Hologres MCP Server-integration

Hologres MCP Server-integration

Forbind AI-agenter til Alibaba Cloud Hologres-databaser for kraftfuld, realtids-SQL-udførelse, dataanalyse og automatiseret databasestyring i FlowHunt.

Hvad laver “Hologres” MCP Server?

Hologres MCP Server fungerer som et universelt interface mellem AI-agenter og Hologres-databaser. Den muliggør problemfri kommunikation, så AI-assistenter og klienter kan hente metadata og udføre SQL-operationer direkte på Hologres-databaser. Ved at fungere som bro giver Hologres MCP Server AI-udviklingsworkflows mulighed for at udføre komplekse databaseforespørgsler, manipulere data og automatisere database-relaterede opgaver via standardiserede Model Context Protocol (MCP)-endpoints. Denne integration effektiviserer adgangen til enterprise-skala data, der er lagret i Hologres, og understøtter opgaver som metadata-inspektion, dataanalyse, realtidsrapportering og meget mere – alt sammen via sikre og konfigurerbare MCP-baserede interaktioner.

Liste over Prompts

Der er ingen promptskabeloner eksplicit nævnt i repository eller dokumentation.

Liste over Ressourcer

Der er ingen ressourcer eksplicit beskrevet i den tilgængelige dokumentation.

Liste over Værktøjer

  • execute_hg_select_sql: Udfører en SQL SELECT-forespørgsel på Hologres-databasen og muliggør udtrækning af data baseret på brugerdefinerede forespørgsler.
  • execute_hg_select_sql_with_serverless: Udfører en SQL SELECT-forespørgsel på Hologres-databasen med serverløs computing, hvilket muliggør skalerbar og effektiv dataudtrækning.
  • execute_hg_dml_sql: Udfører DML-SQL-forespørgsler (INSERT, UPDATE, DELETE) på Hologres-databasen og giver mulighed for datamanipulation.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

  • Automatiseret dataanalyse: AI-agenter kan forespørge Hologres-databaser til analyse, rapportering og dataudtræk, hvilket giver hurtig indsigt uden manuel SQL-skrivning.
  • Databasestyring: Udviklere kan automatisere databaservedligeholdelse såsom opdatering, indsættelse eller sletning af poster direkte gennem LLM-drevne workflows.
  • Metadatahentning: AI-assistenter kan inspicere databaseskemaer og metadata og assistere med datamodellering og systemintegration.
  • Realtidsdataintegration: Integrér Hologres-data i eksterne tjenester eller dashboards, så enterprise-data er tilgængelige for liveapplikationer.
  • Serverløs forespørgselsbehandling: Udnyt serverløs udførelse til skalerbar og omkostningseffektiv forespørgsel, ideelt til dynamiske arbejdsbyrder eller store dataoperationer.

Sådan sættes det op

Windsurf

  1. Forudsætninger: Sørg for, at du har Python og pakken hologres-mcp-server installeret (pip install hologres-mcp-server).
  2. Find konfiguration: Åbn Windsurf-klientens konfigurationsfil.
  3. Tilføj MCP Server: Indsæt følgende JSON-snippet i sektionen 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. Gem & Genstart: Gem ændringerne og genstart Windsurf.
  5. Verificér: Test ved at udføre en forespørgsel via MCP-klienten.

Claude

  1. Forudsætninger: Sørg for at hologres-mcp-server er installeret og tilgængelig.
  2. Find konfiguration: Åbn Claudes MCP-klientkonfiguration.
  3. Konfigurér: Tilføj følgende:
    {
      "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. Gem & Genstart: Gem ændringerne og genstart Claude.
  5. Test integration: Udfør en testkommando for at sikre forbindelsen.

Cursor

  1. Forudsætninger: Installer hologres-mcp-server via pip.
  2. Redigér konfiguration: Åbn Cursors konfigurationsfil.
  3. Indsæt MCP Server-konfiguration:
    {
      "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. Gem: Gem ændringerne og genstart Cursor.
  5. Verificér: Bekræft funktionaliteten ved at køre en SELECT-forespørgsel.

Cline

  1. Installer forudsætninger: Sørg for at hologres-mcp-server er installeret.
  2. Find konfiguration: Åbn Clines MCP-serverkonfigurationsfil.
  3. Konfigurér 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. Gem & Genstart: Gem filen og genstart Cline.
  5. Test opsætning: Bekræft integration ved at udføre en DML-operation.

