O que faz o Servidor “AnalyticDB PostgreSQL” MCP?

O Servidor AnalyticDB PostgreSQL MCP atua como uma interface universal entre assistentes de IA e bancos de dados AnalyticDB PostgreSQL. Este servidor permite que agentes de IA se comuniquem de maneira transparente com o AnalyticDB PostgreSQL, possibilitando a recuperação de metadados e a execução de diversas operações SQL. Ao expor funcionalidades do banco de dados via o Model Context Protocol (MCP), ele capacita modelos de IA a executar tarefas como consultas SQL SELECT, DML e DDL, analisar estatísticas de tabelas e obter informações de esquemas ou tabelas. Isso aprimora significativamente os fluxos de desenvolvimento ao automatizar e agilizar tarefas como consultas, exploração de esquemas e análise de desempenho diretamente em ambientes orientados por IA.

Lista de Prompts

Não há templates de prompt mencionados no repositório ou na documentação.

Lista de Recursos

• adbpg:///schemas: Recupera todos os esquemas presentes no banco de dados AnalyticDB PostgreSQL conectado.
• adbpg:///{schema}/tables: Lista todas as tabelas dentro de um esquema específico.
• adbpg:///{schema}/{table}/ddl: Busca a declaração DDL (Data Definition Language) de uma tabela específica.
• adbpg:///{schema}/{table}/statistics: Mostra estatísticas detalhadas de uma tabela específica.

Lista de Ferramentas

• execute_select_sql: Executa consultas SQL SELECT no servidor AnalyticDB PostgreSQL, permitindo a recuperação de dados.
• execute_dml_sql: Executa consultas SQL DML (INSERT, UPDATE, DELETE), possibilitando a modificação de registros no banco de dados.
• execute_ddl_sql: Executa comandos SQL DDL (CREATE, ALTER, DROP) para gerenciar o esquema do banco de dados.
• analyze_table: Coleta e atualiza estatísticas de tabelas para otimizar o planejamento de consultas.
• explain_query: Obtém o plano de execução para uma consulta SQL específica, auxiliando no diagnóstico de desempenho.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Consultas de Banco de Dados por IA: Permite que agentes de IA executem comandos SQL SELECT ou DML, facilitando a recuperação ou modificação direta de dados via interfaces de linguagem natural.
• Exploração de Esquemas e Metadados: Permite que modelos de IA busquem e listem esquemas, tabelas e DDLs para uma exploração eficiente da estrutura do banco de dados.
• Análise Automatizada de Tabelas: Use a ferramenta analyze_table para coletar e atualizar estatísticas, melhorando a otimização e o ajuste de desempenho das consultas.
• Orientação para Otimização de Consultas: Utilize a ferramenta explain_query para ajudar desenvolvedores ou agentes de IA a entender e otimizar consultas SQL.
• Integração em Fluxos de Dados: Incorpore operações de banco de dados de maneira transparente em fluxos de trabalho automatizados gerenciados por IA ou ferramentas de orquestração.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que o Python 3.10+ está instalado.
2. Baixe ou clone o repositório:
   git clone https://github.com/aliyun/alibabacloud-adbpg-mcp-server.git
3. Em seu arquivo de configuração do Windsurf, adicione o servidor MCP:

"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. Salve a configuração e reinicie o Windsurf.
5. Verifique a conexão garantindo que o servidor responde às requisições MCP.

Claude

1. Instale o Python 3.10+ e os pacotes necessários.
2. Instale via pip:
   pip install adbpg_mcp_server
3. Adicione o servidor à configuração do Claude conforme abaixo:

"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. Salve a configuração e reinicie o Claude.
5. Confirme que o servidor MCP está operacional.

Cursor

1. Configure o Python 3.10+ e dependências.
2. Escolha entre clonar ou instalar via pip (veja acima).
3. Edite o arquivo de configuração do Cursor para incluir:

"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. Salve, reinicie o Cursor e verifique a funcionalidade do servidor MCP.

Cline

1. Certifique-se de que o Python 3.10+ está pronto e as dependências estão instaladas.
2. Clone ou instale via pip o pacote.
3. Atualize a configuração do Cline conforme abaixo:

"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. Salve suas alterações e reinicie o Cline.
5. Verifique a conexão para garantir que o servidor está acessível.

Protegendo Chaves de API

Sempre armazene valores sensíveis como senhas de banco de dados em variáveis de ambiente, nunca em arquivos de configuração em texto plano. Exemplo:

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

Configure as variáveis de ambiente do seu sistema para uma integração segura.

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Depois de configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como ferramenta, com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “adbpg-mcp-server” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Uma análise deste servidor MCP mostra que ele possui documentação sólida para configuração, recursos e ferramentas, mas não possui templates de prompt e não menciona recursos avançados como Roots ou Amostragem. Seu foco está claramente em fluxos de trabalho centrados em banco de dados.

Pontuação MCP

Avaliação:
Eu avaliaria este servidor MCP com 7/10. Ele é bem documentado para integração básica e casos de uso com banco de dados, mas pontua menos devido à ausência de templates de prompt, recursos MCP avançados e baixa adoção da comunidade (estrelas/forks). Para fluxos de trabalho de IA focados em banco de dados, é um ponto de partida sólido.