AnalyticDB PostgreSQL MCP-server

Vad gör “AnalyticDB PostgreSQL” MCP-servern?

AnalyticDB PostgreSQL MCP-servern fungerar som en universell brygga mellan AI-assistenter och AnalyticDB PostgreSQL-databaser. Den möjliggör sömlös interaktion genom att låta AI-agenter hämta databasmatedata, köra SQL-frågor och hantera databasoperationer programmatiskt. Genom att tillhandahålla standardiserad åtkomst till databasfunktioner underlättar denna MCP-server uppgifter som schemautforskning, frågeexekvering, insamling av tabellstatistik och analys av frågeprestanda. Detta gör den till ett oumbärligt verktyg för utvecklare och dataingenjörer som vill integrera AI-drivna arbetsflöden med robusta, företagsklara PostgreSQL-analysdatabaser.

Lista över promptar

Inga promptmallar nämns i det tillhandahållna arkivet eller dokumentationen.

Lista över resurser

• adbpg:///schemas
  Hämtar alla scheman som finns i den anslutna AnalyticDB PostgreSQL-databasen.

• adbpg:///{schema}/tables
  Listar alla tabeller inom ett angivet schema.

• adbpg:///{schema}/{table}/ddl
  Tillhandahåller DDL-satsen (Data Definition Language) för en specifik tabell.

• adbpg:///{schema}/{table}/statistics
  Visar statistik relaterad till en angiven tabell, vilket underlättar prestandaanalys och optimering.

Lista över verktyg

• execute_select_sql
  Kör SELECT SQL-frågor på AnalyticDB PostgreSQL-servern för att hämta data.

• execute_dml_sql
  Kör DML-operationer (Data Manipulation Language) såsom INSERT, UPDATE eller DELETE.

• execute_ddl_sql
  Kör DDL-operationer (Data Definition Language) såsom CREATE, ALTER eller DROP.

• analyze_table
  Samlar in statistik för en tabell och optimerar databasens prestanda.

• explain_query
  Tillhandahåller exekveringsplanen för en SQL-fråga, vilket hjälper användare att förstå och optimera frågeprestandan.

Användningsområden för denna MCP-server

• Databasutforskning och metadatahämtning
  Utvecklare kan enkelt utforska databasscheman, lista tabeller och få tillgång till tablelldefinitioner, vilket ökar produktiviteten och förståelsen för datastrukturen.

• Automatiserad frågekörning
  AI-agenter kan köra SELECT- och DML-frågor programmatiskt, vilket möjliggör användningsområden som rapportgenerering, datauppdateringar och automatiserade arbetsflöden.

• Schemavalidering och -evolution
  Servern möjliggör DDL-frågor för att hantera schemavariationer såsom att skapa, ändra eller ta bort tabeller som en del av CI/CD-pipelines.

• Prestandajustering
  Verktyg som analyze_table och explain_query hjälper utvecklare att samla in statistik och exekveringsplaner, vilket gör det enklare att identifiera flaskhalsar och optimera frågor.

• AI-driven dataanalys
  Genom integration med AI-assistenter kan servern stödja kontextmedveten dataanalys och möjliggöra intelligent datautforskning och insiktsgenerering.

Så här sätter du upp den

Windsurf

1. Förutsättningar:
   Kontrollera att Python 3.10+ och nödvändiga paket är installerade.
2. Klona eller installera:
   • Klona: git clone https://github.com/aliyun/alibabacloud-adbpg-mcp-server.git
   • Eller installera via pip: pip install adbpg_mcp_server
3. Redigera konfigurationen:
   Öppna Windsurf MCP-klientens konfigurationsfil.
4. Lägg till MCP-server:
   Infoga följande 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": "användarnamn",
         "ADBPG_PASSWORD": "lösenord",
         "ADBPG_DATABASE": "databas"
       }
     }
   }
   

5. Spara & Starta om
   Spara filen och starta om Windsurf.

Claude

1. Förutsättningar:
   Python 3.10+ och beroenden installerade.
2. Installera servern:
   pip install adbpg_mcp_server
3. Redigera konfigurationen:
   Öppna Claudes MCP-konfigurationsfil.
4. Lägg till MCP-server:

   "mcpServers": {
     "adbpg-mcp-server": {
       "command": "uvx",
       "args": [
         "adbpg_mcp_server"
       ],
       "env": {
         "ADBPG_HOST": "host",
         "ADBPG_PORT": "port",
         "ADBPG_USER": "användarnamn",
         "ADBPG_PASSWORD": "lösenord",
         "ADBPG_DATABASE": "databas"
       }
     }
   }
   

5. Spara & Starta om
   Spara konfigurationen och starta om Claude.

Cursor

1. Förutsättningar:
   Kontrollera att Python 3.10+ och beroenden finns.
2. Klona eller installera:
   Klona eller kör pip install adbpg_mcp_server.
3. Redigera konfigurationen:
   Öppna Cursors MCP-konfigurationsfil.
4. Lägg till MCP-server:

   "mcpServers": {
     "adbpg-mcp-server": {
       "command": "uvx",
       "args": [
         "adbpg_mcp_server"
       ],
       "env": {
         "ADBPG_HOST": "host",
         "ADBPG_PORT": "port",
         "ADBPG_USER": "användarnamn",
         "ADBPG_PASSWORD": "lösenord",
         "ADBPG_DATABASE": "databas"
       }
     }
   }
   

5. Spara & Starta om
   Spara och starta om Cursor.

Cline

1. Förutsättningar:
   Python 3.10+ och beroenden.
2. Klona eller installera:
   Använd antingen Git eller pip enligt ovan.
3. Redigera konfigurationen:
   Öppna MCP-konfigurationen.
4. Lägg till MCP-server:

   "mcpServers": {
     "adbpg-mcp-server": {
       "command": "uvx",
       "args": [
         "adbpg_mcp_server"
       ],
       "env": {
         "ADBPG_HOST": "host",
         "ADBPG_PORT": "port",
         "ADBPG_USER": "användarnamn",
         "ADBPG_PASSWORD": "lösenord",
         "ADBPG_DATABASE": "databas"
       }
     }
   }
   

5. Spara & Starta om
   Spara konfigurationen och starta om Cline.

Säkra API-nycklar

Miljövariabler används för databasinloggningar. För ökad säkerhet, använd miljövariabler istället för att hårdkoda känslig information:

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

Så använder du denna MCP i flöden

Använd 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-serveruppgifter i detta 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 möjligheter. Kom ihåg att byta ut “adbpg-mcp-server” mot det faktiska namnet på din MCP-server och ange din egen MCP-server-URL.

Översikt

Baserat på tillgänglig dokumentation erbjuder AnalyticDB PostgreSQL MCP-servern solid integration för databasinriktade arbetsflöden, med tydliga verktyg och resursendpoints. Dock saknas det inom områden som promptmallar och explicit stöd för Roots/Sampling.

MCP-betyg

Omdöme & Betyg:
Denna MCP-server är väldokumenterad för sina kärnfunktioner för databasintegration och täcker utvecklares grundläggande behov för PostgreSQL. Avsaknaden av promptmallar och avancerade MCP-funktioner som Roots eller Sampling är en nackdel, men dess fokus och tydlighet gör den användbar för databasinriktade arbetsflöden. Betyg: 7/10