AnalyticDB PostgreSQL MCP Server

Was macht der “AnalyticDB PostgreSQL” MCP Server?

Der AnalyticDB PostgreSQL MCP Server fungiert als universelle Brücke zwischen KI-Assistenten und AnalyticDB PostgreSQL-Datenbanken. Er ermöglicht eine nahtlose Interaktion, indem KI-Agenten Datenbank-Metadaten abrufen, SQL-Abfragen ausführen und Datenbankoperationen programmatisch verwalten können. Durch standardisierten Zugriff auf Datenbankfunktionen erleichtert dieser MCP-Server Aufgaben wie Schema-Erkundung, Abfrageausführung, das Sammeln von Tabellenstatistiken und die Analyse der Abfrageperformance. Das macht ihn zu einem unverzichtbaren Tool für Entwickler und Data Engineers, die KI-gesteuerte Workflows mit leistungsstarken, unternehmensfähigen PostgreSQL-Analytics-Datenbanken integrieren möchten.

Liste der Prompts

Keine Prompt-Vorlagen im bereitgestellten Repository oder in der Dokumentation erwähnt.

Liste der Ressourcen

• adbpg:///schemas
  Ruft alle Schemas ab, die in der verbundenen AnalyticDB PostgreSQL-Datenbank vorhanden sind.

• adbpg:///{schema}/tables
  Listet alle Tabellen in einem angegebenen Schema auf.

• adbpg:///{schema}/{table}/ddl
  Liefert das Data Definition Language (DDL)-Statement für eine bestimmte Tabelle.

• adbpg:///{schema}/{table}/statistics
  Zeigt Statistiken zu einer bestimmten Tabelle an und unterstützt so Performance-Analyse und Optimierung.

Liste der Tools

• execute_select_sql
  Führt SELECT-SQL-Abfragen auf dem AnalyticDB PostgreSQL-Server aus, um Daten abzurufen.

• execute_dml_sql
  Führt DML-Operationen (Data Manipulation Language) wie INSERT, UPDATE oder DELETE aus.

• execute_ddl_sql
  Führt DDL-Operationen (Data Definition Language) wie CREATE, ALTER oder DROP aus.

• analyze_table
  Sammelt Statistiken für eine Tabelle zur Optimierung der Datenbank-Performance.

• explain_query
  Liefert den Ausführungsplan für eine SQL-Abfrage und hilft, die Abfrageperformance zu verstehen und zu optimieren.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Datenbank-Erkundung und Metadatenabruf
  Entwickler können Datenbankschemas einfach erkunden, Tabellen auflisten und Tabellendefinitionen abrufen, was die Produktivität und das Verständnis der Datenstrukturen erhöht.

• Automatisierte Abfrageausführung
  KI-Agenten können SELECT- und DML-Abfragen programmatisch ausführen, wodurch Anwendungsfälle wie Berichtserstellung, Datenaktualisierung und automatisierte Workflows ermöglicht werden.

• Schema-Management und -Entwicklung
  Der Server ermöglicht die Ausführung von DDL-Abfragen und unterstützt damit Schemaänderungen wie das Erstellen, Anpassen oder Löschen von Tabellen – etwa als Teil von CI/CD-Pipelines.

• Performance-Tuning
  Tools wie analyze_table und explain_query helfen Entwicklern, Statistiken und Ausführungspläne zu sammeln, um Engpässe zu erkennen und Abfragen zu optimieren.

• KI-gesteuerte Datenanalyse
  Durch die Integration mit KI-Assistenten kann der Server kontextabhängige Datenanalysen unterstützen und eine intelligente Datenexploration sowie Erkenntnisgewinn ermöglichen.

Einrichtung

Windsurf

1. Voraussetzungen:
   Stellen Sie sicher, dass Python 3.10+ und die benötigten Pakete installiert sind.
2. Klonen oder Installation:
   • Klonen: git clone https://github.com/aliyun/alibabacloud-adbpg-mcp-server.git
   • Oder mit pip installieren: pip install adbpg_mcp_server
3. Konfiguration bearbeiten:
   Öffnen Sie die Windsurf MCP-Client-Konfigurationsdatei.
4. MCP Server hinzufügen:
   Fügen Sie folgendes JSON ein:

   "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. Speichern & Neustarten
   Datei speichern und Windsurf neu starten.

Claude

1. Voraussetzungen:
   Python 3.10+ und Abhängigkeiten installiert.
2. Server installieren:
   pip install adbpg_mcp_server
3. Konfiguration bearbeiten:
   Öffnen Sie Claudes MCP-Konfiguration.
4. MCP Server hinzufügen:

   "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. Speichern & Neustarten
   Konfiguration speichern und Claude neu starten.

Cursor

1. Voraussetzungen:
   Stellen Sie sicher, dass Python 3.10+ und Abhängigkeiten vorhanden sind.
2. Klonen oder Installation:
   Klonen oder ausführen: pip install adbpg_mcp_server.
3. Konfiguration bearbeiten:
   Öffnen Sie die MCP-Konfigurationsdatei von Cursor.
4. MCP Server hinzufügen:

   "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. Speichern & Neustarten
   Speichern und Cursor neu starten.

Cline

1. Voraussetzungen:
   Python 3.10+ und Abhängigkeiten.
2. Klonen oder Installation:
   Verwenden Sie entweder Git oder pip wie oben.
3. Konfiguration bearbeiten:
   Öffnen Sie die MCP-Konfiguration.
4. MCP Server hinzufügen:

   "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. Speichern & Neustarten
   Konfiguration speichern und Cline neu starten.

API-Schlüssel absichern

Umgebungsvariablen werden für Datenbank-Zugangsdaten verwendet. Um die Sicherheit zu erhöhen, nutzen Sie Umgebungsvariablen statt sensibler Daten im Klartext:

"env": {
  "ADBPG_HOST": "${ADBPG_HOST}",
  "ADBPG_PORT": "${ADBPG_PORT}",
  "ADBPG_USER": "${ADBPG_USER}",
  "ADBPG_PASSWORD": "${ADBPG_PASSWORD}",
  "ADBPG_DATABASE": "${ADBPG_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 diese mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Fügen Sie im Bereich System-MCP-Konfiguration Ihre MCP-Server-Daten im folgenden 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 und Möglichkeiten 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

Basierend auf der verfügbaren Dokumentation bietet der AnalyticDB PostgreSQL MCP Server eine solide Integration für datenbankgetriebene Workflows mit klaren Tools und Ressourcen-Endpunkten. Schwächen bestehen im Bereich Prompt-Vorlagen und expliziter Unterstützung für Roots/Sampling.

MCP Score

Meinung & Bewertung:
Dieser MCP-Server ist für seine Kernfunktionen zur Datenbankintegration gut dokumentiert und deckt die wesentlichen Entwicklerbedürfnisse für PostgreSQL ab. Das Fehlen von Prompt-Vorlagen und erweiterten MCP-Features wie Roots oder Sampling ist ein Nachteil, aber der Fokus und die Klarheit machen ihn für datenbankorientierte Workflows nützlich. Bewertung: 7/10