AnalyticDB PostgreSQL MCP Server

Mitä “AnalyticDB PostgreSQL” MCP Server tekee?

AnalyticDB PostgreSQL MCP Server toimii universaalina rajapintana tekoälyassistenttien ja AnalyticDB PostgreSQL -tietokantojen välillä. Tämä palvelin mahdollistaa tekoälyagenttien saumattoman kommunikoinnin AnalyticDB PostgreSQL:n kanssa, jolloin ne voivat hakea tietokantametatietoja ja suorittaa erilaisia SQL-operaatioita. Paljastamalla tietokantatoimintoja Model Context Protocolin (MCP) kautta se mahdollistaa tekoälymalleille tehtäviä, kuten SELECT-, DML- ja DDL-SQL-kyselyiden suorittamisen, taulutilastojen analysoinnin sekä skeema- ja taulutietojen hakemisen. Tämä tehostaa kehitystyönkulkuja automatisoimalla ja virtaviivaistamalla tehtäviä, kuten tietokantakyselyt, skeeman tutkiminen ja suorituskyvyn analysointi tekoälypohjaisissa ympäristöissä.

Prompt-listaus

Repositoriossa tai dokumentaatiossa ei mainita prompt-pohjia.

Resurssilistaus

• adbpg:///schemas: Hakee kaikki liitetyn AnalyticDB PostgreSQL -tietokannan skeemat.
• adbpg:///{schema}/tables: Listaa kaikki taulut määritellyssä skeemassa.
• adbpg:///{schema}/{table}/ddl: Hakee tietyn taulun DDL-lauseen (Data Definition Language).
• adbpg:///{schema}/{table}/statistics: Näyttää yksityiskohtaiset tilastot tietystä taulusta.

Työkalulistaus

• execute_select_sql: Suorittaa SELECT-SQL-kyselyitä AnalyticDB PostgreSQL -palvelimella mahdollistaen datan haun.
• execute_dml_sql: Suorittaa DML- (INSERT, UPDATE, DELETE) SQL-kyselyitä mahdollistaen tietueiden muokkauksen.
• execute_ddl_sql: Suorittaa DDL- (CREATE, ALTER, DROP) SQL-kyselyitä tietokantarakenteen hallintaan.
• analyze_table: Kerää ja päivittää taulun tilastoja kyselysuunnitelmien optimointia varten.
• explain_query: Hakee annetun SQL-kyselyn suoritus-/suunnitelmatiedot suorituskyvyn diagnosointiin.

Tämän MCP-palvelimen käyttötapaukset

• Tekoälyohjatut tietokantakyselyt: Mahdollistaa tekoälyagenttien suorittaa SELECT- tai DML-SQL-komentoja, mikä helpottaa suoraa tiedonhakua tai muokkausta luonnollisen kielen käyttöliittymien kautta.
• Skeema- ja metadatan tutkiminen: Antaa AI-malleille mahdollisuuden hakea ja listata skeemoja, tauluja ja DDL:itä tietokantarakenteiden tehokkaaseen tutkimiseen.
• Automaattinen tauluanalyysi: Käyttää analyze_table-työkalua tilastojen keräämiseen ja päivittämiseen, parantaen kyselyiden optimointia ja suorituskykyä.
• Kyselyoptimoinnin ohjaus: Hyödyntää explain_query-työkalua kehittäjien tai tekoälyagenttien tueksi SQL-kyselyiden ymmärtämisessä ja optimoinnissa.
• Integrointi datatyönkulkuihin: Mahdollistaa tietokantaoperaatioiden saumattoman liittämisen laajempiin tekoälyn tai orkestrointityökalujen hallinnoimiin automaatiotyönkulkuihin.

Näin otat käyttöön

Windsurf

1. Varmista, että Python 3.10+ on asennettu.
2. Lataa tai kloonaa repositorio:
   git clone https://github.com/aliyun/alibabacloud-adbpg-mcp-server.git
3. Lisää MCP-palvelin Windsurfin konfiguraatiotiedostoon:

"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. Tallenna konfiguraatio ja käynnistä Windsurf uudelleen.
5. Varmista yhteys varmistamalla, että palvelin vastaa MCP-pyyntöihin.

Claude

1. Asenna Python 3.10+ ja tarvittavat paketit.
2. Asenna pipillä:
   pip install adbpg_mcp_server
3. Lisää palvelin Claude-konfiguraatioon seuraavasti:

"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. Tallenna konfiguraatio ja käynnistä Claude uudelleen.
5. Varmista MCP-palvelimen toiminta.

Cursor

1. Asenna Python 3.10+ ja riippuvuudet.
2. Valitse kloonaus tai pip-asennus (katso yllä).
3. Muokkaa Cursorin konfiguraatiotiedostoa lisäämällä:

"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. Tallenna, käynnistä Cursor uudelleen ja varmista MCP-palvelimen toimivuus.

Cline

1. Varmista, että Python 3.10+ ja riippuvuudet ovat asennettuina.
2. Kloonaa tai asenna paketti pipillä.
3. Päivitä Cline-konfiguraatio seuraavasti:

"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. Tallenna muutokset ja käynnistä Cline uudelleen.
5. Tarkista yhteys varmistaaksesi palvelimen saavutettavuuden.

API-avainten suojaaminen

Säilytä aina arkaluontoiset tiedot, kuten tietokannan salasanat, ympäristömuuttujissa – älä selväkielisinä konfiguraatiotiedostoissa. Esimerkki:

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

Aseta järjestelmän ympäristömuuttujat turvallisen integraation takaamiseksi.

Näin käytät tätä MCP:tä työnkuluissa

MCP:n käyttö FlowHuntissa

Ottaaksesi MCP-palvelimet käyttöön FlowHunt-työnkulussa, lisää ensin MCP-komponentti työnkulkuun ja yhdistä se tekoälyagenttiin:

Klikkaa MCP-komponenttia avataksesi konfigurointipaneelin. Syötä järjestelmän MCP-asetuksiin MCP-palvelimesi tiedot seuraavassa JSON-muodossa:

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

Kun asetukset on tehty, tekoälyagentti voi käyttää tätä MCP:tä työkalunaan kaikilla sen toiminnoilla. Muista vaihtaa “adbpg-mcp-server” MCP-palvelimesi todelliseen nimeen ja korvata URL omalla MCP-palvelimesi osoitteella.

Yleiskatsaus

Tämän MCP-palvelimen arvioinnissa on todettu, että dokumentaatio on kattava käyttöönoton, resurssien ja työkalujen osalta, mutta prompt-pohjia ja kehittyneitä ominaisuuksia, kuten Rootsiä tai Samplingia, ei mainita. Fokus on selvästi tietokantatyönkuluissa.

MCP-pisteet

Arvio:
Antaisin tälle MCP-palvelimelle arvosanan 7/10. Se on hyvin dokumentoitu perusintegration ja tietokantakäyttötapauksiin, mutta pisteitä laskee prompt-pohjien, edistyneiden MCP-ominaisuuksien ja yhteisön matalan omaksumisen (tähdet/forkit) puute. Tietokantapainotteisiin tekoälytyönkulkuihin tämä on vahva lähtökohta.