AnalyticDB PostgreSQL MCP Server

Čo robí „AnalyticDB PostgreSQL“ MCP Server?

AnalyticDB PostgreSQL MCP Server funguje ako univerzálne rozhranie medzi AI asistentmi a databázami AnalyticDB PostgreSQL. Tento server umožňuje AI agentom komunikovať s AnalyticDB PostgreSQL, získavať metadáta databázy a vykonávať rôzne SQL operácie. Sprístupnením databázových funkcií cez Model Context Protocol (MCP) umožňuje AI modelom vykonávať úlohy ako spúšťanie SELECT, DML a DDL SQL dotazov, analýzu štatistík tabuliek a získavanie informácií o schéme alebo tabuľkách. Výrazne tak urýchľuje a automatizuje vývojové pracovné toky, ako sú databázové dotazy, skúmanie schém a analýza výkonu priamo v AI prostrediach.

Zoznam promptov

V repozitári alebo dokumentácii nie sú uvedené žiadne šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

• adbpg:///schemas: Získajte všetky schémy prítomné v pripojenej databáze AnalyticDB PostgreSQL.
• adbpg:///{schema}/tables: Zoznam všetkých tabuliek v určenej schéme.
• adbpg:///{schema}/{table}/ddl: Získanie DDL (Data Definition Language) pre konkrétnu tabuľku.
• adbpg:///{schema}/{table}/statistics: Zobrazenie detailných štatistík pre konkrétnu tabuľku.

Zoznam nástrojov

• execute_select_sql: Spustenie SELECT SQL dotazov na serveri AnalyticDB PostgreSQL na získanie údajov.
• execute_dml_sql: Spustenie DML (INSERT, UPDATE, DELETE) SQL dotazov na úpravu údajov v databáze.
• execute_ddl_sql: Spustenie DDL (CREATE, ALTER, DROP) SQL príkazov na správu databázovej schémy.
• analyze_table: Zber a aktualizácia štatistík tabuľky pre optimalizáciu plánovania dotazov.
• explain_query: Získanie execution plánu pre zadaný SQL dotaz na diagnostiku výkonu.

Použitie tohto MCP servera

• AI poháňané databázové dotazy: Umožnite AI agentom spúšťať SELECT alebo DML SQL príkazy a získavať či meniť údaje cez rozhranie v prirodzenom jazyku.
• Skúmanie schém a metadát: AI modely môžu načítať a zoznamovať schémy, tabuľky a DDL pre efektívne skúmanie štruktúry databázy.
• Automatizovaná analýza tabuliek: Pomocou nástroja analyze_table získajte a aktualizujte štatistiky pre lepšiu optimalizáciu dotazov a výkonu.
• Poradenstvo pri optimalizácii dotazov: Nástroj explain_query pomáha vývojárom alebo AI agentom pochopiť a optimalizovať SQL dotazy.
• Integrácia do dátových pracovných tokov: Bezproblémová integrácia databázových operácií do väčších automatizovaných tokov riadených AI alebo orchestrančnými nástrojmi.

Ako ho nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že máte nainštalovaný Python 3.10+.
2. Stiahnite alebo naklonujte repozitár:
   git clone https://github.com/aliyun/alibabacloud-adbpg-mcp-server.git
3. Do konfiguračného súboru Windsurf pridajte 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"
    }
  }
}

4. Uložte konfiguráciu a reštartujte Windsurf.
5. Overte pripojenie – server musí reagovať na MCP požiadavky.

Claude

1. Nainštalujte Python 3.10+ a požadované balíčky.
2. Inštalujte cez pip:
   pip install adbpg_mcp_server
3. Pridajte server do konfigurácie Claude nasledovne:

"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. Uložte konfiguráciu a reštartujte Claude.
5. Overte, že MCP server je spustený.

Cursor

1. Nastavte Python 3.10+ a potrebné závislosti.
2. Vyberte možnosť klonovania alebo inštalácie cez pip (viď vyššie).
3. Upravte konfiguračný súbor Cursor nasledovne:

"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. Uložte, reštartujte Cursor a overte funkčnosť MCP servera.

Cline

1. Uistite sa, že Python 3.10+ je pripravený a závislosti nainštalované.
2. Naklonujte alebo nainštalujte balík cez pip.
3. Aktualizujte konfiguráciu Cline nasledovne:

"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. Uložte zmeny a reštartujte Cline.
5. Skontrolujte pripojenie a dostupnosť servera.

Zabezpečenie API kľúčov

Citlivé hodnoty, ako sú heslá do databázy, vždy ukladajte do environmentálnych premenných, nie priamo do konfiguračných súborov. Príklad:

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

Nastavte environmentálne premenné vo vašom systéme pre bezpečnú integráciu.

Ako používať tento MCP vo flow

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do vášho FlowHunt workflow začnite pridaním MCP komponentu do flow a jeho prepojením s AI agentom:

Kliknite na MCP komponent, čím otvoríte panel konfigurácie. V sekcii konfigurácie systémového MCP zadajte údaje o vašom MCP serveri v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní AI agent získa prístup ku všetkým funkciám a nástrojom MCP servera. Nezabudnite „adbpg-mcp-server“ nahradiť skutočným názvom vášho MCP servera a URL vašou vlastnou adresou MCP servera.

Prehľad

Recenzia tohto MCP servera ukazuje, že má dobrú dokumentáciu pre nastavenie, zdroje a nástroje, ale chýbajú šablóny promptov a nie sú spomenuté pokročilé funkcie ako Roots alebo Sampling. Zameriava sa primárne na databázové pracovné toky.

MCP skóre

Hodnotenie:
Tento MCP server by som ohodnotil na 7/10. Je dobre zdokumentovaný pre základnú integráciu a databázové scenáre, ale získava nižšie skóre kvôli absencii šablón promptov, pokročilých MCP funkcií a nízkej komunite (hviezdičky/forky). Pre AI pracovné toky zamerané na databázy je to však silný štart.