Cosa fa il Server MCP “Hologres”?

Il Server MCP Hologres funge da interfaccia universale tra Agenti AI e database Hologres. Facilita una comunicazione senza soluzione di continuità, consentendo ad assistenti AI e client di recuperare metadati ed eseguire operazioni SQL direttamente sui database Hologres. Agendo da ponte, il Server MCP Hologres potenzia i flussi di lavoro di sviluppo AI con la capacità di eseguire query complesse, manipolare dati e automatizzare attività correlate al database tramite endpoint standardizzati Model Context Protocol (MCP). Questa integrazione semplifica l’accesso a dati aziendali su larga scala archiviati in Hologres, supportando attività come ispezione dei metadati, analisi dati, reportistica in tempo reale e altro, tutto attraverso interazioni MCP sicure e configurabili.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt è esplicitamente menzionato nel repository o nella documentazione.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa è esplicitamente descritta nella documentazione disponibile.

Elenco degli Strumenti

• execute_hg_select_sql: Esegue una query SQL SELECT sul database Hologres, permettendo il recupero dei dati secondo query personalizzate.
• execute_hg_select_sql_with_serverless: Esegue una query SQL SELECT su Hologres sfruttando il computing serverless, abilitando un recupero dati scalabile ed efficiente.
• execute_hg_dml_sql: Esegue query SQL DML (INSERT, UPDATE, DELETE) su Hologres, fornendo capacità di manipolazione dei dati.

Casi d’Uso di questo Server MCP

• Analisi Dati Automatizzata: Gli agenti AI possono interrogare i database Hologres per analytics, reportistica ed estrazione dati, ottenendo rapidamente approfondimenti senza scrivere SQL manualmente.
• Gestione Database: Gli sviluppatori possono automatizzare attività di manutenzione come aggiornamenti, inserimenti o cancellazioni direttamente tramite workflow LLM-powered.
• Recupero Metadati: Assistenti AI possono ispezionare schemi e metadati del database, supportando attività di modellazione e integrazione di sistema.
• Integrazione Dati in Tempo Reale: Integra i dati Hologres in servizi esterni o dashboard, rendendo i dati aziendali disponibili per applicazioni live.
• Elaborazione Query Serverless: Sfrutta esecuzione serverless per interrogazioni scalabili ed economiche, ideale per carichi dinamici o operazioni di dati su vasta scala.

Come configurarlo

Windsurf

1. Prerequisiti: Assicurati di avere Python e il pacchetto hologres-mcp-server installato (pip install hologres-mcp-server).
2. Individua la Configurazione: Apri il file di configurazione del client Windsurf.
3. Aggiungi Server MCP: Inserisci il seguente snippet JSON nella sezione mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "hologres-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "run",
           "--with",
           "hologres-mcp-server",
           "hologres-mcp-server"
         ],
         "env": {
           "HOLOGRES_HOST": "host",
           "HOLOGRES_PORT": "port",
           "HOLOGRES_USER": "access_id",
           "HOLOGRES_PASSWORD": "access_key",
           "HOLOGRES_DATABASE": "database"
         }
       }
     }
   }
   

4. Salva e Riavvia: Salva le modifiche e riavvia Windsurf.
5. Verifica: Testa inviando una query tramite il client MCP.

Claude

1. Prerequisiti: Assicurati che hologres-mcp-server sia installato e accessibile.
2. Individua la Configurazione: Apri la configurazione MCP del client Claude.
3. Configura: Aggiungi quanto segue:

   {
     "mcpServers": {
       "hologres-mcp-server": {
         "command": "uvx",
         "args": [
           "hologres-mcp-server"
         ],
         "env": {
           "HOLOGRES_HOST": "host",
           "HOLOGRES_PORT": "port",
           "HOLOGRES_USER": "access_id",
           "HOLOGRES_PASSWORD": "access_key",
           "HOLOGRES_DATABASE": "database"
         }
       }
     }
   }
   

4. Salva e Riavvia: Salva le modifiche e riavvia Claude.
5. Testa l’Integrazione: Esegui un comando di prova per assicurarti della connettività.

Cursor

1. Prerequisiti: Installa hologres-mcp-server tramite pip.
2. Modifica la Configurazione: Apri il file di configurazione di Cursor.
3. Inserisci Configurazione MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "hologres-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "/path/to/alibabacloud-hologres-mcp-server",
           "run",
           "hologres-mcp-server"
         ],
         "env": {
           "HOLOGRES_HOST": "host",
           "HOLOGRES_PORT": "port",
           "HOLOGRES_USER": "access_id",
           "HOLOGRES_PASSWORD": "access_key",
           "HOLOGRES_DATABASE": "database"
         }
       }
     }
   }
   

4. Salva: Salva le modifiche e riavvia Cursor.
5. Verifica: Conferma il funzionamento eseguendo una query SELECT.

Cline

1. Installa i Prerequisiti: Assicurati che hologres-mcp-server sia installato.
2. Trova la Configurazione: Apri il file di configurazione MCP di Cline.
3. Configura il Server:

   {
     "mcpServers": {
       "hologres-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "run",
           "--with",
           "hologres-mcp-server",
           "hologres-mcp-server"
         ],
         "env": {
           "HOLOGRES_HOST": "host",
           "HOLOGRES_PORT": "port",
           "HOLOGRES_USER": "access_id",
           "HOLOGRES_PASSWORD": "access_key",
           "HOLOGRES_DATABASE": "database"
         }
       }
     }
   }
   

4. Salva e Riavvia: Salva il file e riavvia Cline.
5. Testa la Configurazione: Conferma l’integrazione eseguendo una operazione DML.

Protezione delle API Key

Si consiglia di proteggere le credenziali e le API key del database utilizzando variabili di ambiente. Puoi impostarle nella sezione env:

"env": {
  "HOLOGRES_HOST": "your_host",
  "HOLOGRES_PORT": "your_port",
  "HOLOGRES_USER": "your_user",
  "HOLOGRES_PASSWORD": "your_password",
  "HOLOGRES_DATABASE": "your_database"
}

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà ora utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “hologres-mcp-server” con il nome effettivo del tuo MCP server e sostituire l’URL con il tuo URL MCP server.

Riepilogo

Tra le due tabelle, ecco una breve valutazione e motivazione:

Il Server MCP Hologres fornisce una solida integrazione database e una documentazione chiara per setup e strumenti. Tuttavia, l’assenza di template di prompt documentati, risorse esplicite o supporto sampling/roots ne riduce la completezza complessiva come server MCP. Per i casi d’uso focalizzati sul database è robusto, ma mancano alcune funzionalità MCP più ampie.

La nostra opinione

Valutazione: 6/10
Questo server MCP è affidabile per il suo caso d’uso target (interazione database con Hologres) e fornisce istruzioni chiare per la configurazione. Mancanza di template di prompt, risorse e funzionalità MCP avanzate (sampling, roots) ne limitano la flessibilità per workflow più ampi e contestuali.

MCP Score