Servidor MCP de AnalyticDB PostgreSQL

¿Qué hace el Servidor MCP de “AnalyticDB PostgreSQL”?

El Servidor MCP de AnalyticDB PostgreSQL actúa como una interfaz universal entre asistentes de IA y bases de datos AnalyticDB PostgreSQL. Este servidor permite que los agentes de IA se comuniquen de forma fluida con AnalyticDB PostgreSQL, permitiéndoles obtener metadatos de la base de datos y ejecutar diversas operaciones SQL. Al exponer las funcionalidades de la base de datos a través del Model Context Protocol (MCP), habilita a los modelos de IA para realizar tareas como ejecutar consultas SQL SELECT, DML y DDL, analizar estadísticas de tablas y recuperar información de esquemas o tablas. Esto mejora considerablemente los flujos de trabajo de desarrollo al automatizar y simplificar tareas como consultas a la base de datos, exploración de esquemas y análisis de rendimiento desde entornos dirigidos por IA.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompts en el repositorio o documentación.

Lista de Recursos

• adbpg:///schemas: Recupera todos los esquemas presentes en la base de datos AnalyticDB PostgreSQL conectada.
• adbpg:///{schema}/tables: Lista todas las tablas dentro de un esquema especificado.
• adbpg:///{schema}/{table}/ddl: Obtiene la sentencia DDL (Lenguaje de Definición de Datos) de una tabla específica.
• adbpg:///{schema}/{table}/statistics: Muestra estadísticas detalladas de una tabla en particular.

Lista de Herramientas

• execute_select_sql: Ejecuta consultas SQL SELECT en el servidor AnalyticDB PostgreSQL, permitiendo la recuperación de datos.
• execute_dml_sql: Ejecuta consultas SQL DML (INSERT, UPDATE, DELETE), permitiendo la modificación de registros en la base de datos.
• execute_ddl_sql: Ejecuta consultas SQL DDL (CREATE, ALTER, DROP) para la gestión del esquema de la base de datos.
• analyze_table: Recopila y actualiza estadísticas de tablas para optimizar la planificación de consultas.
• explain_query: Obtiene el plan de ejecución para una consulta SQL determinada para diagnosticar el rendimiento.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Consultas a bases de datos impulsadas por IA: Permite a los agentes de IA ejecutar comandos SQL SELECT o DML, facilitando la recuperación o modificación directa de datos mediante interfaces de lenguaje natural.
• Exploración de esquemas y metadatos: Permite a los modelos de IA recuperar y listar esquemas, tablas y DDLs para explorar la estructura de la base de datos de forma eficiente.
• Análisis automatizado de tablas: Utiliza la herramienta analyze_table para recopilar y actualizar estadísticas, mejorando la optimización de consultas y el ajuste de rendimiento.
• Guía para optimización de consultas: Utiliza la herramienta explain_query para ayudar a desarrolladores o agentes de IA a entender y optimizar consultas SQL.
• Integración en flujos de datos: Incorpora operaciones de bases de datos de forma fluida dentro de flujos de trabajo automatizados gestionados por IA o herramientas de orquestación.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener Python 3.10+ instalado.
2. Descarga o clona el repositorio:
   git clone https://github.com/aliyun/alibabacloud-adbpg-mcp-server.git
3. En el archivo de configuración de Windsurf, agrega el servidor MCP:

"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. Guarda la configuración y reinicia Windsurf.
5. Verifica la conexión asegurándote de que el servidor responde a las solicitudes MCP.

Claude

1. Instala Python 3.10+ y los paquetes requeridos.
2. Instala vía pip:
   pip install adbpg_mcp_server
3. Agrega el servidor a la configuración de Claude de la siguiente manera:

"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. Guarda la configuración y reinicia Claude.
5. Confirma que el servidor MCP esté operativo.

Cursor

1. Configura Python 3.10+ y las dependencias.
2. Elige entre clonar o instalar vía pip (ver arriba).
3. Edita el archivo de configuración de Cursor para incluir:

"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. Guarda, reinicia Cursor y verifica la funcionalidad del servidor MCP.

Cline

1. Asegúrate de que Python 3.10+ esté listo y las dependencias instaladas.
2. Clona o instala el paquete vía pip.
3. Actualiza la configuración de Cline como se muestra abajo:

"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. Guarda los cambios y reinicia Cline.
5. Verifica la conexión para asegurar que el servidor sea accesible.

Protección de claves API

Guarda siempre los valores sensibles como contraseñas de bases de datos en variables de entorno, no en archivos de configuración en texto plano. Ejemplo:

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

Configura las variables de entorno de tu sistema en consecuencia para una integración segura.

Cómo usar este MCP dentro de flujos

Usando MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración MCP del sistema, introduce los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “adbpg-mcp-server” por el nombre real de tu servidor MCP y la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Una revisión de este servidor MCP muestra que tiene documentación sólida para la configuración, recursos y herramientas, pero carece de plantillas de prompts y no menciona características avanzadas como Roots o muestreo. Su enfoque está claramente en flujos de trabajo centrados en bases de datos.

Puntuación MCP

Calificación:
Le daría a este servidor MCP un 7/10. Está bien documentado para la integración básica y los casos de uso con bases de datos, pero obtiene menor puntuación por la ausencia de plantillas de prompts, funciones MCP avanzadas y baja adopción en la comunidad (estrellas/forks). Para flujos de trabajo de IA enfocados en bases de datos, es un punto de partida sólido.