O que faz o Servidor MCP “Hologres”?

O Servidor MCP Hologres atua como uma interface universal entre Agentes de IA e bancos de dados Hologres. Ele facilita a comunicação sem atritos, permitindo que assistentes e clientes de IA recuperem metadados e executem operações SQL diretamente em bancos de dados Hologres. Ao servir de ponte, o Servidor MCP Hologres potencializa fluxos de desenvolvimento de IA com a capacidade de realizar consultas complexas, manipular dados e automatizar tarefas ligadas ao banco de dados por meio de endpoints padronizados Model Context Protocol (MCP). Esta integração simplifica o acesso a dados corporativos armazenados no Hologres, suportando tarefas como inspeção de metadados, análise de dados, relatórios em tempo real e mais, tudo através de interações MCP seguras e configuráveis.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt é explicitamente mencionado no repositório ou documentação.

Lista de Recursos

Nenhum recurso é explicitamente descrito na documentação disponível.

Lista de Ferramentas

• execute_hg_select_sql: Executa uma consulta SQL SELECT no banco de dados Hologres, permitindo a recuperação de dados baseada em consultas personalizadas.
• execute_hg_select_sql_with_serverless: Executa uma consulta SQL SELECT no banco Hologres utilizando computação serverless, possibilitando recuperação de dados escalável e eficiente.
• execute_hg_dml_sql: Executa comandos SQL DML (INSERT, UPDATE, DELETE) no banco de dados Hologres, fornecendo capacidades de manipulação de dados.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Análise de Dados Automatizada: Agentes de IA podem consultar bancos Hologres para análises, relatórios e extração de dados, permitindo insights rápidos sem necessidade de SQL manual.
• Gestão de Banco de Dados: Desenvolvedores podem automatizar tarefas de manutenção como atualização, inserção ou exclusão de registros diretamente por fluxos alimentados por LLM.
• Recuperação de Metadados: Assistentes de IA podem inspecionar esquemas e metadados do banco, auxiliando em modelagem de dados e integração de sistemas.
• Integração de Dados em Tempo Real: Integre dados do Hologres em serviços externos ou dashboards, tornando dados corporativos disponíveis para aplicações ao vivo.
• Processamento Serverless de Consultas: Aproveite execução serverless para consultas escaláveis e econômicas, ideal para cargas dinâmicas ou operações de dados em larga escala.

Como configurar

Windsurf

1. Pré-requisitos: Certifique-se de que você tem Python e o pacote hologres-mcp-server instalado (pip install hologres-mcp-server).
2. Localizar Configuração: Abra o arquivo de configuração do cliente Windsurf.
3. Adicionar Servidor MCP: Insira o seguinte trecho JSON na seção 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. Salvar & Reiniciar: Salve as alterações e reinicie o Windsurf.
5. Verificar: Teste emitindo uma consulta via o cliente MCP.

Claude

1. Pré-requisitos: Certifique-se de que o hologres-mcp-server está instalado e acessível.
2. Localizar Configuração: Abra a configuração do cliente MCP do Claude.
3. Configurar: Adicione o seguinte:

   {
     "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. Salvar & Reiniciar: Salve as alterações e reinicie o Claude.
5. Testar Integração: Execute um comando de teste para garantir a conectividade.

Cursor

1. Pré-requisitos: Instale o hologres-mcp-server via pip.
2. Editar Configuração: Abra o arquivo de configuração do Cursor.
3. Inserir Configuração do MCP Server:

   {
     "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. Salvar: Confirme as alterações e reinicie o Cursor.
5. Verificar: Confirme a operação executando uma consulta SELECT.

Cline

1. Instalar Pré-requisitos: Certifique-se de que o hologres-mcp-server está instalado.
2. Encontrar Configuração: Abra o arquivo de configuração do servidor MCP do Cline.
3. Configurar Servidor:

   {
     "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. Salvar & Reiniciar: Salve o arquivo e reinicie o Cline.
5. Testar Configuração: Confirme a integração executando uma operação DML.

Protegendo as Chaves de API

É recomendado proteger suas credenciais de banco de dados e chaves de API utilizando variáveis de ambiente. Você pode configurá-las na seção env:

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

Como usar este MCP em fluxos

Usando o MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo 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 MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP utilizando este formato JSON:

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

Uma vez configurado, o agente de IA estará apto a usar este MCP como ferramenta, com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “hologres-mcp-server” para o nome real do seu MCP server e trocar a URL pela sua URL de MCP.

Visão Geral

Entre as duas tabelas, segue uma breve avaliação e justificativa:

O Servidor MCP Hologres oferece integração sólida com banco de dados e documentação clara para configuração e ferramentas. No entanto, a ausência de templates de prompt documentados, recursos explícitos ou suporte a sampling/roots reduz sua completude como servidor MCP. Para usos focados em banco de dados, é robusto, mas carece de alguns recursos MCP mais amplos.

Nossa opinião

Nota: 6/10
Este servidor MCP é confiável para seu caso de uso alvo (interação com banco de dados Hologres) e fornece instruções claras de configuração. A ausência de templates de prompt, recursos e recursos MCP avançados (sampling, roots) limita sua flexibilidade para fluxos de trabalho contextuais mais amplos.

Pontuação MCP