Integrace Hologres MCP Serveru

K čemu slouží „Hologres“ MCP Server?

Hologres MCP Server funguje jako univerzální rozhraní mezi AI agenty a databázemi Hologres. Umožňuje plynulou komunikaci, takže AI asistenti a klienti mohou získávat metadata a přímo provádět SQL operace na databázích Hologres. Jako most poskytuje Hologres MCP Server AI workflow nástroje možnost provádět komplexní databázové dotazy, manipulovat s daty a automatizovat úlohy spojené s databázemi prostřednictvím standardizovaných endpointů Model Context Protocol (MCP). Tato integrace zjednodušuje přístup k podnikovým datům uloženým v Hologres a podporuje úkoly jako inspekce metadat, analýza dat, reporting v reálném čase a mnoho dalšího – to vše bezpečně a konfigurovatelně přes MCP rozhraní.

Seznam promptů

V repozitáři ani v dokumentaci nejsou výslovně uvedeny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V dostupné dokumentaci nejsou výslovně popsány žádné zdroje.

Seznam nástrojů

• execute_hg_select_sql: Spustí SQL SELECT dotaz na databázi Hologres, což umožňuje získávání dat na základě vlastních dotazů.
• execute_hg_select_sql_with_serverless: Spustí SQL SELECT dotaz na databázi Hologres s využitím serverless výpočtu, což umožňuje škálovatelné a efektivní získávání dat.
• execute_hg_dml_sql: Provádí DML SQL dotazy (INSERT, UPDATE, DELETE) na databázi Hologres a poskytuje možnosti manipulace s daty.

Příklady využití tohoto MCP Serveru

• Automatizovaná analýza dat: AI agenti mohou dotazovat databáze Hologres pro analytiku, reporting a extrakci dat, což umožňuje rychlé poznatky bez ručního psaní SQL.
• Správa databáze: Vývojáři mohou automatizovat údržbu databází, jako je aktualizace, vkládání nebo mazání záznamů přímo přes workflow poháněné LLM.
• Získávání metadat: AI asistenti mohou inspektovat schémata databáze a metadata, což pomáhá při modelování dat a integraci systémů.
• Integrace dat v reálném čase: Propojte data z Hologres do externích služeb či dashboardů a zpřístupněte podniková data v živých aplikacích.
• Serverless zpracování dotazů: Využijte serverless provádění pro škálovatelné a nákladově efektivní dotazování, vhodné pro dynamické workloady nebo operace s velkými objemy dat.

Jak nastavit

Windsurf

1. Předpoklady: Ujistěte se, že máte nainstalovaný Python a balíček hologres-mcp-server (pip install hologres-mcp-server).
2. Najděte konfiguraci: Otevřete konfigurační soubor klienta Windsurf.
3. Přidejte MCP server: Vložte následující JSON úryvek do sekce mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "hologres-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "run",
           "--with",
           "hologres-mcp-server",
           "hologres-mcp-server"
         ],
         "env": {
           "HOLOGRES_HOST": "host",
           "HOLOGRES_PORT": "port",
           "HOLOGRES_USER": "access_id",
           "HOLOGRES_PASSWORD": "access_key",
           "HOLOGRES_DATABASE": "database"
         }
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte: Uložte změny a restartujte Windsurf.
5. Ověřte: Otestujte zadáním dotazu přes MCP klienta.

Claude

1. Předpoklady: Ujistěte se, že je nainstalován a dostupný hologres-mcp-server.
2. Najděte konfiguraci: Otevřete konfigurační soubor MCP klienta Claude.
3. Nakonfigurujte: Přidejte následující:

   {
     "mcpServers": {
       "hologres-mcp-server": {
         "command": "uvx",
         "args": [
           "hologres-mcp-server"
         ],
         "env": {
           "HOLOGRES_HOST": "host",
           "HOLOGRES_PORT": "port",
           "HOLOGRES_USER": "access_id",
           "HOLOGRES_PASSWORD": "access_key",
           "HOLOGRES_DATABASE": "database"
         }
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte: Uložte změny a restartujte Claude.
5. Otestujte integraci: Spusťte testovací příkaz pro ověření propojení.

Cursor

1. Předpoklady: Nainstalujte hologres-mcp-server přes pip.
2. Upravte konfiguraci: Otevřete konfigurační soubor Cursor.
3. Vložte konfiguraci MCP serveru:

   {
     "mcpServers": {
       "hologres-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "/path/to/alibabacloud-hologres-mcp-server",
           "run",
           "hologres-mcp-server"
         ],
         "env": {
           "HOLOGRES_HOST": "host",
           "HOLOGRES_PORT": "port",
           "HOLOGRES_USER": "access_id",
           "HOLOGRES_PASSWORD": "access_key",
           "HOLOGRES_DATABASE": "database"
         }
       }
     }
   }
   

4. Uložte: Zapište změny a restartujte Cursor.
5. Ověřte: Ověřte funkčnost spuštěním SELECT dotazu.

Cline

1. Nainstalujte předpoklady: Ujistěte se, že je nainstalován hologres-mcp-server.
2. Najděte konfiguraci: Otevřete konfigurační soubor MCP serveru Cline.
3. Nakonfigurujte server:

   {
     "mcpServers": {
       "hologres-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "run",
           "--with",
           "hologres-mcp-server",
           "hologres-mcp-server"
         ],
         "env": {
           "HOLOGRES_HOST": "host",
           "HOLOGRES_PORT": "port",
           "HOLOGRES_USER": "access_id",
           "HOLOGRES_PASSWORD": "access_key",
           "HOLOGRES_DATABASE": "database"
         }
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte: Uložte soubor a restartujte Cline.
5. Otestujte nastavení: Ověřte integraci provedením DML operace.

Zabezpečení API klíčů

Doporučujeme zabezpečit vaše přihlašovací údaje a API klíče pomocí proměnných prostředí. Můžete je nastavit v sekci env:

"env": {
  "HOLOGRES_HOST": "your_host",
  "HOLOGRES_PORT": "your_port",
  "HOLOGRES_USER": "your_user",
  "HOLOGRES_PASSWORD": "your_password",
  "HOLOGRES_DATABASE": "your_database"
}

Jak použít tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

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

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

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

Jakmile je nastaveno, AI agent může tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “hologres-mcp-server” na skutečný název vašeho MCP serveru a upravit URL na vaši vlastní adresu MCP serveru.

Přehled

Mezi dvěma tabulkami je stručné hodnocení a zdůvodnění:

Hologres MCP Server poskytuje robustní integraci s databází a jasnou dokumentaci k nastavení a nástrojům. Absence zdokumentovaných šablon promptů, explicitních zdrojů nebo podpory sampling/roots však snižuje jeho celkovou úplnost jako MCP serveru. Pro databázově orientované případy použití je robustní, ale postrádá některé širší MCP funkce.

Náš názor

Hodnocení: 6/10
Tento MCP server je spolehlivý pro svůj cílový případ použití (práce s databází Hologres) a poskytuje jasné návody k nastavení. Absence prompt šablon, zdrojů a pokročilých MCP funkcí (sampling, roots) omezuje jeho flexibilitu pro širší kontextově orientované workflow.

MCP Skóre