Sikring af API-nøgler

Det anbefales at sikre dine databaseoplysninger og API-nøgler via miljøvariabler. Du kan sætte dem i env-sektionen:

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

FlowHunt MCP flow

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

{
  "hologres-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 kapaciteter. Husk at ændre “hologres-mcp-server” til det faktiske navn på din MCP-server og udskift URL’en med din egen MCP-server-URL.


Oversigt

SektionTilgængelighedDetaljer/Noter
OversigtKlar beskrivelse tilgængelig i README
Liste over PromptsIngen promptskabeloner dokumenteret
Liste over RessourcerIngen eksplicitte ressourcer dokumenteret
Liste over Værktøjer3 værktøjer dokumenteret
Sikring af API-nøglerDokumenteret i konfigurationseksempler
Sampling Support (mindre vigtigt i evaluering)Ikke nævnt

Mellem de to tabeller følger en kort vurdering og begrundelse:

Hologres MCP Server tilbyder solid databaseintegration og klar dokumentation for opsætning og værktøjer. Fraværet af dokumenterede promptskabeloner, eksplicitte ressourcer eller sampling/roots-understøttelse trækker dog ned i den samlede fuldstændighed som MCP-server. Til databasefokuserede anvendelser er den robust, men mangler nogle bredere MCP-funktioner.

Vores vurdering

Bedømmelse: 6/10
Denne MCP-server er pålidelig til sit målrettede anvendelsesområde (databaseinteraktion med Hologres) og giver klare opsætningsinstruktioner. Manglen på promptskabeloner, ressourcer og avancerede MCP-funktioner (sampling, roots) begrænser dens fleksibilitet til bredere kontekstafhængige workflows.

MCP-score

Har en LICENS✅ (Apache-2.0)
Har mindst ét værktøj
Antal forks7
Antal stjerner22

Ofte stillede spørgsmål

Hvad er Hologres MCP Server?

Hologres MCP Server er en bro mellem AI-agenter og Alibaba Cloud Hologres-databaser, der muliggør sikker SQL-udførelse, metadata-inspektion og datastyring via standardiserede MCP-endpoints.

Hvilke værktøjer tilbyder Hologres MCP Server?

Den tilbyder execute_hg_select_sql, execute_hg_select_sql_with_serverless til SELECT-forespørgsler og execute_hg_dml_sql til INSERT-, UPDATE- og DELETE-operationer.

Hvordan sikrer jeg mine databaseoplysninger?

Brug miljøvariabler i MCP-serverkonfigurationens `env`-sektion til at gemme følsomme oplysninger som host, port, bruger, adgangskode og database.

Kan jeg bruge serverløs forespørgsel med Hologres MCP?

Ja, værktøjet execute_hg_select_sql_with_serverless muliggør skalerbare og effektive SELECT-forespørgsler via serverløs infrastruktur.

Hvad er de vigtigste anvendelsestilfælde for Hologres MCP i FlowHunt?

Automatiseret dataanalyse, metadatahentning, realtidsdataintegration og databasestyring til enterprise-skala dataworkflows.

Integrér Hologres med FlowHunt

Lås op for realtidsdataadgang og SQL-automatisering for dine AI-agenter med Hologres MCP Server. Kom i gang med problemfri databaseintegration i dag.

Lær mere

Holaspirit MCP Server
Holaspirit MCP Server

Holaspirit MCP Server

Holaspirit MCP Server integrerer AI-assistenter med Holaspirit og muliggør problemfri automatisering og hentning af organisationsdata via et Model Context Proto...

3 min læsning
AI MCP Server +4
MCP Databaseserver
MCP Databaseserver

MCP Databaseserver

MCP Databaseserveren muliggør sikker, programmatisk adgang til populære databaser som SQLite, SQL Server, PostgreSQL og MySQL for AI-assistenter og automatiseri...

4 min læsning
AI Database +4
Heroku MCP Server
Heroku MCP Server

Heroku MCP Server

Heroku MCP Server forbinder AI-assistenter med Heroku-platformen og muliggør automatiseret app-håndtering, udrulninger, ressourceovervågning og konfiguration vi...

4 min læsning
AI MCP Servers +3