Hvad gør “AnalyticDB PostgreSQL” MCP Server?

AnalyticDB PostgreSQL MCP Server fungerer som et universelt interface mellem AI-assistenter og AnalyticDB PostgreSQL-databaser. Denne server gør det muligt for AI-agenter at kommunikere problemfrit med AnalyticDB PostgreSQL, så de kan hente databasemetadata og udføre forskellige SQL-operationer. Ved at eksponere databasefunktioner via Model Context Protocol (MCP) gør den det muligt for AI-modeller at udføre opgaver som SELECT, DML og DDL SQL-forespørgsler, analysere tabelstatistik og hente skema- eller tabeloplysninger. Dette forbedrer udviklingsarbejdsgange markant ved at automatisere og strømline opgaver som databaseforespørgsler, skemaundersøgelser og performanceanalyse fra AI-drevne miljøer.

Liste over Prompter

Ingen prompt-skabeloner nævnes i repositoryet eller dokumentationen.

Liste over Ressourcer

• adbpg:///schemas: Hent alle skemaer, der findes i den tilsluttede AnalyticDB PostgreSQL-database.
• adbpg:///{schema}/tables: Vis alle tabeller i et angivet skema.
• adbpg:///{schema}/{table}/ddl: Hent Data Definition Language (DDL)-sætningen for en bestemt tabel.
• adbpg:///{schema}/{table}/statistics: Vis detaljeret statistik for en bestemt tabel.

Liste over Værktøjer

• execute_select_sql: Udfør SELECT SQL-forespørgsler på AnalyticDB PostgreSQL-serveren og muliggør dataudtræk.
• execute_dml_sql: Udfør DML (INSERT, UPDATE, DELETE) SQL-forespørgsler, så databaseposter kan ændres.
• execute_ddl_sql: Udfør DDL (CREATE, ALTER, DROP) SQL-forespørgsler til administration af databaseskemaet.
• analyze_table: Indsaml og opdater tabelstatistik for at optimere forespørgselsplanlægning.
• explain_query: Hent eksekveringsplanen for en given SQL-forespørgsel for at diagnosticere performance.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• AI-drevne databaseforespørgsler: Gør det muligt for AI-agenter at køre SELECT- eller DML-SQL-kommandoer og dermed lette direkte dataudtræk eller -ændringer via naturlige sproggrænseflader.
• Skema- og metadataudforskning: Gør det muligt for AI-modeller at hente og vise skemaer, tabeller og DDL’er for effektiv udforskning af databasestrukturen.
• Automatiseret tabelanalyse: Brug værktøjet analyze_table til at indsamle og opdatere statistik og dermed forbedre forespørgselsoptimering og performance tuning.
• Vejledning til forespørgselsoptimering: Udnyt værktøjet explain_query til at hjælpe udviklere eller AI-agenter med at forstå og optimere SQL-forespørgsler.
• Integration i dataarbejdsgange: Indbyg databaseoperationer problemfrit i større automatiserede arbejdsgange styret af AI eller orkestreringsværktøjer.

Sådan sættes den op

Windsurf

1. Sørg for, at Python 3.10+ er installeret.
2. Download eller klon repositoryet:
   git clone https://github.com/aliyun/alibabacloud-adbpg-mcp-server.git
3. Tilføj MCP-serveren til din Windsurf-konfigurationsfil:

"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. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
5. Verificer forbindelsen ved at sikre, at serveren reagerer på MCP-forespørgsler.

Claude

1. Installer Python 3.10+ og nødvendige pakker.
2. Installer via pip:
   pip install adbpg_mcp_server
3. Tilføj serveren til Claude-konfigurationen som følger:

"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. Gem konfigurationen og genstart Claude.
5. Bekræft, at MCP-serveren er i drift.

Cursor

1. Opsæt Python 3.10+ og afhængigheder.
2. Vælg enten klon eller pip install (se ovenfor).
3. Rediger Cursors konfigurationsfil for at inkludere:

"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. Gem, genstart Cursor, og verificer MCP-serverens funktionalitet.

Cline

1. Sørg for, at Python 3.10+ er klar og afhængigheder er installeret.
2. Klon eller pip installer pakken.
3. Opdater Cline-konfigurationen som nedenfor:

"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. Gem dine ændringer og genstart Cline.
5. Tjek forbindelsen for at sikre, at serveren er tilgængelig.

Sikring af API-nøgler

Gem altid følsomme værdier som databaseadgangskoder i miljøvariabler og ikke i konfigurationsfiler i klartekst. Eksempel:

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

Konfigurer systemets miljøvariabler tilsvarende for sikker integration.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-arbejdsflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den med din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. Indsæt dine MCP-serveroplysninger i systemets MCP-konfigurationssektion ved at bruge dette JSON-format:

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

Når den er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dets funktioner og muligheder. Husk at ændre “adbpg-mcp-server” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

En gennemgang af denne MCP-server viser, at den har solid dokumentation for opsætning, ressourcer og værktøjer, men mangler prompt-skabeloner og nævner ikke avancerede funktioner som Roots eller Sampling. Fokus er tydeligt på databasecentriske arbejdsgange.

MCP-score

Bedømmelse:
Jeg vil bedømme denne MCP-server til 7/10. Den er veldokumenteret til basal integration og databasebrug, men scorer lavere på grund af manglende prompt-skabeloner, avancerede MCP-funktioner og lav community-adoption (stjerner/forks). Til AI-arbejdsgange med fokus på databaser er den et stærkt udgangspunkt.