AnalyticDB PostgreSQL MCP Server

Co robi serwer “AnalyticDB PostgreSQL” MCP?

Serwer AnalyticDB PostgreSQL MCP działa jako uniwersalny most pomiędzy asystentami AI a bazami danych AnalyticDB PostgreSQL. Umożliwia płynną interakcję, pozwalając agentom AI pobierać metadane bazy, wykonywać zapytania SQL i zarządzać operacjami na bazie programistycznie. Zapewniając ustandaryzowany dostęp do funkcjonalności bazy, ten serwer MCP ułatwia zadania takie jak eksploracja schematów, wykonywanie zapytań, zbieranie statystyk tabel oraz analizę wydajności zapytań. Czyni go to niezbędnym narzędziem dla programistów i inżynierów danych chcących integrować przepływy pracy AI z odpornymi, gotowymi na przedsiębiorstwa bazami analitycznymi PostgreSQL.

Lista szablonów promptów

W udostępnionym repozytorium i dokumentacji nie wspomniano o szablonach promptów.

Lista zasobów

• adbpg:///schemas
  Pobiera wszystkie schematy obecne w połączonej bazie AnalyticDB PostgreSQL.

• adbpg:///{schema}/tables
  Wyświetla wszystkie tabele w określonym schemacie.

• adbpg:///{schema}/{table}/ddl
  Udostępnia instrukcję DDL (Data Definition Language) dla konkretnej tabeli.

• adbpg:///{schema}/{table}/statistics
  Pokazuje statystyki związane z daną tabelą, wspomagając analizę i optymalizację wydajności.

Lista narzędzi

• execute_select_sql
  Wykonuje zapytania SELECT SQL na serwerze AnalyticDB PostgreSQL w celu pobrania danych.

• execute_dml_sql
  Wykonuje operacje DML (Data Manipulation Language), takie jak INSERT, UPDATE lub DELETE.

• execute_ddl_sql
  Wykonuje operacje DDL (Data Definition Language), takie jak CREATE, ALTER lub DROP.

• analyze_table
  Zbiera statystyki dla tabeli w celu optymalizacji wydajności bazy danych.

• explain_query
  Dostarcza plan wykonania zadanego zapytania SQL, pomagając użytkownikom zrozumieć i zoptymalizować wydajność zapytania.

Przypadki użycia tego serwera MCP

• Eksploracja bazy danych i pobieranie metadanych
  Programiści mogą łatwo eksplorować schematy bazy, listować tabele oraz uzyskiwać definicje tabel, co zwiększa produktywność i zrozumienie struktur danych.

• Automatyczne wykonywanie zapytań
  Agenci AI mogą programistycznie wykonywać zapytania SELECT oraz DML, umożliwiając takie przypadki jak generowanie raportów, aktualizacje danych i zautomatyzowane przepływy pracy.

• Zarządzanie schematem i jego ewolucja
  Serwer umożliwia wykonywanie zapytań DDL, ułatwiając zmiany schematów, takie jak tworzenie, modyfikowanie lub usuwanie tabel w ramach pipelines CI/CD.

• Tuning wydajności
  Narzędzia takie jak analyze_table i explain_query pomagają programistom zbierać statystyki i plany wykonania, co ułatwia identyfikację wąskich gardeł i optymalizację zapytań.

• Analiza danych wspierana AI
  Dzięki integracji z asystentami AI serwer może wspierać kontekstową analizę danych, umożliwiając inteligentną eksplorację i generowanie wniosków.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Wymagania wstępne:
   Upewnij się, że Python 3.10+ i wymagane pakiety są zainstalowane.
2. Klonowanie lub instalacja:
   • Klonuj: git clone https://github.com/aliyun/alibabacloud-adbpg-mcp-server.git
   • Lub zainstaluj przez pip: pip install adbpg_mcp_server
3. Edytuj konfigurację:
   Otwórz plik konfiguracyjny klienta Windsurf MCP.
4. Dodaj serwer MCP:
   Wstaw poniższy 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. Zapisz & Zrestartuj
   Zapisz plik i zrestartuj Windsurf.

Claude

1. Wymagania wstępne:
   Python 3.10+ i zależności zainstalowane.
2. Instalacja serwera:
   pip install adbpg_mcp_server
3. Edytuj konfigurację:
   Otwórz konfigurację MCP w Claude.
4. Dodaj serwer MCP:

   "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. Zapisz & Zrestartuj
   Zapisz konfigurację i zrestartuj Claude.

Cursor

1. Wymagania wstępne:
   Upewnij się, że Python 3.10+ i zależności są zainstalowane.
2. Klonowanie lub instalacja:
   Sklonuj repozytorium lub uruchom pip install adbpg_mcp_server.
3. Edytuj konfigurację:
   Otwórz plik konfiguracyjny MCP w Cursor.
4. Dodaj serwer MCP:

   "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. Zapisz & Zrestartuj
   Zapisz i zrestartuj Cursor.

Cline

1. Wymagania wstępne:
   Python 3.10+ i zależności.
2. Klonowanie lub instalacja:
   Użyj Git lub pip jak powyżej.
3. Edytuj konfigurację:
   Otwórz konfigurację MCP.
4. Dodaj serwer MCP:

   "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. Zapisz & Zrestartuj
   Zapisz konfigurację i zrestartuj Cline.

Zabezpieczanie kluczy API

Zmienne środowiskowe są używane do poświadczeń bazy danych. Aby zwiększyć bezpieczeństwo, stosuj zmienne środowiskowe zamiast wpisywać dane wprost:

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

Jak korzystać z tego MCP w przepływach

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z przepływem pracy w FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połącz go z agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wstaw dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zmienić “adbpg-mcp-server” na rzeczywistą nazwę swojego serwera MCP i zastąpić URL własnym adresem serwera MCP.

Przegląd

Na podstawie dostępnej dokumentacji, serwer AnalyticDB PostgreSQL MCP oferuje solidną integrację dla przepływów opartych o bazy danych, z jasno określonymi narzędziami i punktami zasobów. Brakuje natomiast szablonów promptów oraz explicitnego wsparcia dla Roots/Sampling.

Ocena MCP

Opinia i ocena:
Ten serwer MCP jest dobrze udokumentowany pod kątem podstawowych funkcji integracji z bazą danych i spełnia kluczowe potrzeby programistów korzystających z PostgreSQL. Brak szablonów promptów oraz zaawansowanych funkcji MCP, takich jak Roots czy Sampling, to pewna wada, jednak jego koncentracja i przejrzystość czynią go użytecznym dla przepływów zorientowanych na bazy danych. Ocena: 7/10