Hologres MCP-Server-Integration

Was macht der “Hologres” MCP Server?

Der Hologres MCP Server dient als universelle Schnittstelle zwischen KI-Agenten und Hologres-Datenbanken. Er erleichtert die nahtlose Kommunikation und ermöglicht es KI-Assistenten und Clients, Metadaten abzurufen und SQL-Operationen direkt auf Hologres-Datenbanken auszuführen. Als Brücke befähigt der Hologres MCP Server KI-Entwicklungs-Workflows dazu, komplexe Datenbankabfragen durchzuführen, Daten zu manipulieren und datenbankbezogene Aufgaben über standardisierte Model Context Protocol (MCP)-Endpunkte zu automatisieren. Diese Integration vereinfacht den Zugriff auf unternehmensweite Daten, die in Hologres gespeichert sind, und unterstützt Aufgaben wie Metadaten-Inspektion, Datenanalyse, Echtzeit-Reporting und mehr – alles über sichere und konfigurierbare MCP-basierte Interaktionen.

Liste der Prompts

Keine Prompt-Vorlagen werden explizit im Repository oder der Dokumentation genannt.

Liste der Ressourcen

Keine Ressourcen werden explizit in der verfügbaren Dokumentation beschrieben.

Liste der Tools

• execute_hg_select_sql: Führt eine SQL-SELECT-Abfrage auf der Hologres-Datenbank aus, um Daten anhand benutzerdefinierter Abfragen abzurufen.
• execute_hg_select_sql_with_serverless: Führt eine SQL-SELECT-Abfrage auf der Hologres-Datenbank unter Verwendung von serverlosem Computing aus und ermöglicht so skalierbare und effiziente Datenabfragen.
• execute_hg_dml_sql: Führt DML-SQL-Abfragen (INSERT, UPDATE, DELETE) auf der Hologres-Datenbank aus und bietet Möglichkeiten zur Datenmanipulation.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Automatisierte Datenanalyse: KI-Agenten können Hologres-Datenbanken für Analysen, Reporting und Datenextraktion abfragen und so schnelle Einblicke ohne manuelles Schreiben von SQL gewinnen.
• Datenbankmanagement: Entwickler können Wartungsaufgaben wie Aktualisieren, Einfügen oder Löschen von Datensätzen direkt über LLM-gestützte Workflows automatisieren.
• Metadatenabfrage: KI-Assistenten können Datenbankschemata und Metadaten inspizieren und so bei der Datenmodellierung und Systemintegration unterstützen.
• Echtzeit-Datenintegration: Integrieren Sie Hologres-Daten in externe Dienste oder Dashboards und machen Sie Unternehmensdaten für Live-Anwendungen verfügbar.
• Serverloses Query Processing: Nutzen Sie serverlose Ausführung für skalierbare und kosteneffiziente Abfragen – ideal für dynamische Workloads oder großvolumige Datenoperationen.

Einrichtung

Windsurf

1. Voraussetzungen: Stellen Sie sicher, dass Python und das Paket hologres-mcp-server installiert sind (pip install hologres-mcp-server).
2. Konfiguration suchen: Öffnen Sie die Windsurf-Client-Konfigurationsdatei.
3. MCP Server hinzufügen: Fügen Sie den folgenden JSON-Schnipsel in den Abschnitt mcpServers ein:

   {
     "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. Speichern & Neustarten: Speichern Sie Ihre Änderungen und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen: Testen Sie die Einrichtung, indem Sie eine Abfrage über den MCP-Client senden.

Claude

1. Voraussetzungen: Stellen Sie sicher, dass hologres-mcp-server installiert und zugänglich ist.
2. Konfiguration suchen: Öffnen Sie Claudes MCP-Client-Konfiguration.
3. Konfigurieren: Fügen Sie Folgendes ein:

   {
     "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. Speichern & Neustarten: Speichern Sie die Änderungen und starten Sie Claude neu.
5. Integration testen: Führen Sie einen Testbefehl aus, um die Konnektivität zu prüfen.

Cursor

1. Voraussetzungen: Installieren Sie hologres-mcp-server via pip.
2. Konfiguration bearbeiten: Öffnen Sie die Konfigurationsdatei von Cursor.
3. MCP Server-Konfiguration einfügen:

   {
     "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. Speichern: Übernehmen Sie die Änderungen und starten Sie Cursor neu.
5. Überprüfen: Bestätigen Sie den Betrieb durch Ausführen einer SELECT-Abfrage.

Cline

1. Voraussetzungen installieren: Stellen Sie sicher, dass hologres-mcp-server installiert ist.
2. Konfiguration suchen: Öffnen Sie die Cline-MCP-Server-Konfigurationsdatei.
3. Server konfigurieren:

   {
     "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. Speichern & Neustarten: Speichern Sie die Datei und starten Sie Cline neu.
5. Setup testen: Bestätigen Sie die Integration durch Ausführen einer DML-Operation.

API-Keys absichern

Es wird empfohlen, Ihre Datenbank-Zugangsdaten und API-Keys mit Umgebungsvariablen abzusichern. Sie können diese im env-Abschnitt setzen:

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

Nutzung dieses MCP in Flows

Verwendung von MCP in FlowHunt

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie 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 System-MCP-Konfigurationsbereich tragen Sie Ihre MCP-Serverdetails in folgendem JSON-Format ein:

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

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

Übersicht

Zwischen den beiden Tabellen hier eine kurze Bewertung und Begründung:

Der Hologres MCP Server bietet solide Datenbankintegration und klare Dokumentation für Setup und Tools. Das Fehlen dokumentierter Prompt-Vorlagen, expliziter Ressourcen oder Sampling-/Roots-Supports mindert jedoch seine Gesamtausprägung als MCP-Server. Für datenbankzentrierte Anwendungsfälle ist er robust, es fehlen aber einige umfassendere MCP-Funktionen.

Unser Fazit

Bewertung: 6/10
Dieser MCP-Server ist zuverlässig für seinen Zielanwendungsfall (Datenbankinteraktion mit Hologres) und bietet klare Anweisungen zur Einrichtung. Das Fehlen von Prompt-Vorlagen, Ressourcen und erweiterten MCP-Features (Sampling, Roots) begrenzt jedoch die Flexibilität für kontextübergreifende Workflows.

MCP-Score