AnalyticDB PostgreSQL MCP -palvelin

Mitä “AnalyticDB PostgreSQL” MCP -palvelin tekee?

AnalyticDB PostgreSQL MCP -palvelin toimii universaalina sillanrakentajana tekoälyavustajien ja AnalyticDB PostgreSQL -tietokantojen välillä. Se mahdollistaa saumattoman vuorovaikutuksen, jolloin tekoälyagentit voivat hakea tietokannan metadataa, suorittaa SQL-kyselyitä ja hallita tietokantaoperaatioita ohjelmallisesti. Tarjoamalla standardoidun pääsyn tietokantatoimintoihin, tämä MCP-palvelin helpottaa tehtäviä kuten skeemojen tutkiminen, kyselyiden suorittaminen, taulukoiden tilastojen keruu ja kyselysuoritusten analysointi. Se on keskeinen työkalu kehittäjille ja data-asiantuntijoille, jotka haluavat integroida tekoälypohjaiset työnkulut luotettaviin, yritystason PostgreSQL-analytiikkatietokantoihin.

Prompt-pohjien lista

Tarjotusta repositoriosta tai dokumentaatiosta ei löytynyt prompt-pohjia.

Resurssilistaus

• adbpg:///schemas
  Hakee kaikki yhdistetyn AnalyticDB PostgreSQL -tietokannan skeemat.

• adbpg:///{schema}/tables
  Listaa kaikki taulut määritellyssä skeemassa.

• adbpg:///{schema}/{table}/ddl
  Palauttaa tietyn taulun Data Definition Language (DDL) -lauseen.

• adbpg:///{schema}/{table}/statistics
  Näyttää tauluun liittyvät tilastot, mikä auttaa suorituskyvyn analysoinnissa ja optimoinnissa.

Työkalulistaus

• execute_select_sql
  Suorittaa SELECT SQL -kyselyitä AnalyticDB PostgreSQL -palvelimella tietojen hakemiseksi.

• execute_dml_sql
  Suorittaa DML (Data Manipulation Language) -operaatioita, kuten INSERT, UPDATE tai DELETE.

• execute_ddl_sql
  Suorittaa DDL (Data Definition Language) -operaatioita, kuten CREATE, ALTER tai DROP.

• analyze_table
  Kerää taulun tilastot tietokannan suorituskyvyn optimoimiseksi.

• explain_query
  Antaa tietyn SQL-kyselyn suoritussuunnitelman, mikä auttaa käyttäjiä ymmärtämään ja optimoimaan kyselyiden suorituskykyä.

Tämän MCP-palvelimen käyttötapaukset

• Tietokantojen tutkiminen ja metadatan haku
  Kehittäjät voivat helposti tutkia tietokantojen skeemoja, listata tauluja ja tarkastella taulumäärittelyjä, mikä parantaa tuottavuutta ja tietorakenteiden ymmärrystä.

• Automaattinen kyselyiden suoritus
  Tekoälyagentit voivat suorittaa SELECT- ja DML-kyselyitä ohjelmallisesti, mahdollistaen esimerkiksi raporttien generoinnin, tietojen päivitykset ja automatisoidut työnkulut.

• Skeeman hallinta ja kehitys
  Palvelin mahdollistaa DDL-kyselyiden suorittamisen, mikä helpottaa skeemamuutoksia, kuten taulujen luomista, muokkaamista tai poistamista osana CI/CD-putkia.

• Suorituskyvyn optimointi
  Työkalut kuten analyze_table ja explain_query auttavat kehittäjiä keräämään tilastoja ja suoritussuunnitelmia, mikä helpottaa pullonkaulojen tunnistamista ja kyselyiden optimointia.

• Tekoälypohjainen data-analyysi
  Integroimalla tekoälyavustajiin palvelin tukee kontekstitietoista data-analyysiä mahdollistaen älykkään tietojen tutkimisen ja oivallusten tuottamisen.

