otevřete MCP konfiguraci pro Claude.
4. Přidání MCP serveru:

   "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"
       }
     }
   }
   

5. Uložit & Restartovat
   Uložte konfiguraci a restartujte Claude.

Cursor

1. Předpoklady:
   Ujistěte se, že máte Python 3.10+ a závislosti.
2. Klonování nebo instalace:
   Klonovat nebo spustit pip install adbpg_mcp_server.
3. Úprava konfigurace:
   Otevřete konfigurační soubor MCP pro Cursor.
4. Přidání MCP serveru:

   "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"
       }
     }
   }
   

5. Uložit & Restartovat
   Uložte a restartujte Cursor.

Cline

1. Předpoklady:
   Python 3.10+ a závislosti.
2. Klonování nebo instalace:
   Použijte Git nebo pip jako výše.
3. Úprava konfigurace:
   Otevřete MCP konfiguraci.
4. Přidání MCP serveru:

   "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"
       }
     }
   }
   

5. Uložit & Restartovat
   Uložte konfiguraci a restartujte Cline.

Zabezpečení API klíčů

Pro přihlašovací údaje k databázi využijte proměnné prostředí. Pro zvýšení bezpečnosti používejte proměnné prostředí místo pevného zápisu citlivých údajů:

"env": {
  "ADBPG_HOST": "${ADBPG_HOST}",
  "ADBPG_PORT": "${ADBPG_PORT}",
  "ADBPG_USER": "${ADBPG_USER}",
  "ADBPG_PASSWORD": "${ADBPG_PASSWORD}",
  "ADBPG_DATABASE": "${ADBPG_DATABASE}"
}

Jak použít tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Chcete-li integrovat MCP servery do svého FlowHunt workflow, začněte přidáním MCP komponenty do vašeho flow a propojte ji s AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové konfigurace MCP vložte detaily vašeho MCP serveru v tomto JSON formátu:

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

Po nastavení bude AI agent schopen používat tento MCP jako nástroj se všemi funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “adbpg-mcp-server” na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL za vaši vlastní.

Přehled

Podle dostupné dokumentace nabízí AnalyticDB PostgreSQL MCP Server solidní integraci pro workflow založené na databázích s jasnými nástroji a koncovými body. Chybí však v oblastech jako jsou šablony promptů a explicitní podpora Roots/Sampling.

MCP skóre

Názor & Hodnocení:
Tento MCP server je dobře zdokumentován pro klíčové integrační funkce s databází a pokrývá zásadní potřeby vývojářů pro PostgreSQL. Absence šablon promptů a pokročilých MCP funkcí jako Roots nebo Sampling je nevýhodou, avšak jeho zaměření a přehlednost jej činí užitečným pro workflow orientované na databáze. Hodnocení: 7/10