AnalyticDB PostgreSQL MCP Server

Wat doet de “AnalyticDB PostgreSQL” MCP Server?

De AnalyticDB PostgreSQL MCP Server fungeert als universele brug tussen AI-assistenten en AnalyticDB PostgreSQL-databases. Het maakt naadloze interactie mogelijk door AI-agenten database-metadata te laten ophalen, SQL-query’s uit te voeren en databasebewerkingen programmatisch te beheren. Door gestandaardiseerde toegang tot databasefuncties te bieden, faciliteert deze MCP-server taken zoals schema-verkenning, query-uitvoering, het verzamelen van tabelstatistieken en het analyseren van query-prestaties. Dit maakt het een essentieel hulpmiddel voor ontwikkelaars en data engineers die AI-gedreven workflows willen integreren met robuuste, enterprise-klare PostgreSQL analytics-databases.

Lijst van Prompts

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

Lijst van Resources

• adbpg:///schemas
  Haalt alle schema’s op die aanwezig zijn in de verbonden AnalyticDB PostgreSQL-database.

• adbpg:///{schema}/tables
  Geeft een overzicht van alle tabellen binnen een opgegeven schema.

• adbpg:///{schema}/{table}/ddl
  Geeft de Data Definition Language (DDL)-instructie voor een specifieke tabel.

• adbpg:///{schema}/{table}/statistics
  Toont statistieken met betrekking tot een gegeven tabel, nuttig voor prestatie-analyse en optimalisatie.

Lijst van Tools

• execute_select_sql
  Voert SELECT-SQL-query’s uit op de AnalyticDB PostgreSQL-server om gegevens op te halen.

• execute_dml_sql
  Voert DML (Data Manipulation Language)-operaties uit zoals INSERT, UPDATE of DELETE.

• execute_ddl_sql
  Voert DDL (Data Definition Language)-operaties uit zoals CREATE, ALTER of DROP.

• analyze_table
  Verzamelt statistieken voor een tabel om databaseprestaties te optimaliseren.

• explain_query
  Geeft het uitvoeringsplan voor een opgegeven SQL-query, wat gebruikers helpt query-prestaties te begrijpen en te optimaliseren.

Gebruiksscenario’s van deze MCP Server

• Databaseverkenning en metadata-opvraging
  Ontwikkelaars kunnen eenvoudig databaseschema’s verkennen, tabellen oplijsten en tabeldefinities raadplegen, wat de productiviteit en het inzicht in datastructuren verbetert.

• Geautomatiseerde query-uitvoering
  AI-agenten kunnen SELECT- en DML-query’s programmatisch uitvoeren, waardoor use cases als rapportage, gegevensupdates en geautomatiseerde workflows mogelijk worden.

• Schema management en evolutie
  De server maakt het uitvoeren van DDL-query’s mogelijk, zodat schemawijzigingen zoals het aanmaken, wijzigen of verwijderen van tabellen onderdeel kunnen zijn van CI/CD-pijplijnen.

• Prestatie-optimalisatie
  Tools zoals analyze_table en explain_query helpen ontwikkelaars statistieken en uitvoeringsplannen te verzamelen, waardoor knelpunten sneller geïdentificeerd en queries geoptimaliseerd kunnen worden.

• AI-gedreven data-analyse
  Door integratie met AI-assistenten kan de server contextbewuste data-analyse ondersteunen, wat intelligente data-exploratie en inzichtengeneratie mogelijk maakt.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Vereisten:
   Zorg dat Python 3.10+ en de benodigde pakketten geïnstalleerd zijn.
2. Kloon of Installeer:
   • Kloon: git clone https://github.com/aliyun/alibabacloud-adbpg-mcp-server.git
   • Of installeer met pip: pip install adbpg_mcp_server
3. Bewerk Configuratie:
   Open het Windsurf MCP client-configuratiebestand.
4. Voeg MCP Server toe:
   Voeg de volgende JSON toe:

   "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. Opslaan & Herstarten
   Sla het bestand op en herstart Windsurf.

Claude

1. Vereisten:
   Python 3.10+ en afhankelijkheden geïnstalleerd.
2. Server installeren:
   pip install adbpg_mcp_server
3. Bewerk Configuratie:
   Open de MCP-configuratie van Claude.
4. Voeg MCP Server toe:

   "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. Opslaan & Herstarten
   Sla de configuratie op en herstart Claude.

Cursor

1. Vereisten:
   Zorg dat Python 3.10+ en afhankelijkheden aanwezig zijn.
2. Kloon of Installeer:
   Kloon of voer uit pip install adbpg_mcp_server.
3. Bewerk Configuratie:
   Open het MCP-configuratiebestand van Cursor.
4. Voeg MCP Server toe:

   "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. Opslaan & Herstarten
   Sla op en herstart Cursor.

Cline

1. Vereisten:
   Python 3.10+ en afhankelijkheden.
2. Kloon of Installeer:
   Gebruik Git of pip zoals hierboven.
3. Bewerk Configuratie:
   Open de MCP-configuratie.
4. Voeg MCP Server toe:

   "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. Opslaan & Herstarten
   Sla de configuratie op en herstart Cline.

API-sleutels beveiligen

Omgevingsvariabelen worden gebruikt voor database-gegevens. Gebruik om de beveiliging te verbeteren altijd omgevingsvariabelen in plaats van gevoelige informatie hard te coderen:

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

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

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

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in de system MCP-configuratiesectie je MCP-servergegevens toe met dit JSON-formaat:

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

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP 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 door die van jouw eigen MCP-server.

Overzicht

Op basis van de beschikbare documentatie biedt de AnalyticDB PostgreSQL MCP Server een degelijke integratie voor database-gedreven workflows, met duidelijke tools en resource-endpoints. Er ontbreken echter prompt-templates en expliciete ondersteuning voor Roots/Sampling.

MCP-score

Mening & Beoordeling:
Deze MCP-server is goed gedocumenteerd voor de belangrijkste database-integratiefuncties en dekt de essentiële behoeften van ontwikkelaars voor PostgreSQL. Het ontbreken van prompt-templates en geavanceerde MCP-functies zoals Roots of Sampling is een nadeel, maar de focus en duidelijkheid maken hem nuttig voor databasegerichte workflows. Beoordeling: 7/10