AnalyticDB PostgreSQL MCP Server

Hvad gør “AnalyticDB PostgreSQL” MCP Server?

AnalyticDB PostgreSQL MCP Server fungerer som en universel bro mellem AI-assistenter og AnalyticDB PostgreSQL-databaser. Den muliggør problemfri interaktion ved at lade AI-agenter hente databasemetadata, udføre SQL-forespørgsler og administrere databaseoperationer programmatisk. Ved at tilbyde standardiseret adgang til databasefunktioner faciliterer denne MCP-server opgaver som schema-udforskning, forespørgselsudførelse, indsamling af tabelstatistikker og analyse af forespørgselsydelse. Dette gør den til et uundværligt værktøj for udviklere og dataingeniører, der ønsker at integrere AI-drevne arbejdsgange med robuste, virksomhedsparate PostgreSQL-analysebaser.

Liste over Prompts

Der nævnes ingen promptskabeloner i det angivne repository eller dokumentation.

Liste over Ressourcer

• adbpg:///schemas
  Henter alle schemas i den tilsluttede AnalyticDB PostgreSQL-database.

• adbpg:///{schema}/tables
  Viser alle tabeller inden for et bestemt schema.

• adbpg:///{schema}/{table}/ddl
  Giver Data Definition Language (DDL)-sætningen for en bestemt tabel.

• adbpg:///{schema}/{table}/statistics
  Viser statistik relateret til en given tabel, hvilket hjælper med performanceanalyse og optimering.

Liste over Værktøjer

• execute_select_sql
  Udfører SELECT SQL-forespørgsler på AnalyticDB PostgreSQL-serveren for at hente data.

• execute_dml_sql
  Udfører DML-operationer (Data Manipulation Language) som INSERT, UPDATE eller DELETE.

• execute_ddl_sql
  Udfører DDL-operationer (Data Definition Language) såsom CREATE, ALTER eller DROP.

• analyze_table
  Indsamler statistik for en tabel for at optimere databaseperformance.

• explain_query
  Giver eksekveringsplanen for en given SQL-forespørgsel, hvilket hjælper brugere med at forstå og optimere forespørgselsydelse.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Databaseudforskning og metadatahentning
  Udviklere kan nemt udforske databaseschemas, vise tabeller og få adgang til tabeldefinitioner, hvilket forbedrer produktiviteten og forståelsen af datastrukturer.

• Automatiseret forespørgselsudførelse
  AI-agenter kan programmere udføre SELECT og DML-forespørgsler, hvilket muliggør brugsscenarier som rapportgenerering, dataopdateringer og automatiserede arbejdsgange.

• Schemahåndtering og -udvikling
  Serveren muliggør udførelse af DDL-forespørgsler, hvilket letter schemaændringer såsom oprettelse, ændring eller sletning af tabeller som led i CI/CD-pipelines.

• Performance-tuning
  Værktøjer som analyze_table og explain_query hjælper udviklere med at indsamle statistik og eksekveringsplaner, hvilket gør det lettere at identificere flaskehalse og optimere forespørgsler.

• AI-drevet dataanalyse
  Ved integration med AI-assistenter kan serveren understøtte kontekstbaseret dataanalyse, hvilket muliggør intelligent dataudforskning og generering af indsigt.

Sådan sætter du den op

Windsurf

1. Forudsætninger:
   Sørg for, at Python 3.10+ og nødvendige pakker er installeret.
2. Klon eller installer:
   • Klon: git clone https://github.com/aliyun/alibabacloud-adbpg-mcp-server.git
   • Eller installer med pip: pip install adbpg_mcp_server
3. Rediger konfiguration:
   Åbn Windsurf MCP-klientens konfigurationsfil.
4. Tilføj MCP Server:
   Indsæt følgende 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. Gem & Genstart
   Gem filen og genstart Windsurf.

Claude

1. Forudsætninger:
   Python 3.10+ og afhængigheder installeret.
2. Installer server:
   pip install adbpg_mcp_server
3. Rediger konfiguration:
   Åbn Claudes MCP-konfiguration.
4. Tilføj MCP Server:

   "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. Gem & Genstart
   Gem konfigurationen og genstart Claude.

Cursor

1. Forudsætninger:
   Sørg for, at Python 3.10+ og afhængigheder er installeret.
2. Klon eller installer:
   Klon eller kør pip install adbpg_mcp_server.
3. Rediger konfiguration:
   Åbn Cursors MCP-konfigurationsfil.
4. Tilføj MCP Server:

   "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. Gem & Genstart
   Gem og genstart Cursor.

Cline

1. Forudsætninger:
   Python 3.10+ og afhængigheder.
2. Klon eller installer:
   Brug enten Git eller pip som ovenfor.
3. Rediger konfiguration:
   Åbn MCP-konfigurationen.
4. Tilføj MCP Server:

   "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. Gem & Genstart
   Gem konfigurationen og genstart Cline.

Sikring af API-nøgler

Miljøvariabler bruges til databaseoplysninger. For at øge sikkerheden skal du bruge miljøvariabler i stedet for at hardcode følsomme oplysninger:

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

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

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

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serveroplysninger med dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens 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

Baseret på den tilgængelige dokumentation tilbyder AnalyticDB PostgreSQL MCP Server en solid integration til database-drevne arbejdsgange med tydelige værktøjer og resource-endpoints. Dog mangler den på områder som promptskabeloner og eksplicit understøttelse af Roots/Sampling.

MCP-score

Vurdering & Bedømmelse:
Denne MCP-server er veldokumenteret for sine kernefunktioner til databaseintegration og dækker væsentlige udviklerbehov for PostgreSQL. Fraværet af promptskabeloner og avancerede MCP-funktioner som Roots eller Sampling er en ulempe, men dens fokus og klarhed gør den nyttig til databaseorienterede arbejdsgange. Bedømmelse: 7/10