Hologres MCPサーバー統合

「Hologres」MCPサーバーの役割とは？

Hologres MCPサーバーは、AIエージェントとHologresデータベースの間でユニバーサルなインターフェースとして機能します。これにより、AIアシスタントやクライアントはHologresデータベースからメタデータを取得したり、SQL操作を直接実行したりすることができます。橋渡しの役割を果たすことで、Hologres MCPサーバーはAI開発ワークフローにおいて複雑なデータベースクエリの実行やデータ操作、データベース関連タスクの自動化を標準化されたModel Context Protocol（MCP）エンドポイント経由で実現します。この統合により、Hologresに保存されたエンタープライズ規模データへのアクセスが効率化され、メタデータ検査、データ分析、リアルタイムレポーティングなどが安全かつ柔軟に行えます。

プロンプト一覧

リポジトリやドキュメント内で明示的なプロンプトテンプレートは言及されていません。

リソース一覧

利用可能なドキュメントに明示的なリソース記載はありません。

ツール一覧

• execute_hg_select_sql: Hologresデータベース上でSQL SELECTクエリを実行し、カスタムクエリに基づくデータ取得を可能にします。
• execute_hg_select_sql_with_serverless: サーバーレスコンピューティングを用いてHologresデータベースでSELECTクエリを実行し、スケーラブルかつ効率的なデータ取得を実現します。
• execute_hg_dml_sql: HologresデータベースでDML（INSERT、UPDATE、DELETE）SQLクエリを実行し、データ操作を行います。

このMCPサーバーのユースケース

• 自動データ分析: AIエージェントがHologresデータベースへ分析・レポート・データ抽出クエリを実行し、手動SQL不要で迅速なインサイトを得られます。
• データベース管理: 開発者はLLMワークフローを通じて、レコードの更新・挿入・削除といったデータベース保守作業を自動化できます。
• メタデータ取得: AIアシスタントがデータベーススキーマやメタデータを調査し、データモデリングやシステム統合を支援します。
• リアルタイムデータ統合: Hologresのデータを外部サービスやダッシュボードに統合し、エンタープライズデータをライブアプリケーションで利用可能とします。
• サーバーレスクエリ処理: サーバーレス実行を活用し、動的なワークロードや大規模データ処理に最適なスケーラブルかつコスト効率の高いクエリ実行を実現します。

セットアップ方法

Windsurf

1. 前提条件: Pythonとhologres-mcp-serverパッケージがインストールされていることを確認します（pip install hologres-mcp-server）。
2. 設定ファイルの確認: Windsurfクライアントの設定ファイルを開きます。
3. MCPサーバー追加: 以下のJSONスニペットをmcpServersセクションに挿入します:

   {
     "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. 保存と再起動: 変更を保存し、Windsurfを再起動します。
5. 確認: MCPクライアント経由でクエリを発行し、動作をテストします。

Claude

1. 前提条件: hologres-mcp-serverがインストール済みで利用可能であること。
2. 設定ファイルを開く: ClaudeのMCPクライアント設定を開きます。
3. 構成追加: 以下を追加します:

   {
     "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. 保存と再起動: 設定を保存し、Claudeを再起動します。
5. 統合テスト: テストコマンドを実行し、接続を確認します。

Cursor

1. 前提条件: pipでhologres-mcp-serverをインストールします。
2. 設定編集: Cursorの設定ファイルを開きます。
3. MCPサーバー設定挿入:

   {
     "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. 保存: 変更を保存し、Cursorを再起動します。
5. 動作確認: SELECTクエリを実行して確認します。

Cline

1. 前提インストール: hologres-mcp-serverがインストールされていることを確認します。
2. 設定ファイル確認: ClineのMCPサーバー設定ファイルを開きます。
3. サーバー構成:

   {
     "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. 保存と再起動: ファイルを保存し、Clineを再起動します。
5. セットアップテスト: DML操作を実行し、統合を確認します。

APIキーの安全な管理

データベース認証情報やAPIキーは環境変数で安全に管理することを推奨します。envセクションで以下のように設定可能です:

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

FlowHuntのフロー内でMCPを使う方法

FlowHuntでMCPを統合するには、ワークフローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントに接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、システムMCP設定セクションで以下のJSON形式でMCPサーバー詳細を入力します:

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

設定後、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用でき、すべての機能にアクセス可能です。“hologres-mcp-server"は実際のMCPサーバー名に、URLはご自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

2つの表の間に簡単な評価と理由を記載します:

Hologres MCPサーバーは、堅実なデータベース統合とセットアップ・ツールに関する明確なドキュメントを提供します。一方で、プロンプトテンプレートやリソース、サンプリング/roots対応に関する記載がないため、MCPサーバーとしての完全性はやや低くなっています。データベース用途には強力ですが、より広範なMCP機能は不足しています。

当社の意見

評価: 6/10
このMCPサーバーは対象用途（Hologresとのデータベース連携）には信頼性が高く、セットアップ手順も明確です。ただし、プロンプトテンプレートやリソース、高度なMCP機能（サンプリング、rootsなど）がなく、広範な文脈対応ワークフローでの柔軟性には欠けます。

MCPスコア