Serveur MCP AnalyticDB PostgreSQL

Que fait le serveur MCP “AnalyticDB PostgreSQL” ?

Le serveur MCP AnalyticDB PostgreSQL agit comme un pont universel entre les assistants IA et les bases de données AnalyticDB PostgreSQL. Il permet une interaction fluide en autorisant les agents IA à récupérer les métadonnées de la base, à exécuter des requêtes SQL et à gérer les opérations sur la base de données de façon programmatique. En offrant un accès standardisé aux fonctionnalités des bases de données, ce serveur MCP facilite des tâches telles que l’exploration du schéma, l’exécution de requêtes, la collecte de statistiques de tables et l’analyse des performances de requêtes. Il s’agit d’un outil essentiel pour les développeurs et les ingénieurs data souhaitant intégrer des workflows pilotés par IA à des bases analytiques PostgreSQL robustes et prêtes pour l’entreprise.

Liste des modèles d’invite

Aucun modèle d’invite n’est mentionné dans le dépôt ou la documentation fournis.

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
  Fournit la requête DDL (Data Definition Language) pour une table spécifique.

• adbpg:///{schema}/{table}/statistics
  Affiche les statistiques liées à une table donnée, aidant à l’analyse et à l’optimisation des performances.

Liste des outils

• execute_select_sql
  Exécute des requêtes SQL SELECT sur le serveur AnalyticDB PostgreSQL pour récupérer des données.

• execute_dml_sql
  Exécute des opérations DML (Data Manipulation Language) telles que INSERT, UPDATE ou DELETE.

• execute_ddl_sql
  Exécute des opérations DDL (Data Definition Language) comme CREATE, ALTER ou DROP.

• analyze_table
  Collecte les statistiques d’une table pour optimiser les performances de la base.

• explain_query
  Fournit le plan d’exécution d’une requête SQL, aidant à comprendre et optimiser sa performance.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Exploration de base de données et récupération de métadonnées
  Les développeurs peuvent facilement explorer les schémas, lister les tables et accéder aux définitions de tables, améliorant la productivité et la compréhension de la structure des données.

• Exécution automatisée de requêtes
  Les agents IA peuvent exécuter des requêtes SELECT et DML de façon programmatique, permettant des cas d’usage comme la génération de rapports, les mises à jour de données et l’automatisation de workflows.

• Gestion et évolution de schéma
  Le serveur permet d’exécuter des requêtes DDL, facilitant les changements de schéma comme la création, la modification ou la suppression de tables dans le cadre de pipelines CI/CD.

• Optimisation des performances
  Des outils tels que analyze_table et explain_query aident les développeurs à recueillir des statistiques et des plans d’exécution, facilitant l’identification des goulets d’étranglement et l’optimisation des requêtes.

• Analyse de données pilotée par IA
  Grâce à l’intégration avec des assistants IA, le serveur peut soutenir l’analyse contextuelle des données, permettant une exploration intelligente et la génération d’insights.

Comment le configurer

Windsurf

1. Prérequis :
   Assurez-vous que Python 3.10+ et les paquets requis sont installés.
2. Cloner ou installer :
   • Cloner : git clone https://github.com/aliyun/alibabacloud-adbpg-mcp-server.git
   • Ou installer avec pip : pip install adbpg_mcp_server
3. Modifier la configuration :
   Ouvrez le fichier de configuration du client MCP Windsurf.
4. Ajouter le serveur MCP :
   Insérez le JSON suivant :

   "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. Sauvegarder et redémarrer
   Sauvegardez le fichier et redémarrez Windsurf.

Claude

1. Prérequis :
   Python 3.10+ et dépendances installées.
2. Installer le serveur :
   pip install adbpg_mcp_server
3. Modifier la configuration :
   Ouvrez la configuration MCP de Claude.
4. Ajouter le serveur 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. Sauvegarder et redémarrer
   Sauvegardez la configuration et redémarrez Claude.

Cursor

1. Prérequis :
   Assurez-vous que Python 3.10+ et les dépendances sont installés.
2. Cloner ou installer :
   Clonez ou exécutez pip install adbpg_mcp_server.
3. Modifier la configuration :
   Ouvrez le fichier de configuration MCP de Cursor.
4. Ajouter le serveur 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. Sauvegarder et redémarrer
   Sauvegardez et redémarrez Cursor.

Cline

1. Prérequis :
   Python 3.10+ et dépendances.
2. Cloner ou installer :
   Utilisez Git ou pip comme ci-dessus.
3. Modifier la configuration :
   Ouvrez la configuration MCP.
4. Ajouter le serveur 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. Sauvegarder et redémarrer
   Sauvegardez la configuration et redémarrez Cline.

Sécurisation des clés API

Les variables d’environnement servent pour les identifiants de la base de données. Pour renforcer la sécurité, utilisez des variables d’environnement au lieu de coder en dur les informations sensibles :

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

Comment utiliser ce MCP dans des flux

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP à votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et reliez-le à votre agent IA :

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

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

Une fois configuré, l’agent IA peut utiliser ce MCP comme 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 d’indiquer l’URL de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

D’après la documentation disponible, le serveur MCP AnalyticDB PostgreSQL offre une intégration solide pour les workflows axés base de données, avec des outils et des points de ressources clairs. Il manque cependant de modèles d’invite et de support explicite pour Roots/Sampling.

Score MCP

Avis & Évaluation :
Ce serveur MCP est bien documenté pour ses fonctionnalités d’intégration base de données et couvre les besoins essentiels des développeurs pour PostgreSQL. L’absence de modèles d’invite et de fonctions MCP avancées comme Roots ou Sampling est un inconvénient, mais sa clarté et son orientation en font un outil utile pour les workflows orientés base de données. Note : 7/10