Jaką funkcję pełni serwer “Hologres” MCP?

Serwer Hologres MCP działa jako uniwersalny interfejs pomiędzy Agentami AI a bazami danych Hologres. Umożliwia płynną komunikację, pozwalając asystentom AI i klientom na pobieranie metadanych oraz wykonywanie operacji SQL bezpośrednio na bazach Hologres. Działając jako most, serwer Hologres MCP umożliwia workflowom rozwoju AI wykonywanie zaawansowanych zapytań do baz danych, manipulowanie danymi i automatyzację zadań związanych z bazą danych poprzez standaryzowane endpointy Model Context Protocol (MCP). To połączenie ułatwia dostęp do danych korporacyjnych przechowywanych w Hologres, wspierając takie zadania jak inspekcja metadanych, analiza danych, raportowanie w czasie rzeczywistym i inne — wszystko to poprzez bezpieczną i konfigurowalną komunikację MCP.

Lista Promptów

W repozytorium lub dokumentacji nie wspomniano wyraźnie o szablonach promptów.

Lista zasobów

W dostępnej dokumentacji nie opisano wyraźnie żadnych zasobów.

Lista narzędzi

• execute_hg_select_sql: Wykonuje zapytanie SQL SELECT na bazie danych Hologres, umożliwiając pobieranie danych na podstawie własnych zapytań.
• execute_hg_select_sql_with_serverless: Wykonuje zapytanie SQL SELECT na bazie Hologres z użyciem serverless, zapewniając skalowalne i wydajne pobieranie danych.
• execute_hg_dml_sql: Wykonuje zapytania SQL DML (INSERT, UPDATE, DELETE) na bazie Hologres, zapewniając możliwość manipulacji danymi.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Automatyczna analiza danych: Agenci AI mogą pobierać dane z baz Hologres do analizy, raportowania i ekstrakcji, uzyskując szybki wgląd bez ręcznego pisania SQL.
• Zarządzanie bazą danych: Programiści mogą automatyzować zadania konserwacyjne bazy, takie jak aktualizacje, wstawianie czy usuwanie rekordów bezpośrednio w workflowach LLM.
• Pobieranie metadanych: Asystenci AI mogą analizować schematy baz danych i metadane, pomagając w modelowaniu danych i integracjach systemów.
• Integracja danych w czasie rzeczywistym: Integruj dane Hologres z zewnętrznymi usługami lub dashboardami, udostępniając dane firmowe aplikacjom live.
• Przetwarzanie zapytań serverless: Wykorzystaj zapytania serverless dla skalowalnych i ekonomicznych operacji — idealne dla dynamicznych lub masowych zadań.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Wymagania wstępne: Upewnij się, że masz zainstalowanego Pythona oraz pakiet hologres-mcp-server (pip install hologres-mcp-server).
2. Zlokalizuj konfigurację: Otwórz plik konfiguracyjny klienta Windsurf.
3. Dodaj serwer MCP: Wstaw poniższy fragment JSON do sekcji mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "hologres-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "run",
           "--with",
           "hologres-mcp-server",
           "hologres-mcp-server"
         ],
         "env": {
           "HOLOGRES_HOST": "host",
           "HOLOGRES_PORT": "port",
           "HOLOGRES_USER": "access_id",
           "HOLOGRES_PASSWORD": "access_key",
           "HOLOGRES_DATABASE": "database"
         }
       }
     }
   }
   

4. Zapisz i zrestartuj: Zapisz zmiany i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj: Przetestuj, wydając zapytanie przez klienta MCP.

