AnalyticDB PostgreSQL MCP-server

Vad gör “AnalyticDB PostgreSQL” MCP-servern?

AnalyticDB PostgreSQL MCP-server fungerar som ett universellt gränssnitt mellan AI-assistenter och AnalyticDB PostgreSQL-databaser. Denna server möjliggör för AI-agenter att sömlöst kommunicera med AnalyticDB PostgreSQL och att hämta databasmetadata samt utföra olika SQL-operationer. Genom att exponera databasfunktionalitet via Model Context Protocol (MCP) kan AI-modeller utföra uppgifter såsom att köra SELECT-, DML- och DDL-SQL-frågor, analysera tabellstatistik och hämta schema- eller tabellinformation. Detta förbättrar utvecklingsarbetsflöden avsevärt genom att automatisera och effektivisera uppgifter som databasfrågor, schemautforskning och prestandaanalys i AI-drivna miljöer.

Lista på promptmallar

Inga promptmallar nämns i repot eller dokumentationen.

Lista på resurser

• adbpg:///schemas: Hämta alla scheman som finns i den anslutna AnalyticDB PostgreSQL-databasen.
• adbpg:///{schema}/tables: Lista alla tabeller inom ett specificerat schema.
• adbpg:///{schema}/{table}/ddl: Hämta Data Definition Language (DDL)-statement för en specifik tabell.
• adbpg:///{schema}/{table}/statistics: Visa detaljerad statistik för en specifik tabell.

Lista på verktyg

• execute_select_sql: Kör SELECT-SQL-frågor på AnalyticDB PostgreSQL-servern för att hämta data.
• execute_dml_sql: Kör DML (INSERT, UPDATE, DELETE)-SQL-frågor för att ändra databasinnehåll.
• execute_ddl_sql: Kör DDL (CREATE, ALTER, DROP)-SQL-frågor för att hantera databasens schema.
• analyze_table: Samla in och uppdatera tabellstatistik för att optimera frågeplanering.
• explain_query: Hämta exekveringsplanen för en given SQL-fråga för att analysera prestanda.

Användningsområden för denna MCP-server

• AI-drivna databasfrågor: Möjliggör för AI-agenter att köra SELECT- eller DML-SQL-kommandon för direkt datahämtning eller ändringar via naturliga språkgränssnitt.
• Schema- och metadatautforskning: Låt AI-modeller hämta och lista scheman, tabeller och DDL:er för effektiv databasstrukturutforskning.
• Automatiserad tabellanalys: Använd verktyget analyze_table för att samla in och uppdatera statistik, vilket förbättrar optimering och prestanda.
• Vägledning för frågeoptimering: Utnyttja verktyget explain_query för att hjälpa utvecklare eller AI-agenter att förstå och optimera SQL-frågor.
• Integration i dataarbetsflöden: Integrera smidigt databasoperationer i större automatiserade arbetsflöden som hanteras av AI eller orkestreringsverktyg.

Så här sätter du upp den

Windsurf

1. Se till att Python 3.10+ är installerat.
2. Ladda ner eller klona repot:
   git clone https://github.com/aliyun/alibabacloud-adbpg-mcp-server.git
3. Lägg till MCP-servern i din Windsurf-konfigurationsfil:

"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. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
5. Kontrollera anslutningen genom att säkerställa att servern svarar på MCP-förfrågningar.

Claude

1. Installera Python 3.10+ och nödvändiga paket.
2. Installera via pip:
   pip install adbpg_mcp_server
3. Lägg till servern i Claude-konfigurationen enligt nedan:

"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. Spara konfigurationen och starta om Claude.
5. Bekräfta att MCP-servern är igång.

Cursor

1. Installera Python 3.10+ och beroenden.
2. Välj att klona eller installera via pip (se ovan).
3. Redigera Cursors konfigurationsfil för att inkludera:

"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. Spara, starta om Cursor och kontrollera att MCP-servern fungerar.

Cline

1. Säkerställ att Python 3.10+ är redo och att beroenden är installerade.
2. Klona eller installera paketet via pip.
3. Uppdatera Cline-konfigurationen enligt nedan:

"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. Spara ändringarna och starta om Cline.
5. Kontrollera anslutningen för att säkerställa att servern är åtkomlig.

Säker hantering av API-nycklar

Lagra alltid känsliga värden som databaslösenord i miljövariabler, inte i klartext i konfigurationsfiler. Exempel:

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

Konfigurera dina miljövariabler i systemet för säker integration.

Så använder du denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, ange dina MCP-serverdetaljer med följande JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att byta ut “adbpg-mcp-server” mot det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.

Översikt

En genomgång av denna MCP-server visar att den har bra dokumentation för installation, resurser och verktyg, men saknar promptmallar och nämner inte avancerade funktioner som Roots eller Sampling. Fokus ligger tydligt på databascentrerade arbetsflöden.

MCP-betyg

Betyg:
Jag skulle ge denna MCP-server 7/10. Den är väl dokumenterad för grundläggande integration och databasfall, men får lägre poäng på grund av avsaknad av promptmallar, avancerade MCP-funktioner och låg community-adoption (stjärnor/forks). För databasfokuserade AI-arbetsflöden är den en stark utgångspunkt.