Servidor MCP de AnalyticDB PostgreSQL

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

El Servidor MCP de AnalyticDB PostgreSQL actúa como un puente universal entre asistentes de IA y bases de datos AnalyticDB PostgreSQL. Permite una interacción fluida al permitir que los agentes de IA recuperen metadatos de la base de datos, ejecuten consultas SQL y gestionen operaciones de la base de datos de forma programática. Al proporcionar acceso estandarizado a las funcionalidades de la base de datos, este servidor MCP facilita tareas como la exploración de esquemas, ejecución de consultas, recopilación de estadísticas de tablas y análisis de rendimiento de consultas. Esto lo convierte en una herramienta esencial para desarrolladores e ingenieros de datos que buscan integrar flujos de trabajo impulsados por IA con bases de datos analíticas PostgreSQL robustas y listas para empresas.

Lista de Prompts

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

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
  Proporciona la sentencia de Lenguaje de Definición de Datos (DDL) para una tabla específica.

• adbpg:///{schema}/{table}/statistics
  Muestra estadísticas relacionadas con una tabla dada, ayudando en el análisis y optimización del rendimiento.

Lista de Herramientas

• execute_select_sql
  Ejecuta consultas SQL SELECT en el servidor AnalyticDB PostgreSQL para recuperar datos.

• execute_dml_sql
  Ejecuta operaciones DML (Lenguaje de Manipulación de Datos) como INSERT, UPDATE o DELETE.

• execute_ddl_sql
  Ejecuta operaciones DDL (Lenguaje de Definición de Datos) como CREATE, ALTER o DROP.

• analyze_table
  Recopila estadísticas para una tabla para optimizar el rendimiento de la base de datos.

• explain_query
  Proporciona el plan de ejecución para una consulta SQL dada, ayudando a los usuarios a entender y optimizar el rendimiento de las consultas.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Exploración de Bases de Datos y Recuperación de Metadatos
  Los desarrolladores pueden explorar fácilmente los esquemas de la base de datos, listar tablas y acceder a definiciones de tablas, mejorando la productividad y la comprensión de las estructuras de datos.

• Ejecución Automatizada de Consultas
  Los agentes de IA pueden ejecutar consultas SELECT y DML de forma programática, permitiendo casos de uso como generación de informes, actualizaciones de datos y flujos de trabajo automatizados.

• Gestión y Evolución de Esquemas
  El servidor permite ejecutar consultas DDL, facilitando cambios de esquema como crear, modificar o eliminar tablas como parte de pipelines CI/CD.

• Ajuste de Rendimiento
  Herramientas como analyze_table y explain_query ayudan a los desarrolladores a recopilar estadísticas y planes de ejecución, facilitando la identificación de cuellos de botella y la optimización de consultas.

• Análisis de Datos Impulsado por IA
  Al integrarse con asistentes de IA, el servidor puede apoyar el análisis de datos consciente del contexto, permitiendo la exploración inteligente de datos y la generación de insights.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Prerrequisitos:
   Asegúrese de tener Python 3.10+ y los paquetes requeridos instalados.
2. Clonar o Instalar:
   • Clonar: git clone https://github.com/aliyun/alibabacloud-adbpg-mcp-server.git
   • O instalar con pip: pip install adbpg_mcp_server
3. Editar Configuración:
   Abra el archivo de configuración del cliente Windsurf MCP.
4. Agregar Servidor MCP:
   Inserte el siguiente JSON:

   "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. Guardar y Reiniciar
   Guarde el archivo y reinicie Windsurf.

Claude

1. Prerrequisitos:
   Python 3.10+ y dependencias instaladas.
2. Instalar Servidor:
   pip install adbpg_mcp_server
3. Editar Configuración:
   Abra la configuración MCP de Claude.
4. Agregar Servidor MCP:

   "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. Guardar y Reiniciar
   Guarde la configuración y reinicie Claude.

Cursor

1. Prerrequisitos:
   Asegúrese de tener Python 3.10+ y dependencias.
2. Clonar o Instalar:
   Clone o ejecute pip install adbpg_mcp_server.
3. Editar Configuración:
   Abra el archivo de configuración MCP de Cursor.
4. Agregar Servidor MCP:

   "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. Guardar y Reiniciar
   Guarde y reinicie Cursor.

Cline

1. Prerrequisitos:
   Python 3.10+ y dependencias.
2. Clonar o Instalar:
   Use Git o pip como arriba.
3. Editar Configuración:
   Abra la configuración MCP.
4. Agregar Servidor MCP:

   "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. Guardar y Reiniciar
   Guarde la configuración y reinicie Cline.

Protección de Claves API

Se utilizan variables de entorno para las credenciales de la base de datos. Para mejorar la seguridad, use variables de entorno en lugar de codificar información sensible:

"env": {
  "ADBPG_HOST": "${ADBPG_HOST}",
  "ADBPG_PORT": "${ADBPG_PORT}",
  "ADBPG_USER": "${ADBPG_USER}",
  "ADBPG_PASSWORD": "${ADBPG_PASSWORD}",
  "ADBPG_DATABASE": "${ADBPG_DATABASE}"
}

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando 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, inserta 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 ahora 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 reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Según la documentación disponible, el Servidor MCP de AnalyticDB PostgreSQL ofrece una integración sólida para flujos de trabajo orientados a bases de datos, con herramientas claras y recursos bien definidos. Sin embargo, carece de áreas como plantillas de prompts y soporte explícito para Roots/Sampling.

Puntuación MCP

Opinión y Calificación:
Este servidor MCP está bien documentado para sus funciones principales de integración con bases de datos y cubre las necesidades esenciales de los desarrolladores para PostgreSQL. La ausencia de plantillas de prompts y funciones MCP avanzadas como Roots o Sampling es una desventaja, pero su enfoque y claridad lo hacen útil para flujos de trabajo orientados a bases de datos. Calificación: 7/10