Vertica MCP Server

K čemu slouží “Vertica” MCP Server?

Vertica MCP (Model Context Protocol) Server je navržen pro snadnou integraci AI asistentů se systémem databází Vertica (OpenText Vertica). Funguje jako most, který umožňuje AI klientům provádět komplexní databázové operace, spravovat schémata a efektivně pracovat s velkými datovými sadami. Díky funkcím jako je sdružování spojení, bezpečnost SSL/TLS a detailní řízení oprávnění umožňuje Vertica MCP Server úkoly jako spouštění SQL dotazů, streamování výsledků po dávkách, kontrolu databázových schémat i správu indexů a pohledů. Tento server výrazně zjednodušuje práci vývojářů a datových inženýrů, kteří potřebují propojit AI nástroje s podnikovými databázemi Vertica, a podporuje scénáře jako automatizovaná datová analýza, reporting a zpracování dat v reálném čase.

Seznam promptů

V poskytnuté dokumentaci repozitáře nejsou výslovně zmíněny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V repozitáři nejsou výslovně uvedeny žádné MCP zdroje.

Seznam nástrojů

• execute_query
  Provádění SQL dotazů s podporou všech SQL operací.

• stream_query
  Streamování velkých výsledků dotazů po dávkách s nastavitelnou velikostí dávky pro efektivní práci s daty.

• copy_data
  Hromadné načítání dat pomocí příkazu COPY ve Vertice, vhodné pro velké datové sady.

• get_table_structure
  Získání detailní struktury tabulky včetně informací o sloupcích a omezeních.

• list_indexes
  Výpis všech indexů pro danou tabulku včetně typu indexu, jedinečnosti a souvisejících sloupců.

• list_views
  Výpis všech pohledů ve schématu a jejich definic.

Scénáře použití tohoto MCP serveru

• Automatizace databázových dotazů
  AI agenti mohou provádět komplexní SQL dotazy v databázích Vertica, což umožňuje automatizované získávání dat a generování reportů.

• Hromadné načítání dat
  Efektivní nahrávání velkých datových sad do Verticy pomocí příkazu COPY, podporující big data workflow a ETL procesy.

• Kontrola schémat a struktury
  Vývojáři mohou automaticky kontrolovat strukturu tabulek, indexy a pohledy pro pochopení i dokumentaci databázových schémat.

• Streamování dat v reálném čase
  Streamování velkých výsledků dotazů v dávkách usnadňuje škálovatelnou analytiku a monitorovací dashboardy v reálném čase.

• Bezpečný a oprávněný přístup
  Vynucení detailních oprávnění pro operace a schémata při práci s citlivými daty, což zajišťuje soulad a bezpečnost v podnikových prostředích.

Jak nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js a runtime uvx.
2. Vyhledejte konfigurační soubor Windsurf.
3. Přidejte Vertica MCP server s následujícím JSON úryvkem:

   {
     "mcpServers": {
       "vertica": {
         "command": "uvx",
         "args": [
           "mcp-vertica",
           "--host=localhost",
           "--db-port=5433",
           "--database=VMart",
           "--user=dbadmin",
           "--password=",
           "--connection-limit=10"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
5. Ověřte připojení serveru přes rozhraní Windsurf.

Zabezpečení API klíčů (Proměnné prostředí)

{
  "mcpServers": {
    "vertica": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-vertica"],
      "env": {
        "VERTICA_HOST": "localhost",
        "VERTICA_PORT": 5433,
        "VERTICA_DATABASE": "VMart",
        "VERTICA_USER": "dbadmin",
        "VERTICA_PASSWORD": "",
        "VERTICA_CONNECTION_LIMIT": 10,
        "VERTICA_SSL": false,
        "VERTICA_SSL_REJECT_UNAUTHORIZED": true
      }
    }
  }
}

Claude

1. Nainstalujte Node.js a uvx.
2. Otevřete konfigurační soubor Claude.
3. Přidejte Vertica MCP server dle výše uvedeného příkladu.
4. Uložte změny a restartujte Claude.
5. Ověřte aktivitu serveru v rozhraní Claude.

Cursor

1. Nainstalujte požadované závislosti (Node.js, uvx).
2. Upravte konfigurační soubor aplikace Cursor.
3. Vložte JSON konfiguraci Vertica MCP serveru.
4. Uložte a restartujte Cursor.
5. Zkontrolujte stav připojení v dashboardu Cursor.

Cline

1. Připravte prostředí s Node.js a uvx.
2. Otevřete MCP konfiguraci aplikace Cline.
3. Přidejte blok Vertica MCP serveru dle JSON příkladu.
4. Uložte a restartujte Cline.
5. Ověřte připojení uvnitř Cline.

Jak používat tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

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

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

{
  "vertica": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po nastavení bude AI agent moci tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “vertica” na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL adresou k vašemu MCP serveru.

Přehled

Solidní, zaměřený MCP server pro Vertica se silnými nástroji pro databázové operace, ale chybí šablony promptů, výslovné definice zdrojů, root boundary a podpora sampling. Dobrá bezpečnost a dokumentace nastavení. Hodnocení: 6/10.

MCP skóre