Vertica MCP Server

Do czego służy serwer “Vertica” MCP?

Vertica MCP (Model Context Protocol) Server został zaprojektowany, by ułatwić płynną integrację asystentów AI z systemem bazodanowym Vertica (OpenText Vertica). Działając jako most, pozwala klientom AI wykonywać złożone operacje na bazach danych, zarządzać schematami oraz efektywnie pracować z dużymi zbiorami danych. Dzięki funkcjom takim jak pula połączeń, bezpieczeństwo SSL/TLS oraz szczegółowa kontrola uprawnień, Vertica MCP Server umożliwia wykonywanie zapytań SQL, strumieniowanie wyników w partiach, inspekcję schematów oraz zarządzanie indeksami i widokami. Serwer ten znacząco usprawnia pracę programistów i inżynierów danych, którzy chcą połączyć narzędzia AI z bazami Vertica klasy enterprise, wspierając automatyczną analizę danych, raportowanie i przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym.

Lista promptów

W dokumentacji repozytorium nie znaleziono jawnych szablonów promptów.

Lista zasobów

W repozytorium nie udokumentowano jawnych zasobów MCP.

Lista narzędzi

• execute_query
  Wykonywanie zapytań SQL z obsługą wszystkich operacji SQL.

• stream_query
  Strumieniowanie dużych wyników zapytań w partiach, z konfigurowalnym rozmiarem partii dla efektywnego przetwarzania danych.

• copy_data
  Masowe ładowanie danych poleceniem COPY Vertica, odpowiednie dla dużych zbiorów.

• get_table_structure
  Pobieranie szczegółowej struktury tabel, w tym informacji o kolumnach i ograniczeniach.

• list_indexes
  Listowanie wszystkich indeksów dla wybranej tabeli, wraz z typami, unikalnością i powiązanymi kolumnami.

• list_views
  Listowanie wszystkich widoków w schemacie oraz prezentacja ich definicji.

Przykłady użycia tego serwera MCP

• Automatyzacja zapytań do bazy danych
  Agenci AI mogą wykonywać złożone zapytania SQL do baz Vertica, umożliwiając automatyczne pobieranie danych i generowanie raportów.

• Masowy import danych
  Efektywne ładowanie dużych zbiorów do Vertica poleceniem COPY, wspierające procesy big data i ETL.

• Inspekcja schematów i struktur
  Programiści mogą automatycznie sprawdzać struktury tabel, indeksy i widoki w celu poznania i dokumentowania schematów bazy.

• Strumieniowanie danych w czasie rzeczywistym
  Strumieniowanie dużych wyników zapytań w zarządzalnych partiach, ułatwiając analitykę na dużą skalę i monitoring na żywo.

• Bezpieczny i uprawniony dostęp
  Egzekwowanie szczegółowych uprawnień operacyjnych i na poziomie schematów dla wrażliwych operacji, zapewniając zgodność i bezpieczeństwo w środowisku enterprise.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowane Node.js oraz środowisko uvx.
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny Windsurf.
3. Dodaj serwer Vertica MCP za pomocą poniższego fragmentu JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "vertica": {
         "command": "uvx",
         "args": [
           "mcp-vertica",
           "--host=localhost",
           "--db-port=5433",
           "--database=VMart",
           "--user=dbadmin",
           "--password=",
           "--connection-limit=10"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj połączenie serwera przez interfejs Windsurf.

Zabezpieczanie kluczy API (zmienne środowiskowe)

{
  "mcpServers": {
    "vertica": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-vertica"],
      "env": {
        "VERTICA_HOST": "localhost",
        "VERTICA_PORT": 5433,
        "VERTICA_DATABASE": "VMart",
        "VERTICA_USER": "dbadmin",
        "VERTICA_PASSWORD": "",
        "VERTICA_CONNECTION_LIMIT": 10,
        "VERTICA_SSL": false,
        "VERTICA_SSL_REJECT_UNAUTHORIZED": true
      }
    }
  }
}

Claude

1. Zainstaluj Node.js i uvx.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Claude.
3. Dodaj serwer Vertica MCP jak powyżej.
4. Zapisz zmiany i zrestartuj Claude.
5. Potwierdź aktywność serwera w interfejsie Claude.

Cursor

1. Zainstaluj wymagane zależności (Node.js, uvx).
2. Edytuj plik konfiguracyjny Cursor.
3. Wstaw konfigurację JSON serwera Vertica MCP.
4. Zapisz i zrestartuj Cursor.
5. Sprawdź status połączenia w panelu Cursor.

Cline

1. Przygotuj środowisko z Node.js i uvx.
2. Uzyskaj dostęp do konfiguracji MCP w Cline.
3. Dodaj blok serwera Vertica MCP zgodnie z przykładem JSON.
4. Zapisz i zrestartuj Cline.
5. Zweryfikuj połączenie w Cline.

Jak używać tego MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do przepływu i połącz go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, by otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemu MCP wstaw dane serwera MCP w tym formacie JSON:

{
  "vertica": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić “vertica” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i zastąpić URL własnym adresem.

Przegląd

Solidny, skoncentrowany serwer MCP dla Vertica z rozbudowanymi narzędziami do operacji bazodanowych, lecz bez szablonów promptów, jawnych definicji zasobów, rootów i wsparcia próbkowania. Dobra dokumentacja bezpieczeństwa i konfiguracji. Ocena: 6/10.

Ocena MCP