Vertica MCP-Server

Was macht der “Vertica” MCP-Server?

Der Vertica MCP (Model Context Protocol) Server wurde entwickelt, um eine nahtlose Integration zwischen KI-Assistenten und dem Vertica (OpenText Vertica) Datenbanksystem zu ermöglichen. Als Brücke erlaubt er KI-Clients, komplexe Datenbankoperationen auszuführen, Schemata zu verwalten und mit großen Datensätzen effizient zu interagieren. Mit Features wie Connection Pooling, SSL/TLS-Sicherheit und feingranularen Berechtigungskontrollen ermöglicht der Vertica MCP-Server Aufgaben wie das Ausführen von SQL-Abfragen, das Streamen von Ergebnissen in Chargen, die Inspektion von Datenbankschemata sowie das Management von Indizes und Ansichten. Dieser Server vereinfacht die Arbeitsabläufe für Entwickler und Dateningenieure, die KI-Tools mit unternehmensweiten Vertica-Datenbanken verbinden möchten – etwa für automatisierte Datenanalyse, Reporting und Echtzeit-Datenverarbeitung.

Liste der Prompts

Im bereitgestellten Repository sind keine Prompt-Vorlagen explizit aufgeführt.

Liste der Ressourcen

Im Repository sind keine expliziten MCP-Ressourcen dokumentiert.

Liste der Tools

• execute_query
  Führen Sie SQL-Abfragen mit Unterstützung für alle SQL-Operationen aus.

• stream_query
  Streamen Sie große Abfrageergebnisse in Chargen für effizientes Datenhandling.

• copy_data
  Massendatenimport über Verticas COPY-Befehl, geeignet für große Datensätze.

• get_table_structure
  Abrufen detaillierter Tabellenstrukturen, einschließlich Spalteninformationen und Constraints.

• list_indexes
  Listen Sie alle Indizes einer bestimmten Tabelle auf, inklusive Typ, Einzigartigkeit und zugehörigen Spalten.

• list_views
  Zeigen Sie alle Ansichten eines Schemas an und geben Sie deren Definitionen aus.

Anwendungsfälle für diesen MCP-Server

• Automatisierung von Datenbankabfragen
  KI-Agenten können komplexe SQL-Abfragen auf Vertica-Datenbanken ausführen und so automatisierte Datenabfragen und Berichterstellung ermöglichen.

• Massendatenimport
  Laden Sie große Datensätze effizient über den COPY-Befehl in Vertica, um Big-Data-Workflows und ETL-Prozesse zu unterstützen.

• Schema- und Struktur-Inspektion
  Entwickler können Tabellenstrukturen, Indizes und Ansichten automatisch inspizieren, um Datenbankschemata zu verstehen und zu dokumentieren.

• Echtzeitdaten-Streaming
  Streamen Sie große Abfrageergebnisse in handhabbaren Chargen und ermöglichen Sie so skalierbare Analysen und Dashboards für Echtzeit-Monitoring.

• Sicherer und berechtigter Zugriff
  Erzwingen Sie granulare Berechtigungen auf Operations- und Schema-Ebene für sensible Datenoperationen, um Compliance und Sicherheit im Unternehmen sicherzustellen.

So richten Sie es ein

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js und die uvx-Laufzeit installiert sind.
2. Suchen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den Vertica MCP-Server mit folgendem JSON-Snippet hinzu:

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

4. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie die Serververbindung über die Windsurf-Oberfläche.

Absicherung von API-Schlüsseln (Umgebungsvariablen)

{
  "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. Installieren Sie Node.js und uvx.
2. Öffnen Sie die Claude-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den Vertica MCP-Server wie oben gezeigt hinzu.
4. Speichern Sie die Änderungen und starten Sie Claude neu.
5. Bestätigen Sie die Aktivität des Servers in der Claude-Oberfläche.

Cursor

1. Installieren Sie erforderliche Abhängigkeiten (Node.js, uvx).
2. Bearbeiten Sie die Konfigurationsdatei von Cursor.
3. Fügen Sie das Vertica MCP-Server-Konfigurations-JSON ein.
4. Speichern und starten Sie Cursor neu.
5. Überprüfen Sie den Verbindungsstatus im Cursor-Dashboard.

Cline

1. Bereiten Sie Ihre Umgebung mit Node.js und uvx vor.
2. Rufen Sie die Cline MCP-Konfiguration auf.
3. Fügen Sie den Vertica MCP-Server-Block gemäß dem JSON-Beispiel hinzu.
4. Speichern und starten Sie Cline neu.
5. Validieren Sie die Verbindung innerhalb von Cline.

So nutzen Sie diesen MCP in Flows

Verwendung von MCP in FlowHunt

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 Abschnitt “System-MCP-Konfiguration” tragen Sie Ihre MCP-Server-Details in folgendem JSON-Format ein:

{
  "vertica": {
    "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, “vertica” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL an Ihre eigene MCP-Server-URL anzupassen.

Übersicht

Ein solider, fokussierter MCP-Server für Vertica mit starker Tool-Unterstützung für Datenbank-Operationen, aber ohne Prompt-Vorlagen, explizite Ressourcen-Definitionen, Root-Grenzen und Sampling-Support. Gute Sicherheits- und Setup-Dokumentation. Bewertung: 6/10.

MCP-Score