AnalyticDB PostgreSQL MCP Server

Wat doet de “AnalyticDB PostgreSQL” MCP Server?

De AnalyticDB PostgreSQL MCP Server fungeert als een universele interface tussen AI-assistenten en AnalyticDB PostgreSQL-databases. Deze server stelt AI-agenten in staat om naadloos te communiceren met AnalyticDB PostgreSQL, zodat ze databasemetadata kunnen ophalen en verschillende SQL-operaties kunnen uitvoeren. Door databasefunctionaliteiten toegankelijk te maken via het Model Context Protocol (MCP), kunnen AI-modellen taken uitvoeren zoals SELECT-, DML- en DDL-SQL-query’s, het analyseren van tabelstatistieken en het ophalen van schema- of tabelinformatie. Dit verbetert ontwikkelworkflows aanzienlijk door taken zoals databasequery’s, schema-exploratie en prestatieanalyse vanuit AI-gestuurde omgevingen te automatiseren en stroomlijnen.

Lijst van Prompts

Er worden geen prompt templates vermeld in de repository of documentatie.

Lijst van Resources

• adbpg:///schemas: Haal alle schemas op die aanwezig zijn in de verbonden AnalyticDB PostgreSQL-database.
• adbpg:///{schema}/tables: Lijst alle tabellen binnen een opgegeven schema op.
• adbpg:///{schema}/{table}/ddl: Haal de Data Definition Language (DDL)-statement op voor een specifieke tabel.
• adbpg:///{schema}/{table}/statistics: Toon gedetailleerde statistieken voor een bepaalde tabel.

Lijst van Tools

• execute_select_sql: Voer SELECT-SQL-query’s uit op de AnalyticDB PostgreSQL-server, voor het ophalen van data.
• execute_dml_sql: Voer DML (INSERT, UPDATE, DELETE)-SQL-query’s uit, waarmee databasegegevens kunnen worden aangepast.
• execute_ddl_sql: Voer DDL (CREATE, ALTER, DROP)-SQL-query’s uit voor het beheer van database-schemas.
• analyze_table: Verzamel en actualiseer tabelstatistieken voor optimalisering van query-planning.
• explain_query: Verkrijg het executieplan voor een opgegeven SQL-query om prestaties te diagnosticeren.

Gebruikstoepassingen van deze MCP Server

• AI-gedreven Databasequery’s: AI-agenten kunnen SELECT- of DML-SQL-commando’s uitvoeren, voor directe gegevensopvraging of -aanpassing via natuurlijke taalinterfaces.
• Schema- en Metadata-exploratie: AI-modellen kunnen schemas, tabellen en DDL’s ophalen en weergeven voor efficiënte verkenning van de databasestructuur.
• Geautomatiseerde Tabelanalyse: Gebruik de tool analyze_table om statistieken te verzamelen en bij te werken, wat de optimalisatie van query’s en prestaties ten goede komt.
• Query-optimalisatie en Advies: Gebruik de tool explain_query om ontwikkelaars of AI-agenten te helpen SQL-query’s te begrijpen en te optimaliseren.
• Integratie in Dataworkflows: Verwerk databasebewerkingen naadloos binnen grotere geautomatiseerde workflows die door AI of orkestratietools worden beheerd.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat Python 3.10+ geïnstalleerd is.
2. Download of clone de repository:
   git clone https://github.com/aliyun/alibabacloud-adbpg-mcp-server.git
3. Voeg de MCP-server toe in je Windsurf-configuratiebestand:

"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. Sla de configuratie op en herstart Windsurf.
5. Controleer de verbinding door te verifiëren dat de server reageert op MCP-verzoeken.

Claude

1. Installeer Python 3.10+ en vereiste pakketten.
2. Installeer via pip:
   pip install adbpg_mcp_server
3. Voeg de server toe aan de Claude-configuratie als volgt:

"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. Sla de configuratie op en herstart Claude.
5. Controleer of de MCP-server operationeel is.

Cursor

1. Stel Python 3.10+ en afhankelijkheden in.
2. Kies of je de server clonet of installeert via pip (zie hierboven).
3. Pas het configuratiebestand van Cursor aan om het volgende toe te voegen:

"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. Sla op, herstart Cursor en controleer de werking van de MCP-server.

Cline

1. Zorg dat Python 3.10+ gereed is en afhankelijkheden zijn geïnstalleerd.
2. Clone of pip install het pakket.
3. Werk de Cline-configuratie als volgt bij:

"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. Sla je wijzigingen op en herstart Cline.
5. Controleer de verbinding om te verzekeren dat de server bereikbaar is.

Beveiliging van API-sleutels

Sla gevoelige waarden zoals databasewachtwoorden altijd op in omgevingsvariabelen en niet in platte tekst in configuratiebestanden. Voorbeeld:

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

Stel je omgevingsvariabelen in het systeem correct in voor een veilige integratie.

Hoe gebruik je deze MCP binnen flows

Gebruik van MCP in FlowHunt

Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, voeg je het MCP-component toe aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratievenster te openen. Voeg in de sectie voor systeem-MCP-configuratie je MCP-servergegevens toe in dit JSON-formaat:

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

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “adbpg-mcp-server” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL te vervangen door je eigen MCP-server-URL.

Overzicht

Uit de beoordeling van deze MCP-server blijkt dat deze solide documentatie biedt voor installatie, resources en tools, maar geen prompt templates heeft en geen geavanceerde functies zoals Roots of Sampling vermeldt. De focus ligt duidelijk op databasegerichte workflows.

MCP Score

Beoordeling:
Ik zou deze MCP-server beoordelen met een 7/10. De documentatie is goed voor basisintegratie en database-toepassingen, maar scoort lager vanwege het ontbreken van prompt templates, geavanceerde MCP-functies en lage community-adoptie (sterren/forks). Voor databasegerichte AI-workflows is het een sterk beginpunt.