Näin otat palvelimen käyttöön

Windsurf

1. Edellytykset:
   Varmista, että Python 3.10+ ja tarvittavat paketit on asennettu.
2. Kloonaa tai asenna:
   • Kloonaa: git clone https://github.com/aliyun/alibabacloud-adbpg-mcp-server.git
   • Tai asenna pipillä: pip install adbpg_mcp_server
3. Muokkaa asetuksia:
   Avaa Windsurf MCP -asiakasohjelman asetustiedosto.
4. Lisää MCP-palvelin:
   Lisää seuraava 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. Tallenna & käynnistä uudelleen
   Tallenna tiedosto ja käynnistä Windsurf uudelleen.

Claude

1. Edellytykset:
   Python 3.10+ ja riippuvuudet asennettu.
2. Asenna palvelin:
   pip install adbpg_mcp_server
3. Muokkaa asetuksia:
   Avaa Clauden MCP-asetukset.
4. Lisää MCP-palvelin:

   "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. Tallenna & käynnistä uudelleen
   Tallenna asetukset ja käynnistä Claude uudelleen.

Cursor

1. Edellytykset:
   Varmista Python 3.10+ ja riippuvuudet.
2. Kloonaa tai asenna:
   Kloonaa tai suorita pip install adbpg_mcp_server.
3. Muokkaa asetuksia:
   Avaa Cursorin MCP-asetustiedosto.
4. Lisää MCP-palvelin:

   "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. Tallenna & käynnistä uudelleen
   Tallenna ja käynnistä Cursor uudelleen.

Cline

1. Edellytykset:
   Python 3.10+ ja riippuvuudet.
2. Kloonaa tai asenna:
   Käytä joko Gitiä tai pipiä kuten yllä.
3. Muokkaa asetuksia:
   Avaa MCP-asetukset.
4. Lisää MCP-palvelin:

   "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. Tallenna & käynnistä uudelleen
   Tallenna asetukset ja käynnistä Cline uudelleen.

API-avainten suojaus

Ympäristömuuttujia käytetään tietokantatunnusten tallentamiseen. Parantaaksesi tietoturvaa, käytä ympäristömuuttujia kovakoodattujen tietojen sijaan:

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

Näin käytät MCP:tä työnkuluissa

MCP:n käyttö FlowHuntissa

Jotta voit integroida MCP-palvelimet FlowHunt-työnkulkuun, lisää MCP-komponentti työnkulkuusi ja yhdistä se tekoälyagenttiisi:

Napsauta MCP-komponenttia avataksesi asetusvalikon. Järjestelmän MCP-asetusten kohdassa lisää MCP-palvelimesi tiedot seuraavassa JSON-muodossa:

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

Kun asetukset on tallennettu, tekoälyagentti voi nyt käyttää tätä MCP:tä työkaluna kaikkine sen toimintoineen ja ominaisuuksineen. Muista muuttaa “adbpg-mcp-server” MCP-palvelimesi todelliseen nimeen ja korvata URL omalla MCP-palvelimesi osoitteella.

Yhteenveto

Saatavilla olevan dokumentaation perusteella AnalyticDB PostgreSQL MCP -palvelin tarjoaa vankan integraation tietokantapohjaisiin työnkulkuihin, selkeillä työkaluilla ja resurssipisteillä. Toisaalta prompt-pohjien ja eksplisiittisen Roots/Sampling-tuen puute on puute.

MCP-pisteet

Mielipide & Arvio:
Tämä MCP-palvelin on hyvin dokumentoitu ydintietokantaintegraation osalta ja kattaa olennaiset kehittäjätarpeet PostgreSQL:lle. Prompt-pohjien ja edistyneiden MCP-ominaisuuksien kuten Roots tai Sampling puute on miinus, mutta selkeys ja keskittyminen tekevät siitä hyödyllisen tietokantapainotteisiin työnkulkuihin. Arvosana: 7/10