Vertica MCP-server

Hvad laver “Vertica” MCP-serveren?

Vertica MCP (Model Context Protocol) Serveren er designet til at muliggøre problemfri integration mellem AI-assistenter og Vertica (OpenText Vertica) databasesystemet. Som et bindeled giver den AI-klienter mulighed for at udføre komplekse databaseoperationer, administrere skemaer og interagere effektivt med store datasæt. Med funktioner som forbindelsespuljer, SSL/TLS-sikkerhed og granulære rettighedsstyringer gør Vertica MCP-serveren det muligt at udføre SQL-forespørgsler, streame forespørgselsresultater i batches, inspicere databaseskemaer samt administrere indekser og views. Denne server effektiviserer markant arbejdsgangen for udviklere og dataingeniører, der skal forbinde AI-værktøjer med virksomheds-grade Vertica-databaser og understøtter anvendelsestilfælde som automatiseret dataanalyse, rapportering og realtidsdatabehandling.

Liste over Prompter

Der er ingen prompt-skabeloner nævnt eksplicit i den tilgængelige dokumentation for dette repository.

Liste over Ressourcer

Der er ingen eksplicitte MCP-ressourcer dokumenteret i repositoryet.

Liste over Værktøjer

• execute_query
  Udfør SQL-forespørgsler med understøttelse af alle SQL-operationer.

• stream_query
  Stream store forespørgselsresultater i batches, med konfigurerbare batchstørrelser for effektiv datahåndtering.

• copy_data
  Udfør bulk-dataindlæsning med Verticas COPY-kommando, velegnet til store datasæt.

• get_table_structure
  Hent detaljerede tabelstrukturer, inklusive kolonneinformation og restriktioner.

• list_indexes
  Oplist alle indekser for en angiven tabel, sammen med indextyper, unikhed og tilhørende kolonner.

• list_views
  Oplist alle views i et skema og vis deres definitioner.

Anvendelsestilfælde for denne MCP-server

• Automatisering af databaseforespørgsler
  AI-agenter kan udføre komplekse SQL-forespørgsler på Vertica-databaser, hvilket muliggør automatiseret dataudtræk og rapportgenerering.

• Bulk-dataindlæsning
  Indlæs effektivt store datasæt i Vertica ved hjælp af COPY-kommandoen, til understøttelse af big data-workflows og ETL-processer.

• Skema- og strukturinspektion
  Udviklere kan automatisk inspicere tabelstrukturer, indekser og views for at forstå og dokumentere databaseskemaer.

• Realtidsdatastreaming
  Stream store forespørgselsresultater i håndterbare batches, hvilket muliggør skalerbar analyse og realtidsmonitoreringsdashboards.

• Sikker og rettighedsstyret adgang
  Håndhæv granulære operationer og skemaniveau-rettigheder for følsomme dataoperationer, for at sikre overholdelse og sikkerhed i virksomheden.

Sådan sættes den op

Windsurf

1. Sørg for, at du har Node.js og uvx-runtime installeret.
2. Find din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Tilføj Vertica MCP-serveren med følgende JSON-udsnit:

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

4. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
5. Bekræft serverforbindelsen via Windsurf-interfacet.

Sikring af API-nøgler (miljøvariabler)

{
  "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. Installer Node.js og uvx.
2. Åbn Claude-konfigurationsfilen.
3. Tilføj Vertica MCP-serveren som vist ovenfor.
4. Gem ændringerne og genstart Claude.
5. Bekræft, at serveren er aktiv i Claudes UI.

Cursor

1. Installer de nødvendige afhængigheder (Node.js, uvx).
2. Rediger Cursors konfigurationsfil.
3. Indsæt Vertica MCP-serverens konfigurations-JSON.
4. Gem og genstart Cursor.
5. Tjek forbindelsesstatus i Cursors dashboard.

Cline

1. Forbered dit miljø med Node.js og uvx.
2. Tilgå Cline MCP-konfigurationen.
3. Tilføj Vertica MCP-server-blokken som i JSON-eksemplet.
4. Gem og genstart Cline.
5. Valider forbindelsen i Cline.

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. Indsæt dine MCP-serverdetaljer i systemets MCP-konfigurationssektion med dette JSON-format:

{
  "vertica": {
    "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 dens funktioner og kapaciteter. Husk at ændre “vertica” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

En solid, fokuseret MCP-server til Vertica med stærke værktøjer til databaseoperationer, men mangler prompt-skabeloner, eksplicitte resourcedefinitioner, root boundaries og sampling-support. God sikkerhed og opsætningsdokumentation. Bedømmelse: 6/10.

MCP-score