AnalyticDB PostgreSQL MCP-Server

Was macht der “AnalyticDB PostgreSQL” MCP-Server?

Der AnalyticDB PostgreSQL MCP-Server fungiert als universelle Schnittstelle zwischen KI-Assistenten und AnalyticDB PostgreSQL-Datenbanken. Dieser Server ermöglicht es KI-Agenten, nahtlos mit AnalyticDB PostgreSQL zu kommunizieren, Datenbank-Metadaten abzurufen und verschiedene SQL-Operationen auszuführen. Durch die Bereitstellung von Datenbankfunktionen über das Model Context Protocol (MCP) können KI-Modelle Aufgaben wie das Ausführen von SELECT-, DML- und DDL-SQL-Abfragen, das Analysieren von Tabellenstatistiken sowie das Abrufen von Schema- oder Tabelleninformationen übernehmen. Dies verbessert Entwicklungsworkflows erheblich, indem Aufgaben wie Datenbankabfragen, Schema-Exploration und Performance-Analysen innerhalb KI-getriebener Umgebungen automatisiert und optimiert werden.

Übersicht der Prompts

Im Repository oder in der Dokumentation werden keine Prompt-Vorlagen erwähnt.

Übersicht der Ressourcen

• adbpg:///schemas: Ruft alle in der verbundenen AnalyticDB PostgreSQL-Datenbank vorhandenen Schemata ab.
• adbpg:///{schema}/tables: Listet alle Tabellen in einem angegebenen Schema auf.
• adbpg:///{schema}/{table}/ddl: Ruft das Data Definition Language (DDL)-Statement für eine bestimmte Tabelle ab.
• adbpg:///{schema}/{table}/statistics: Zeigt detaillierte Statistiken für eine bestimmte Tabelle an.

Übersicht der Tools

• execute_select_sql: Führt SELECT-SQL-Abfragen auf dem AnalyticDB PostgreSQL-Server aus, um Daten abzurufen.
• execute_dml_sql: Führt DML- (INSERT, UPDATE, DELETE) SQL-Abfragen zur Änderung von Datenbankeinträgen aus.
• execute_ddl_sql: Führt DDL- (CREATE, ALTER, DROP) SQL-Abfragen für das Management des Datenbankschemas aus.
• analyze_table: Sammelt und aktualisiert Tabellenstatistiken, um die Abfrageplanung zu optimieren.
• explain_query: Holt den Ausführungsplan für eine gegebene SQL-Abfrage, um die Performance zu analysieren.

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• KI-gesteuerte Datenbankabfragen: Ermöglicht KI-Agenten das Ausführen von SELECT- oder DML-SQL-Kommandos für direkten Datenabruf oder -änderung via natürlicher Sprache.
• Schema- und Metadaten-Exploration: KI-Modelle können Schemata, Tabellen und DDLs abrufen und auflisten, um die Datenbankstruktur effizient zu erkunden.
• Automatisierte Tabellenanalyse: Mit dem Tool analyze_table lassen sich Statistiken sammeln und aktualisieren, um die Abfrageoptimierung und Performance zu verbessern.
• Leitfaden zur Abfrageoptimierung: Mit dem Tool explain_query können Entwickler oder KI-Agenten SQL-Abfragen verstehen und optimieren.
• Integration in Daten-Workflows: Datenbankoperationen können nahtlos in größere, von KI oder Orchestrierungstools gesteuerte automatisierte Workflows integriert werden.

So richten Sie es ein

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Python 3.10+ installiert ist.
2. Laden Sie das Repository herunter oder klonen Sie es:
   git clone https://github.com/aliyun/alibabacloud-adbpg-mcp-server.git
3. Fügen Sie in Ihrer Windsurf-Konfigurationsdatei den MCP-Server hinzu:

"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. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie die Verbindung, indem Sie sicherstellen, dass der Server auf MCP-Anfragen reagiert.

Claude

1. Installieren Sie Python 3.10+ und die benötigten Pakete.
2. Installation via pip:
   pip install adbpg_mcp_server
3. Fügen Sie den Server wie folgt in die Claude-Konfiguration ein:

"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. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Claude neu.
5. Stellen Sie sicher, dass der MCP-Server läuft.

Cursor

1. Richten Sie Python 3.10+ und Abhängigkeiten ein.
2. Wählen Sie entweder die Klon- oder pip-Installationsoption (siehe oben).
3. Bearbeiten Sie die Cursor-Konfigurationsdatei wie folgt:

"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. Speichern, Cursor neu starten und die MCP-Serverfunktion überprüfen.

Cline

1. Stellen Sie sicher, dass Python 3.10+ installiert und alle Abhängigkeiten vorhanden sind.
2. Klonen oder installieren Sie das Paket per pip.
3. Aktualisieren Sie die Cline-Konfiguration wie folgt:

"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. Speichern Sie die Änderungen und starten Sie Cline neu.
5. Prüfen Sie die Verbindung, um sicherzustellen, dass der Server erreichbar ist.

Schutz von API-Schlüsseln

Speichern Sie sensible Werte wie Datenbankpasswörter immer in Umgebungsvariablen und nicht im Klartext in Konfigurationsdateien. Beispiel:

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

Richten Sie die entsprechenden Umgebungsvariablen auf Ihrem System für eine sichere Integration ein.

So nutzen Sie diesen MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

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

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich System-MCP-Konfiguration tragen Sie Ihre MCP-Serverdetails in folgendem JSON-Format ein:

{
  "adbpg-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 nutzen. Denken Sie daran, “adbpg-mcp-server” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers und die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL zu ersetzen.

Übersicht

Eine Überprüfung dieses MCP-Servers zeigt, dass er eine solide Dokumentation für Setup, Ressourcen und Tools bietet, aber weder Prompt-Vorlagen noch erweiterte Features wie Roots oder Sampling erwähnt werden. Der Fokus liegt klar auf datenbankzentrierten Workflows.

MCP-Bewertung

Bewertung:
Ich würde diesem MCP-Server eine 7/10 geben. Er ist gut dokumentiert für grundlegende Integration und Datenbankanwendungsfälle, punktet jedoch wegen fehlender Prompt-Vorlagen, fortgeschrittener MCP-Features und geringer Community-Adoption (Sterne/Forks) niedriger. Für datenbankfokussierte KI-Workflows ist er ein starker Ausgangspunkt.