AnalyticDB PostgreSQL MCP-server

Hva gjør “AnalyticDB PostgreSQL” MCP-serveren?

AnalyticDB PostgreSQL MCP-serveren fungerer som et universelt grensesnitt mellom AI-assistenter og AnalyticDB PostgreSQL-databaser. Denne serveren gjør det mulig for AI-agenter å kommunisere sømløst med AnalyticDB PostgreSQL, slik at de kan hente databasemetadata og utføre ulike SQL-operasjoner. Ved å eksponere databasefunksjonalitet via Model Context Protocol (MCP) kan AI-modeller blant annet utføre SELECT-, DML- og DDL-SQL-spørringer, analysere tabellstatistikk og hente skjema- eller tabellinformasjon. Dette forbedrer utviklingsarbeidsflyter betraktelig ved å automatisere og effektivisere oppgaver som databasespørringer, skjemautforskning og ytelsesanalyse fra AI-drevne miljøer.

Liste over promptmaler

Ingen promptmaler er nevnt i depotet eller dokumentasjonen.

Liste over ressurser

• adbpg:///schemas: Hent alle skjemaer i den tilkoblede AnalyticDB PostgreSQL-databasen.
• adbpg:///{schema}/tables: List alle tabeller innenfor et spesifikt skjema.
• adbpg:///{schema}/{table}/ddl: Hent Data Definition Language (DDL)-setningen til en bestemt tabell.
• adbpg:///{schema}/{table}/statistics: Vis detaljerte statistikker for en bestemt tabell.

Liste over verktøy

• execute_select_sql: Utfør SELECT-SQL-spørringer på AnalyticDB PostgreSQL-serveren for å hente data.
• execute_dml_sql: Utfør DML (INSERT, UPDATE, DELETE)-SQL-spørringer slik at databaseposter kan endres.
• execute_ddl_sql: Utfør DDL (CREATE, ALTER, DROP)-SQL-spørringer for å administrere databaseskjemaet.
• analyze_table: Samle inn og oppdater tabellstatistikk for å optimalisere spørringsplanleggingen.
• explain_query: Hent utførelsesplanen for en gitt SQL-spørring for å diagnostisere ytelse.

Brukstilfeller for denne MCP-serveren

• AI-drevne databasespørringer: Gjør det mulig for AI-agenter å kjøre SELECT- eller DML-SQL-kommandoer, slik at data kan hentes eller endres direkte via grensesnitt for naturlig språk.
• Skjema- og metadatautforskning: La AI-modeller hente og liste skjema, tabeller og DDL-er for effektiv utforskning av databasestrukturen.
• Automatisert tabellanalyse: Bruk analyze_table-verktøyet til å samle inn og oppdatere statistikk og dermed forbedre spørringsoptimalisering og ytelsestilpasning.
• Veiledning for spørringsoptimalisering: Benytt explain_query-verktøyet for å hjelpe utviklere eller AI-agenter å forstå og optimalisere SQL-spørringer.
• Integrasjon i dataarbeidsflyter: Inkluder databaseoperasjoner sømløst i større automatiserte arbeidsflyter styrt av AI eller orkestreringsverktøy.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Sørg for at Python 3.10+ er installert.
2. Last ned eller klon depotet:
   git clone https://github.com/aliyun/alibabacloud-adbpg-mcp-server.git
3. Legg til MCP-serveren i Windsurf-konfigurasjonen:

"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. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
5. Kontroller tilkoblingen ved å sikre at serveren svarer på MCP-forespørsler.

Claude

1. Installer Python 3.10+ og nødvendige pakker.
2. Installer via pip:
   pip install adbpg_mcp_server
3. Legg til serveren i Claude-konfigurasjonen som følger:

"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. Lagre konfigurasjonen og start Claude på nytt.
5. Bekreft at MCP-serveren er operativ.

Cursor

1. Sett opp Python 3.10+ og avhengigheter.
2. Velg enten kloning eller pip installering (se over).
3. Rediger Cursors konfigurasjonsfil til å inkludere:

"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. Lagre, start Cursor på nytt, og verifiser MCP-serverens funksjonalitet.

Cline

1. Sørg for at Python 3.10+ er klart og at avhengigheter er installert.
2. Klon eller pip installer pakken.
3. Oppdater Cline-konfigurasjonen som vist nedenfor:

"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. Lagre endringene og start Cline på nytt.
5. Sjekk tilkoblingen for å sikre at serveren er tilgjengelig.

Sikring av API-nøkler

Lag alltid sensitive verdier som databasepassord som miljøvariabler, ikke i konfigurasjonsfiler i klartekst. Eksempel:

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

Konfigurer miljøvariablene i systemet ditt for sikker integrasjon.

Hvordan bruke denne MCP-en i flyter

Bruk av MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon legger du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “adbpg-mcp-server” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

En gjennomgang av denne MCP-serveren viser at den har solid dokumentasjon for oppsett, ressurser og verktøy, men mangler promptmaler og nevner ikke avanserte funksjoner som Roots eller Sampling. Fokuset er tydelig på database-sentriske arbeidsflyter.

MCP-score

Vurdering:
Jeg vil gi denne MCP-serveren 7/10. Den er godt dokumentert for grunnleggende integrasjon og databasebruk, men får lavere poeng på grunn av manglende promptmaler, avanserte MCP-funksjoner og lav samfunnsoppslutning (stjerner/forks). For databasedrevne AI-arbeidsflyter er det et sterkt utgangspunkt.