Serveur MCP Vertica

Que fait le serveur MCP “Vertica” ?

Le serveur Vertica MCP (Model Context Protocol) est conçu pour faciliter l’intégration transparente entre les assistants IA et le système de base de données Vertica (OpenText Vertica). Agissant comme un pont, il permet aux clients IA d’exécuter des opérations complexes sur la base de données, de gérer les schémas, et d’interagir efficacement avec de grands ensembles de données. Avec des fonctionnalités telles que le pool de connexions, la sécurité SSL/TLS et des contrôles de permissions fins, le serveur Vertica MCP permet d’exécuter des requêtes SQL, de streamer les résultats par lots, d’inspecter les schémas de base de données, et de gérer index et vues. Ce serveur simplifie significativement le flux de travail des développeurs et ingénieurs data qui doivent interfacer des outils IA avec des bases Vertica de niveau entreprise, prenant en charge des cas d’usage comme l’analyse automatisée de données, la génération de rapports et le traitement de données en temps réel.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est explicitement mentionné dans la documentation du dépôt.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est documentée dans le dépôt.

Liste des outils

• execute_query
  Exécutez des requêtes SQL avec prise en charge de toutes les opérations SQL.

• stream_query
  Streamez de grands résultats de requête par lots, avec tailles de lot configurables pour une gestion efficace des données.

• copy_data
  Effectuez du chargement massif de données grâce à la commande COPY de Vertica, adaptée aux grands ensembles de données.

• get_table_structure
  Récupérez les structures détaillées de table, y compris les informations de colonnes et de contraintes.

• list_indexes
  Listez tous les index pour une table spécifiée, avec type d’index, unicité et colonnes associées.

• list_views
  Listez toutes les vues d’un schéma et fournissez leurs définitions.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Automatisation des requêtes base de données
  Les agents IA peuvent exécuter des requêtes SQL complexes sur les bases Vertica, permettant la récupération automatisée de données et la génération de rapports.

• Ingestion massive de données
  Chargez efficacement de grands ensembles de données dans Vertica via la commande COPY, pour les workflows big data et les processus ETL.

• Inspection de schéma et structure
  Les développeurs peuvent inspecter automatiquement la structure des tables, index et vues afin de comprendre et documenter les schémas de base.

• Streaming de données en temps réel
  Streamez de grands résultats de requête en lots gérables, facilitant l’analytique évolutive et les tableaux de bord de monitoring temps réel.

• Accès sécurisé et contrôlé
  Appliquez des permissions fines au niveau des opérations et des schémas pour les opérations sensibles, assurant conformité et sécurité dans les environnements d’entreprise.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous d’avoir Node.js et le runtime uvx installés.
2. Localisez votre fichier de configuration Windsurf.
3. Ajoutez le serveur Vertica MCP avec l’extrait JSON suivant :

   {
     "mcpServers": {
       "vertica": {
         "command": "uvx",
         "args": [
           "mcp-vertica",
           "--host=localhost",
           "--db-port=5433",
           "--database=VMart",
           "--user=dbadmin",
           "--password=",
           "--connection-limit=10"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez la connexion du serveur via l’interface Windsurf.

Sécurisation des clés API (Variables d’environnement)

{
  "mcpServers": {
    "vertica": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-vertica"],
      "env": {
        "VERTICA_HOST": "localhost",
        "VERTICA_PORT": 5433,
        "VERTICA_DATABASE": "VMart",
        "VERTICA_USER": "dbadmin",
        "VERTICA_PASSWORD": "",
        "VERTICA_CONNECTION_LIMIT": 10,
        "VERTICA_SSL": false,
        "VERTICA_SSL_REJECT_UNAUTHORIZED": true
      }
    }
  }
}

Claude

1. Installez Node.js et uvx.
2. Ouvrez le fichier de configuration Claude.
3. Ajoutez le serveur Vertica MCP comme indiqué ci-dessus.
4. Enregistrez les modifications et redémarrez Claude.
5. Confirmez que le serveur est actif dans l’interface Claude.

Cursor

1. Installez les dépendances nécessaires (Node.js, uvx).
2. Modifiez le fichier de configuration de Cursor.
3. Insérez la configuration JSON du serveur Vertica MCP.
4. Enregistrez et redémarrez Cursor.
5. Vérifiez l’état de la connexion dans le tableau de bord Cursor.

Cline

1. Préparez votre environnement avec Node.js et uvx.
2. Accédez à la configuration MCP de Cline.
3. Ajoutez le bloc serveur Vertica MCP selon l’exemple JSON.
4. Enregistrez et redémarrez Cline.
5. Validez la connexion dans Cline.

Comment utiliser ce MCP dans les flux

Utilisation du MCP dans FlowHunt

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

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

{
  "vertica": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctionnalités. N’oubliez pas de remplacer “vertica” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Un serveur MCP solide et ciblé pour Vertica avec un bon outillage pour les opérations base de données, mais sans modèles de prompt, ressources explicites, délimitations root ou support du sampling. Bonne sécurité et documentation d’installation. Note : 6/10.

Score MCP