AnalyticDB PostgreSQL MCP-server

Hva gjør “AnalyticDB PostgreSQL” MCP-serveren?

AnalyticDB PostgreSQL MCP-serveren fungerer som en universell bro mellom AI-assistenter og AnalyticDB PostgreSQL-databaser. Den muliggjør sømløs interaksjon ved å la AI-agenter hente databasemetadata, kjøre SQL-spørringer og administrere databaseoperasjoner programmatisk. Ved å tilby standardisert tilgang til databasefunksjonalitet forenkler denne MCP-serveren oppgaver som skjemaundersøkelse, spørringskjøring, innsamling av tabellstatistikk og analyse av spørringsytelse. Dette gjør den til et essensielt verktøy for utviklere og dataingeniører som ønsker å integrere AI-drevne arbeidsflyter med robuste, bedriftsklare PostgreSQL-analysebaser.

Liste over prompt-maler

Det er ikke nevnt noen prompt-maler i det medfølgende depotet eller dokumentasjonen.

Ressursliste

• adbpg:///schemas
  Henter alle skjemaer som finnes i den tilkoblede AnalyticDB PostgreSQL-databasen.

• adbpg:///{schema}/tables
  Lister alle tabeller innenfor et angitt skjema.

• adbpg:///{schema}/{table}/ddl
  Gir Data Definition Language (DDL)-setningen for en spesifikk tabell.

• adbpg:///{schema}/{table}/statistics
  Viser statistikk for en gitt tabell, som hjelper i ytelsesanalyse og optimalisering.

Verktøyliste

• execute_select_sql
  Kjør SELECT SQL-spørringer på AnalyticDB PostgreSQL-serveren for å hente data.

• execute_dml_sql
  Utfør DML (Data Manipulation Language)-operasjoner som INSERT, UPDATE eller DELETE.

• execute_ddl_sql
  Utfør DDL (Data Definition Language)-operasjoner som CREATE, ALTER eller DROP.

• analyze_table
  Samler inn statistikk for en tabell for å optimalisere databaseytelsen.

• explain_query
  Gir kjøreplanen for en gitt SQL-spørring, og hjelper brukere å forstå og optimalisere spørringsytelsen.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Databaseutforskning og innhenting av metadata
  Utviklere kan enkelt utforske databaseskjemaer, liste opp tabeller og få tilgang til tabelldefinisjoner, noe som gir bedre produktivitet og forståelse av datastrukturen.

• Automatisert spørringskjøring
  AI-agenter kan programmatisk utføre SELECT- og DML-spørringer, noe som åpner for brukstilfeller som rapportgenerering, dataoppdateringer og automatiserte arbeidsflyter.

• Skjemahåndtering og -utvikling
  Serveren lar deg utføre DDL-spørringer og forenkler skjemarelaterte endringer som å opprette, endre eller slette tabeller som en del av CI/CD-pipelines.

• Ytelsestilpasning
  Verktøy som analyze_table og explain_query hjelper utviklere å samle inn statistikk og kjøreplaner, slik at det blir lettere å identifisere flaskehalser og optimalisere spørringer.

• AI-drevet dataanalyse
  Ved å integrere med AI-assistenter kan serveren støtte kontekstavhengig dataanalyse og muliggjøre intelligent datautforskning og innsiktsgenerering.

Hvordan sette den opp

Windsurf

1. Forutsetninger:
   Sørg for at Python 3.10+ og nødvendige pakker er installert.
2. Klon eller installer:
   • Klon: git clone https://github.com/aliyun/alibabacloud-adbpg-mcp-server.git
   • Eller installer med pip: pip install adbpg_mcp_server
3. Rediger konfigurasjon:
   Åpne Windsurf MCP-klientens konfigurasjonsfil.
4. Legg til MCP-server:
   Sett inn følgende JSON:

   "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. Lagre og start på nytt
   Lagre filen og start Windsurf på nytt.

Claude

1. Forutsetninger:
   Python 3.10+ og avhengigheter installert.
2. Installer server:
   pip install adbpg_mcp_server
3. Rediger konfigurasjon:
   Åpne Claudes MCP-konfigurasjon.
4. Legg til MCP-server:

   "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. Lagre og start på nytt
   Lagre konfigurasjonen og start Claude på nytt.

Cursor

1. Forutsetninger:
   Sørg for Python 3.10+ og avhengigheter.
2. Klon eller installer:
   Klon eller kjør pip install adbpg_mcp_server.
3. Rediger konfigurasjon:
   Åpne Cursors MCP-konfigurasjonsfil.
4. Legg til MCP-server:

   "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. Lagre og start på nytt
   Lagre og start Cursor på nytt.

Cline

1. Forutsetninger:
   Python 3.10+ og avhengigheter.
2. Klon eller installer:
   Bruk enten Git eller pip som beskrevet over.
3. Rediger konfigurasjon:
   Åpne MCP-konfigurasjonen.
4. Legg til MCP-server:

   "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. Lagre og start på nytt
   Lagre konfigurasjonen og start Cline på nytt.

Sikring av API-nøkler

Miljøvariabler brukes for databaselegitimasjon. For å øke sikkerheten bør du bruke miljøvariabler i stedet for å hardkode sensitiv informasjon:

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

Hvordan bruke denne MCP-en i flyter

Bruke 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 din AI-agent:

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 nå bruke MCP-en som et verktøy med tilgang til alle 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

Basert på tilgjengelig dokumentasjon tilbyr AnalyticDB PostgreSQL MCP-serveren solid integrasjon for databasebaserte arbeidsflyter, med klare verktøy og ressursendepunkt. Den mangler imidlertid på områder som prompt-maler og eksplisitt støtte for Roots/Sampling.

MCP-poengsum

Vurdering og poeng:
Denne MCP-serveren er godt dokumentert for sine sentrale databaseintegrasjonsfunksjoner, og dekker essensielle utviklerbehov for PostgreSQL. Fraværet av prompt-maler og avanserte MCP-funksjoner som Roots eller Sampling er et minus, men fokuset og klarheten gjør den nyttig for databaseorienterte arbeidsflyter. Poengsum: 7/10