Claude

1. Wymagania wstępne: Upewnij się, że hologres-mcp-server jest zainstalowany i dostępny.
2. Zlokalizuj konfigurację: Otwórz konfigurację klienta MCP Claude.
3. Konfiguracja: Dodaj poniższy fragment:

   {
     "mcpServers": {
       "hologres-mcp-server": {
         "command": "uvx",
         "args": [
           "hologres-mcp-server"
         ],
         "env": {
           "HOLOGRES_HOST": "host",
           "HOLOGRES_PORT": "port",
           "HOLOGRES_USER": "access_id",
           "HOLOGRES_PASSWORD": "access_key",
           "HOLOGRES_DATABASE": "database"
         }
       }
     }
   }
   

4. Zapisz i zrestartuj: Zapisz i zrestartuj Claude.
5. Test integracji: Wykonaj komendę testową, aby potwierdzić połączenie.

Cursor

1. Wymagania wstępne: Zainstaluj hologres-mcp-server przez pip.
2. Edytuj konfigurację: Otwórz plik konfiguracyjny Cursor.
3. Dodaj konfigurację serwera MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "hologres-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "/path/to/alibabacloud-hologres-mcp-server",
           "run",
           "hologres-mcp-server"
         ],
         "env": {
           "HOLOGRES_HOST": "host",
           "HOLOGRES_PORT": "port",
           "HOLOGRES_USER": "access_id",
           "HOLOGRES_PASSWORD": "access_key",
           "HOLOGRES_DATABASE": "database"
         }
       }
     }
   }
   

4. Zapisz: Zatwierdź zmiany i zrestartuj Cursor.
5. Zweryfikuj: Potwierdź działanie, uruchamiając zapytanie SELECT.

Cline

1. Zainstaluj wymagane pakiety: Upewnij się, że hologres-mcp-server jest zainstalowany.
2. Znajdź konfigurację: Otwórz plik konfiguracyjny serwera MCP Cline.
3. Skonfiguruj serwer:

   {
     "mcpServers": {
       "hologres-mcp-server": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "run",
           "--with",
           "hologres-mcp-server",
           "hologres-mcp-server"
         ],
         "env": {
           "HOLOGRES_HOST": "host",
           "HOLOGRES_PORT": "port",
           "HOLOGRES_USER": "access_id",
           "HOLOGRES_PASSWORD": "access_key",
           "HOLOGRES_DATABASE": "database"
         }
       }
     }
   }
   

4. Zapisz i zrestartuj: Zapisz plik i zrestartuj Cline.
5. Test konfiguracji: Potwierdź integrację, wykonując operację DML.

Zabezpieczanie kluczy API

Zaleca się zabezpieczenie danych dostępowych do bazy oraz kluczy API poprzez zmienne środowiskowe. Ustaw je w sekcji env:

"env": {
  "HOLOGRES_HOST": "your_host",
  "HOLOGRES_PORT": "your_port",
  "HOLOGRES_USER": "your_user",
  "HOLOGRES_PASSWORD": "your_password",
  "HOLOGRES_DATABASE": "your_database"
}

Jak używać tego MCP w flowach

Używanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z workflowem FlowHunt, dodaj komponent MCP do swojego flowa i połącz go z agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracyjny. W sekcji konfiguracji systemu MCP wstaw dane serwera MCP, używając tego formatu JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zamienić “hologres-mcp-server” na właściwą nazwę swojego serwera MCP i podać odpowiedni adres URL.

Przegląd

Między dwiema tabelami — oto krótka ocena i uzasadnienie:

Serwer Hologres MCP zapewnia solidną integrację z bazą danych oraz klarowną dokumentację konfiguracji i narzędzi. Brak jednak opisanych szablonów promptów, jawnych zasobów czy wsparcia dla sampling/roots obniża kompleksowość tej implementacji MCP. Dla zastosowań skoncentrowanych na bazach danych jest to rozwiązanie solidne, lecz brakuje mu niektórych szerszych funkcji MCP.

Nasza opinia

Ocena: 6/10
Ten serwer MCP jest niezawodny w swoim docelowym zastosowaniu (interakcja z bazą Hologres) i zapewnia jasne instrukcje konfiguracji. Brak szablonów promptów, zasobów i zaawansowanych funkcji MCP (sampling, roots) ogranicza jego elastyczność w szerszych workflowach kontekstowych.

Ocena MCP