AnalyticDB PostgreSQL MCP Server

Ce face serverul MCP „AnalyticDB PostgreSQL”?

Serverul AnalyticDB PostgreSQL MCP acționează ca o punte universală între asistenții AI și bazele de date AnalyticDB PostgreSQL. Permite interacțiunea fără întreruperi, oferind agenților AI posibilitatea de a obține metadate despre bază, de a executa interogări SQL și de a gestiona operațiuni pe baza de date în mod programatic. Prin furnizarea unui acces standardizat la funcționalitățile bazei de date, acest server MCP facilitează sarcini precum explorarea schemei, execuția interogărilor, colectarea de statistici din tabele și analiza performanței interogărilor. Astfel, devine un instrument esențial pentru dezvoltatorii și inginerii de date care doresc să integreze fluxuri de lucru asistate de AI cu baze de date PostgreSQL robuste, pregătite pentru mediul enterprise.

Listă de prompturi

Nu sunt menționate șabloane de prompt în depozitul sau documentația furnizată.

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
  Furnizează instrucțiunea Data Definition Language (DDL) pentru o tabelă anume.

• adbpg:///{schema}/{table}/statistics
  Afișează statisticile asociate unei tabele, ajutând la analiza și optimizarea performanței.

Listă de instrumente

• execute_select_sql
  Execută interogări SQL SELECT pe serverul AnalyticDB PostgreSQL pentru a prelua date.

• execute_dml_sql
  Execută operațiuni DML (Data Manipulation Language) precum INSERT, UPDATE sau DELETE.

• execute_ddl_sql
  Execută operațiuni DDL (Data Definition Language) precum CREATE, ALTER sau DROP.

• analyze_table
  Colectează statistici pentru o tabelă pentru a optimiza performanța bazei de date.

• explain_query
  Oferă planul de execuție pentru o interogare SQL, ajutând utilizatorii să înțeleagă și să optimizeze performanța acesteia.

Cazuri de utilizare ale acestui server MCP

• Explorare bază de date și obținere metadate
  Dezvoltatorii pot explora cu ușurință schemele bazei, lista tabelele și accesa definițiile acestora, îmbunătățind productivitatea și înțelegerea structurii datelor.

• Execuție automată de interogări
  Agenții AI pot rula programatic interogări SELECT și DML, facilitând generarea de rapoarte, actualizări de date și automatizarea fluxurilor de lucru.

• Gestionarea și evoluția schemei
  Serverul permite execuția interogărilor DDL, facilitând modificări de schemă precum crearea, modificarea sau ștergerea tabelelor ca parte a unor procese CI/CD.

• Optimizarea performanței
  Instrumente precum analyze_table și explain_query ajută dezvoltatorii să colecteze statistici și planuri de execuție, facilitând identificarea blocajelor și optimizarea interogărilor.

• Analiză de date asistată de AI
  Prin integrarea cu asistenți AI, serverul susține analiza contextuală a datelor, permițând explorarea inteligentă și generarea de perspective.

Cum se configurează

Windsurf

1. Prerechizite:
   Asigură-te că ai instalat Python 3.10+ și pachetele necesare.
2. Clonare sau instalare:
   • Clonează: git clone https://github.com/aliyun/alibabacloud-adbpg-mcp-server.git
   • Sau instalează cu pip: pip install adbpg_mcp_server
3. Editează configurația:
   Deschide fișierul de configurare Windsurf MCP client.
4. Adaugă serverul MCP:
   Inserează următorul JSON:

   "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"
       }
     }
   }
   

5. Salvează & Repornește
   Salvează fișierul și repornește Windsurf.

Claude

1. Prerechizite:
   Python 3.10+ și dependențele instalate.
2. Instalează serverul:
   pip install adbpg_mcp_server
3. Editează configurația:
   Deschide configurația MCP a lui Claude.
4. Adaugă serverul MCP:

   "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"
       }
     }
   }
   

5. Salvează & Repornește
   Salvează configurația și repornește Claude.

Cursor

1. Prerechizite:
   Asigură-te că ai instalat Python 3.10+ și dependențele.
2. Clonare sau instalare:
   Clonează sau rulează pip install adbpg_mcp_server.
3. Editează configurația:
   Deschide fișierul de configurare MCP a lui Cursor.
4. Adaugă serverul MCP:

   "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"
       }
     }
   }
   

5. Salvează & Repornește
   Salvează și repornește Cursor.

Cline

1. Prerechizite:
   Python 3.10+ și dependențe.
2. Clonare sau instalare:
   Folosește Git sau pip ca mai sus.
3. Editează configurația:
   Deschide configurația MCP.
4. Adaugă serverul MCP:

   "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"
       }
     }
   }
   

5. Salvează & Repornește
   Salvează configurația și repornește Cline.

Securizarea cheilor API

Variabilele de mediu sunt folosite pentru credențialele bazei de date. Pentru a crește securitatea, utilizează variabile de mediu în locul introducerii directe a datelor sensibile:

"env": {
  "ADBPG_HOST": "${ADBPG_HOST}",
  "ADBPG_PORT": "${ADBPG_PORT}",
  "ADBPG_USER": "${ADBPG_USER}",
  "ADBPG_PASSWORD": "${ADBPG_PASSWORD}",
  "ADBPG_DATABASE": "${ADBPG_DATABASE}"
}

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra serverele MCP în fluxurile FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în fluxul tău și conecteaz-o la agentul AI:

Fă clic pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP a sistemului, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

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

După configurare, agentul AI poate folosi acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “adbpg-mcp-server” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu cel al serverului tău MCP.

Prezentare generală

Conform documentației disponibile, AnalyticDB PostgreSQL MCP Server oferă o integrare solidă pentru fluxuri de lucru bazate pe baze de date, cu instrumente clare și puncte de acces la resurse. Totuși, lipsesc șabloanele de prompt și suportul explicit pentru Roots/Sampling.

Scor MCP

Opinii & Evaluare:
Acest server MCP este bine documentat pentru funcționalitățile sale principale de integrare cu baze de date și acoperă nevoile esențiale ale dezvoltatorilor pentru PostgreSQL. Absența șabloanelor de prompt și a funcțiilor MCP avansate precum Roots sau Sampling reprezintă un dezavantaj, dar focalizarea și claritatea îl fac util pentru fluxuri de lucru orientate pe baze de date. Evaluare: 7/10