AnalyticDB PostgreSQL MCP Server

Ce face serverul MCP „AnalyticDB PostgreSQL”?

AnalyticDB PostgreSQL MCP Server acționează ca o interfață universală între asistenții AI și bazele de date AnalyticDB PostgreSQL. Acest server permite agenților AI să comunice fără întreruperi cu AnalyticDB PostgreSQL, permițându-le să recupereze metadate ale bazei de date și să execute diverse operațiuni SQL. Prin expunerea funcționalităților bazei de date prin Model Context Protocol (MCP), dă putere modelelor AI să efectueze sarcini precum execuția de interogări SQL SELECT, DML și DDL, analiza statisticilor tabelelor, precum și extragerea de informații despre scheme sau tabele. Acest lucru îmbunătățește considerabil fluxurile de dezvoltare, automatizând și simplificând sarcini precum interogarea bazei de date, explorarea schemelor și analiza performanței direct din medii gestionate de AI.

Listă de Prompts

Nu sunt menționate template-uri de prompt în depozit sau documentație.

Listă de Resurse

• adbpg:///schemas: Recuperează toate schemele prezente în baza de date AnalyticDB PostgreSQL conectată.
• adbpg:///{schema}/tables: Listează toate tabelele dintr-o schemă specificată.
• adbpg:///{schema}/{table}/ddl: Extrage instrucțiunea Data Definition Language (DDL) pentru o anumită tabelă.
• adbpg:///{schema}/{table}/statistics: Afișează statistici detaliate pentru o anumită tabelă.

Listă de Instrumente

• execute_select_sql: Execută interogări SQL SELECT pe serverul AnalyticDB PostgreSQL, permițând extragerea de date.
• execute_dml_sql: Execută interogări SQL DML (INSERT, UPDATE, DELETE), permițând modificarea înregistrărilor din baza de date.
• execute_ddl_sql: Execută interogări SQL DDL (CREATE, ALTER, DROP) pentru gestionarea schemei bazei de date.
• analyze_table: Colectează și actualizează statisticile tabelelor pentru optimizarea planificării interogărilor.
• explain_query: Obține planul de execuție pentru o interogare SQL, util în diagnosticarea performanței.

Scenarii de Utilizare pentru acest MCP Server

• Interogări bazate pe AI către baza de date: Permite agenților AI să execute comenzi SQL SELECT sau DML, facilitând extragerea sau modificarea directă a datelor prin interfețe de limbaj natural.
• Explorare schemă și metadate: Permite modelelor AI să recupereze și să listeze scheme, tabele și DDL-uri pentru o explorare eficientă a structurii bazei de date.
• Analiză automată a tabelelor: Folosiți instrumentul analyze_table pentru a colecta și actualiza statistici, îmbunătățind optimizarea interogărilor și tuningul performanței.
• Ghidare pentru optimizarea interogărilor: Utilizați instrumentul explain_query pentru a ajuta dezvoltatorii sau agenții AI să înțeleagă și să optimizeze interogările SQL.
• Integrare în fluxuri de date: Încorporați fără probleme operațiunile de baze de date în fluxuri automatizate mai ample, gestionate de AI sau instrumente de orchestrare.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigurați-vă că aveți instalat Python 3.10+.
2. Descărcați sau clonați depozitul:
   git clone https://github.com/aliyun/alibabacloud-adbpg-mcp-server.git
3. În fișierul de configurare Windsurf, adăugați serverul 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. Salvați configurația și reporniți Windsurf.
5. Verificați conexiunea asigurându-vă că serverul răspunde la cererile MCP.

Claude

1. Instalați Python 3.10+ și pachetele necesare.
2. Instalați cu pip:
   pip install adbpg_mcp_server
3. Adăugați serverul în configurația Claude astfel:

"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. Salvați configurația și reporniți Claude.
5. Confirmați funcționarea serverului MCP.

Cursor

1. Instalați Python 3.10+ și dependențele aferente.
2. Alegeți fie clonarea, fie instalarea cu pip (vezi mai sus).
3. Editați fișierul de configurare Cursor pentru a include:

"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. Salvați, reporniți Cursor și verificați funcționalitatea serverului MCP.

Cline

1. Asigurați-vă că Python 3.10+ este instalat și dependențele sunt configurate.
2. Clonați sau instalați pachetul cu pip.
3. Actualizați configurația Cline astfel:

"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. Salvați modificările și reporniți Cline.
5. Verificați conexiunea pentru a vă asigura că serverul este accesibil.

Securizarea cheilor API

Stocați întotdeauna valorile sensibile, precum parolele bazei de date, în variabile de mediu și nu în fișiere de configurare text. Exemplu:

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

Configurați variabilele de mediu la nivel de sistem pentru o integrare sigură.

Cum se folosește acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul dvs. FlowHunt, începeți prin a adăuga componenta MCP în flux și conectați-o la agentul AI:

Faceți clic pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP a sistemului, introduceți detaliile serverului MCP folosind formatul JSON de mai jos:

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

După configurare, agentul AI va putea utiliza acest MCP ca instrument, cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uitați să schimbați “adbpg-mcp-server” cu numele real al serverului dvs. MCP și să înlocuiți URL-ul cu adresa MCP server proprie.

Prezentare generală

O evaluare a acestui server MCP arată că dispune de documentație solidă pentru configurare, resurse și instrumente, dar îi lipsesc template-urile de prompt și nu menționează funcții avansate precum Roots sau Sampling. Accentul său este clar pe fluxurile centrate pe baze de date.

Scor MCP

Evaluare:
Aș acorda acestui server MCP un 7/10. Este bine documentat pentru integrare de bază și scenarii de utilizare cu baze de date, dar punctajul scade din cauza lipsei template-urilor de prompt, a caracteristicilor MCP avansate și a unei adopții scăzute în comunitate (stele/fork-uri). Pentru fluxuri AI orientate pe baze de date, reprezintă un punct de pornire solid.