AnalyticDB PostgreSQL MCP Server

Que fait le serveur MCP “AnalyticDB PostgreSQL” ?

Le serveur MCP AnalyticDB PostgreSQL agit comme une interface universelle entre les assistants IA et les bases de données AnalyticDB PostgreSQL. Ce serveur permet aux agents IA de communiquer de façon transparente avec AnalyticDB PostgreSQL, leur donnant la capacité de récupérer des métadonnées de base de données et d’exécuter diverses opérations SQL. En exposant les fonctionnalités de la base via le Model Context Protocol (MCP), il permet aux modèles IA de réaliser des tâches telles que l’exécution de requêtes SQL SELECT, DML et DDL, l’analyse de statistiques de tables et la récupération d’informations de schéma ou de table. Cela améliore considérablement les workflows de développement en automatisant et rationalisant des tâches comme les requêtes de base de données, l’exploration de schéma et l’analyse de performances au sein d’environnements pilotés par l’IA.

Liste des Prompts

Aucun template de prompt n’est mentionné dans le dépôt ou la documentation.

Liste des ressources

• adbpg:///schemas : Récupère tous les schémas présents dans la base de données AnalyticDB PostgreSQL connectée.
• adbpg:///{schema}/tables : Liste toutes les tables d’un schéma spécifié.
• adbpg:///{schema}/{table}/ddl : Récupère la déclaration DDL (Data Definition Language) d’une table spécifique.
• adbpg:///{schema}/{table}/statistics : Affiche les statistiques détaillées pour une table donnée.

Liste des outils

• execute_select_sql : Exécute des requêtes SQL SELECT sur le serveur AnalyticDB PostgreSQL pour permettre la récupération des données.
• execute_dml_sql : Exécute des requêtes SQL DML (INSERT, UPDATE, DELETE), permettant la modification des enregistrements de la base.
• execute_ddl_sql : Exécute des requêtes SQL DDL (CREATE, ALTER, DROP) pour la gestion du schéma de la base de données.
• analyze_table : Collecte et met à jour les statistiques de la table pour optimiser la planification des requêtes.
• explain_query : Obtient le plan d’exécution d’une requête SQL donnée afin de diagnostiquer les performances.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Requêtes de base de données pilotées par l’IA : Permettre aux agents IA d’exécuter des commandes SQL SELECT ou DML pour une récupération ou modification directe des données via des interfaces en langage naturel.
• Exploration de schéma et de métadonnées : Autoriser les modèles IA à récupérer et lister schémas, tables et DDL pour une exploration efficace de la structure de la base.
• Analyse de table automatisée : Utiliser l’outil analyze_table pour collecter et mettre à jour les statistiques, améliorant ainsi l’optimisation des requêtes et le tuning des performances.
• Conseil en optimisation de requête : Utiliser l’outil explain_query pour aider les développeurs ou agents IA à comprendre et optimiser les requêtes SQL.
• Intégration dans les workflows de données : Incorporer sans couture les opérations de base de données dans de plus larges workflows automatisés pilotés par l’IA ou des outils d’orchestration.

Comment l’installer

Windsurf

1. Assurez-vous que Python 3.10+ est installé.
2. Téléchargez ou clonez le dépôt :
   git clone https://github.com/aliyun/alibabacloud-adbpg-mcp-server.git
3. Dans votre fichier de configuration Windsurf, ajoutez le serveur 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. Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez la connexion en vous assurant que le serveur répond aux requêtes MCP.

Claude

1. Installez Python 3.10+ et les packages requis.
2. Installez via pip :
   pip install adbpg_mcp_server
3. Ajoutez le serveur dans la configuration Claude comme suit :

"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. Enregistrez la configuration et redémarrez Claude.
5. Confirmez que le serveur MCP est opérationnel.

Cursor

1. Installez Python 3.10+ et ses dépendances.
2. Choisissez l’option clone ou installation pip (voir ci-dessus).
3. Modifiez le fichier de configuration de Cursor pour inclure :

"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. Enregistrez, redémarrez Cursor et vérifiez le fonctionnement du serveur MCP.

Cline

1. Vérifiez que Python 3.10+ est prêt et que les dépendances sont installées.
2. Clonez ou installez le package via pip.
3. Mettez à jour la configuration de Cline comme ci-dessous :

"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. Enregistrez vos modifications et redémarrez Cline.
5. Vérifiez la connexion pour vous assurer que le serveur est accessible.

Sécurisation des clés API

Stockez toujours les valeurs sensibles telles que les mots de passe de base de données dans des variables d’environnement, et non dans des fichiers de configuration en clair. Exemple :

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

Configurez les variables d’environnement système en conséquence pour une intégration sécurisée.

Comment utiliser ce MCP dans les flux

Utiliser MCP dans FlowHunt

Pour intégrer les serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et en le connectant à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “adbpg-mcp-server” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par l’adresse de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Un examen de ce serveur MCP montre qu’il dispose d’une solide documentation pour l’installation, les ressources et les outils, mais qu’il manque de templates de prompt et ne mentionne pas de fonctionnalités avancées comme Roots ou Sampling. Son focus est clairement sur les workflows centrés base de données.

Score MCP

Note :
Je donnerais à ce serveur MCP la note de 7/10. Il est bien documenté pour l’intégration basique et les cas d’usage base de données, mais la note est abaissée à cause de l’absence de templates de prompt, de fonctionnalités MCP avancées et de la faible adoption communautaire (étoiles/forks). Pour les workflows IA orientés base de données, c’est un très bon point de départ.