
Servidor AnalyticDB PostgreSQL MCP
O Servidor AnalyticDB PostgreSQL MCP conecta assistentes de IA a bancos de dados AnalyticDB PostgreSQL, permitindo a execução transparente de operações SQL, exp...
Conecte fluxos de trabalho orientados por IA ao AnalyticDB PostgreSQL para exploração de schema, execução automática de SQL e análises de performance com a integração MCP do FlowHunt.
O Servidor AnalyticDB PostgreSQL MCP atua como uma ponte universal entre assistentes de IA e bancos de dados AnalyticDB PostgreSQL. Ele permite interação perfeita ao possibilitar que agentes de IA recuperem metadados do banco, executem queries SQL e gerenciem operações de banco de dados programaticamente. Ao fornecer acesso padronizado às funcionalidades do banco, este servidor MCP facilita tarefas como exploração de schema, execução de consultas, coleta de estatísticas de tabelas e análise de performance de queries. Isso o torna uma ferramenta essencial para desenvolvedores e engenheiros de dados que desejam integrar fluxos de trabalho orientados por IA a bancos de dados PostgreSQL analíticos robustos e prontos para empresas.
Nenhum modelo de prompt é mencionado no repositório ou documentação fornecidos.
adbpg:///schemas
Recupera todos os schemas presentes no banco de dados AnalyticDB PostgreSQL conectado.
adbpg:///{schema}/tables
Lista todas as tabelas dentro de um schema especificado.
adbpg:///{schema}/{table}/ddl
Fornece a declaração DDL (Data Definition Language) para uma tabela específica.
adbpg:///{schema}/{table}/statistics
Mostra estatísticas relacionadas a uma tabela, auxiliando na análise e otimização de performance.
execute_select_sql
Executa queries SQL SELECT no servidor AnalyticDB PostgreSQL para recuperar dados.
execute_dml_sql
Executa operações DML (Data Manipulation Language), como INSERT, UPDATE ou DELETE.
execute_ddl_sql
Executa operações DDL (Data Definition Language), como CREATE, ALTER ou DROP.
analyze_table
Coleta estatísticas de uma tabela para otimizar a performance do banco.
explain_query
Fornece o plano de execução para uma query SQL, ajudando usuários a entender e otimizar a performance das consultas.
Exploração de Banco e Recuperação de Metadados
Desenvolvedores podem explorar facilmente schemas, listar tabelas e acessar definições de tabelas, aumentando a produtividade e a compreensão das estruturas de dados.
Execução Automatizada de Consultas
Agentes de IA podem executar queries SELECT e DML programaticamente, permitindo casos como geração de relatórios, atualizações de dados e fluxos de trabalho automatizados.
Gerenciamento e Evolução de Schema
O servidor permite executar queries DDL, facilitando alterações de schema como criação, modificação ou exclusão de tabelas como parte de pipelines CI/CD.
Ajuste de Performance
Ferramentas como analyze_table
e explain_query
ajudam desenvolvedores a coletar estatísticas e planos de execução, tornando mais fácil identificar gargalos e otimizar queries.
Análise de Dados Orientada por IA
Integrando-se a assistentes de IA, o servidor pode suportar análise de dados contextualizada, permitindo exploração inteligente de dados e geração de insights.
git clone https://github.com/aliyun/alibabacloud-adbpg-mcp-server.git
pip install adbpg_mcp_server
"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"
}
}
}
pip install adbpg_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"
}
}
}
pip install adbpg_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"
}
}
}
"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"
}
}
}
Variáveis de ambiente são usadas para credenciais de banco de dados. Para aumentar a segurança, utilize variáveis de ambiente ao invés de informações sensíveis hardcoded:
"env": {
"ADBPG_HOST": "${ADBPG_HOST}",
"ADBPG_PORT": "${ADBPG_PORT}",
"ADBPG_USER": "${ADBPG_USER}",
"ADBPG_PASSWORD": "${ADBPG_PASSWORD}",
"ADBPG_DATABASE": "${ADBPG_DATABASE}"
}
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"
}
}
Uma vez 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 do seu servidor MCP.
Seção | Disponibilidade | Detalhes/Notas |
---|---|---|
Visão Geral | ✅ | |
Lista de Prompts | ⛔ | Nenhum modelo de prompt encontrado |
Lista de Recursos | ✅ | Schemas, tabelas, DDL de tabela, estatísticas de tabela |
Lista de Ferramentas | ✅ | 5 ferramentas: select, dml, ddl, analyze, explain |
Proteção de Chaves de API | ✅ | Padrão de variável de ambiente documentado |
Suporte a Roots | ⛔ | Não mencionado |
Suporte a Amostragem (menos relevante) | ⛔ | Não mencionado |
Com base na documentação disponível, o Servidor AnalyticDB PostgreSQL MCP oferece integração sólida para fluxos de trabalho orientados a banco de dados, com ferramentas claras e endpoints de recursos. Contudo, há lacunas em áreas como modelos de prompt e suporte explícito para Roots/Amostragem.
Possui LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Possui ao menos uma ferramenta | ✅ |
Número de Forks | 0 |
Número de Estrelas | 4 |
Opinião & Avaliação:
Este servidor MCP é bem documentado para seus recursos centrais de integração com banco de dados, e cobre as necessidades essenciais para desenvolvedores em PostgreSQL. A ausência de modelos de prompt e de recursos MCP avançados como Roots ou Amostragem é um ponto negativo, mas seu foco e clareza o tornam útil para fluxos de trabalho orientados a bancos de dados. Nota: 7/10
Este servidor MCP conecta agentes de IA a bancos de dados AnalyticDB PostgreSQL, permitindo acesso programático a metadados de schema, execução de consultas SQL, gerenciamento do banco de dados e análise de performance.
Você pode automatizar exploração de schema, execução de SQL (SELECT, DML, DDL), coleta de estatísticas, análise de plano de consultas e evolução de schema, suportando fluxos de trabalho de analytics e engenharia de dados de ponta a ponta.
Sempre utilize variáveis de ambiente para dados sensíveis como host, usuário e senha. O servidor MCP suporta configuração por variáveis de ambiente para gerenciamento seguro das credenciais.
Não, de acordo com a documentação, este servidor MCP não oferece suporte explícito para Roots ou Amostragem.
Não, não há modelos de prompt embutidos documentados para este servidor MCP. Você pode adicionar os seus conforme necessário para seu fluxo de trabalho.
Os casos de uso incluem exploração de banco de dados, geração automatizada de relatórios, gerenciamento de schema, otimização de consultas e análise de dados orientada por IA em ambientes analíticos PostgreSQL de nível empresarial.
Capacite seus agentes de IA com análises PostgreSQL robustas e prontas para empresas. Configure o Servidor AnalyticDB PostgreSQL MCP com o FlowHunt para automação e insights de banco de dados sem complicações.
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