AnalyticDB for MySQL MCP-Server

Was macht der “AnalyticDB for MySQL” MCP-Server?

Der AnalyticDB for MySQL MCP-Server fungiert als universelle Schnittstelle zwischen KI-Agenten und den AnalyticDB for MySQL-Datenbanken von Alibaba Cloud. Durch die Implementierung des Model Context Protocol (MCP) ermöglicht dieser Server eine nahtlose Kommunikation zwischen KI-Assistenten und AnalyticDB for MySQL, sodass Agenten auf Datenbankmetadaten zugreifen und SQL-Operationen ausführen können. Diese Integration ist besonders nützlich, um die Fähigkeiten KI-gesteuerter Anwendungen in den Bereichen Datenbankabfragen, -management und -analysen zu erweitern und fortschrittlichere, kontextbezogene sowie automatisierte Workflows für Entwickler und Data Engineers zu ermöglichen.

Liste der Prompts

Im Repository sind keine Informationen zu Prompt-Vorlagen vorhanden.

Liste der Ressourcen

In den verfügbaren Dateien sind keine spezifischen Ressourcen dokumentiert oder beschrieben.

Liste der Tools

Die Dokumentation verweist auf „Tools“ als Komponente, beschreibt jedoch keine spezifischen Tools, die vom AnalyticDB for MySQL MCP-Server bereitgestellt werden.

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• Datenbank-Metadatenabfrage: Ermöglicht KI-Agenten das Abrufen und Auslesen von Metadaten, z. B. Schema-Informationen, aus AnalyticDB for MySQL, was automatisierte Datenexploration erleichtert.
• Automatisierte SQL-Ausführung: Ermöglicht KI-gesteuerten Anwendungen die Ausführung von SQL-Abfragen, z. B. für Datenanalyse, Reporting und Business Intelligence.
• Datenbankmanagement: Unterstützt KI-gestützte Verwaltungsaufgaben wie Monitoring, Diagnostik und Routineoperationen in AnalyticDB for MySQL.
• Integration in KI-Entwicklungs-Workflows: Verbindet AnalyticDB for MySQL mit KI-Entwicklungsplattformen und fördert datengetriebene Workflows sowie Echtzeitanalysen.
• MCP Inspector Debugging: Unterstützt lokales Debugging mit MCP Inspector, was Entwicklern den Aufbau, das Testen und die Bereitstellung eigener MCP-Integrationen für AnalyticDB erleichtert.

Einrichtung

Windsurf

1. Voraussetzungen: Node.js, uv-Paketmanager und Zugriff auf die MCP-Client-Konfigurationsdatei sicherstellen.
2. Repository herunterladen:
   git clone https://github.com/aliyun/alibabacloud-adb-mysql-mcp-server
3. Konfigurationsdatei aktualisieren: Folgende Konfiguration hinzufügen:

   {
     "mcpServers": {
       "adb-mysql-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "/path/to/alibabacloud-adb-mysql-mcp-server",
           "run",
           "adb-mysql-mcp-server"
         ],
         "env": {
           "ADB_MYSQL_HOST": "host",
           "ADB_MYSQL_PORT": "port",
           "ADB_MYSQL_USER": "database_user",
           "ADB_MYSQL_PASSWORD": "database_password",
           "ADB_MYSQL_DATABASE": "database"
         }
       }
     }
   }
   

4. Speichern und Windsurf ggf. neu starten.
5. Überprüfen, ob der Server läuft und erreichbar ist.

Claude

1. Voraussetzungen: Python/pip, Node.js und Zugriff auf die MCP-Client-Konfiguration.
2. Installation über pip:
   pip install adb-mysql-mcp-server
3. Konfiguration aktualisieren:

   {
     "mcpServers": {
       "adb-mysql-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "run",
           "--with",
           "adb-mysql-mcp-server",
           "adb-mysql-mcp-server"
         ],
         "env": {
           "ADB_MYSQL_HOST": "host",
           "ADB_MYSQL_PORT": "port",
           "ADB_MYSQL_USER": "database_user",
           "ADB_MYSQL_PASSWORD": "database_password",
           "ADB_MYSQL_DATABASE": "database"
         }
       }
     }
   }
   

4. Speichern und Claude bei Bedarf neu starten.
5. Verbindung überprüfen.

Cursor

1. Voraussetzungen: Node.js, pip und uv müssen verfügbar sein.
2. Klonen oder installieren:
   git clone https://github.com/aliyun/alibabacloud-adb-mysql-mcp-server
   oder
   pip install adb-mysql-mcp-server
3. Cursor MCP-Integration mit obiger JSON-Konfiguration einrichten.
4. Speichern und Cursor neu laden.
5. Prüfen, ob der Server in den Tools erscheint.

Cline

1. Voraussetzungen: MCP-Client-Konfiguration, Node.js, pip und uv.
2. Installation oder Klonen wie bei den anderen Plattformen.
3. Konfigurationsdatei bearbeiten, sodass sie dem oben genannten JSON entspricht und die Umgebungsvariablen für die Datenbank korrekt gesetzt sind.
4. Cline neu starten, damit der neue MCP-Server geladen wird.
5. Testen durch Ausführen einer Beispielabfrage.

Sichere API-Schlüsselverwaltung:
Alle Plattformen unterstützen Umgebungsvariablen für die sichere Verwaltung sensibler Zugangsdaten:

"env": {
  "ADB_MYSQL_HOST": "host",
  "ADB_MYSQL_PORT": "port",
  "ADB_MYSQL_USER": "database_user",
  "ADB_MYSQL_PASSWORD": "database_password",
  "ADB_MYSQL_DATABASE": "database"
}

Verwendung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt nutzen

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Abschnitt für die systemweite MCP-Konfiguration tragen Sie Ihre MCP-Server-Daten in folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “adb-mysql-mcp-server” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL entsprechend anzupassen.

Übersicht

Unsere Einschätzung:
Dieser MCP-Server bietet solide Integrationsanleitungen und einen klaren Überblick zur Verbindung von KI-Assistenten mit AnalyticDB for MySQL, aber es fehlen Dokumentationen zu Prompt-Vorlagen, expliziten Tools oder Ressourcenstrukturen. Er eignet sich am besten für Entwickler, die den MCP-Standard bereits kennen und Datenbank-KI-Integrationen anstreben, würde aber von umfassenderer Dokumentation und Beispielen profitieren.

MCP-Bewertung

Bewertung: 4/10
Der MCP-Server ist Open-Source und wird bereits genutzt, doch der Mangel an detaillierter Dokumentation zu Prompts, Tools und Ressourcen schränkt seine Nutzbarkeit für neue Anwender und breitere Integrationsszenarien ein.