Vertica MCP-server

Vad gör “Vertica” MCP-servern?

Vertica MCP (Model Context Protocol) Server är utvecklad för att möjliggöra sömlös integration mellan AI-assistenter och databassystemet Vertica (OpenText Vertica). Som en brygga låter den AI-klienter utföra avancerade databasoperationer, hantera scheman och interagera med stora datamängder effektivt. Med funktioner som anslutningspoolning, SSL/TLS-säkerhet och detaljerad behörighetskontroll möjliggör Vertica MCP-servern uppgifter som att köra SQL-frågor, strömma frågeresultat i batchar, inspektera databasscheman samt hantera index och vyer. Denna server effektiviserar betydligt arbetsflödet för utvecklare och dataingenjörer som behöver koppla AI-verktyg till Vertica-databaser av företagsklass, och stödjer användningsfall som automatiserad dataanalys, rapportering och realtidsbehandling av data.

Lista över Prompts

Inga promptmallar är uttryckligen nämnda i dokumentationen för det tillhandahållna arkivet.

Lista över Resurser

Inga uttryckliga MCP-resurser är dokumenterade i arkivet.

Lista över Verktyg

• execute_query
  Kör SQL-frågor med stöd för alla SQL-operationer.

• stream_query
  Strömma stora frågeresultat i batchar, med konfigurerbara batchstorlekar för effektiv datahantering.

• copy_data
  Utför bulkimport av data med Verticas COPY-kommando, lämpligt för stora datamängder.

• get_table_structure
  Hämta detaljerade tabellstrukturer, inklusive kolumninformation och begränsningar.

• list_indexes
  Lista alla index för en angiven tabell, tillsammans med indextyper, unikhet och relaterade kolumner.

• list_views
  Lista alla vyer inom ett schema och ge deras definitioner.

Användningsområden för denna MCP-server

• Automatisering av databasfrågor
  AI-agenter kan köra avancerade SQL-frågor mot Vertica-databaser, vilket möjliggör automatiserad datahämtning och rapportgenerering.

• Bulkimport av data
  Ladda effektivt in stora datamängder i Vertica med COPY-kommandot, och stödja big data-flöden och ETL-processer.

• Schema- och strukturinspektion
  Utvecklare kan automatiskt inspektera tabellstrukturer, index och vyer för att förstå och dokumentera databasscheman.

• Realtidsströmning av data
  Strömma stora frågeresultat i hanterbara batchar, vilket möjliggör skalbar analys och realtidsövervakningspaneler.

• Säker och behörighetsstyrd åtkomst
  Tillämpa detaljerade operation- och schemanivå-behörigheter för känsliga dataoperationer, och säkerställ regelefterlevnad och säkerhet i företagsmiljöer.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Se till att du har Node.js och uvx runtime installerat.
2. Lokalisera din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Lägg till Vertica MCP-servern med följande JSON-exempel:

   {
     "mcpServers": {
       "vertica": {
         "command": "uvx",
         "args": [
           "mcp-vertica",
           "--host=localhost",
           "--db-port=5433",
           "--database=VMart",
           "--user=dbadmin",
           "--password=",
           "--connection-limit=10"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
5. Verifiera serveranslutningen via Windsurfs gränssnitt.

Säkerställ API-nycklar (miljövariabler)

{
  "mcpServers": {
    "vertica": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-vertica"],
      "env": {
        "VERTICA_HOST": "localhost",
        "VERTICA_PORT": 5433,
        "VERTICA_DATABASE": "VMart",
        "VERTICA_USER": "dbadmin",
        "VERTICA_PASSWORD": "",
        "VERTICA_CONNECTION_LIMIT": 10,
        "VERTICA_SSL": false,
        "VERTICA_SSL_REJECT_UNAUTHORIZED": true
      }
    }
  }
}

Claude

1. Installera Node.js och uvx.
2. Öppna Claude-konfigurationsfilen.
3. Lägg till Vertica MCP-servern enligt ovan.
4. Spara ändringarna och starta om Claude.
5. Bekräfta att servern är aktiv i Claudes UI.

Cursor

1. Installera nödvändiga beroenden (Node.js, uvx).
2. Redigera Cursors konfigurationsfil.
3. Infoga Vertica MCP-serverns konfigurations-JSON.
4. Spara och starta om Cursor.
5. Kontrollera anslutningsstatus i Cursors dashboard.

Cline

1. Förbered din miljö med Node.js och uvx.
2. Gå till Cline MCP-konfigurationen.
3. Lägg till Vertica MCP-serverblocket enligt JSON-exemplet.
4. Spara och starta om Cline.
5. Validera anslutningen i Cline.

Så använder du denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde börjar du 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 anger du dina MCP-serverdetaljer i detta JSON-format:

{
  "vertica": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

När konfigurationen är klar kan AI-agenten nu använda denna MCP som verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapabiliteter. Kom ihåg att ändra “vertica” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en till din egen MCP-server-URL.

Översikt

En solid, fokuserad MCP-server för Vertica med starka verktyg för databasoperationer, men saknar promptmallar, explicita resursdefinitioner, root boundaries och sampling-stöd. Bra säkerhet och installationsdokumentation. Betyg: 6/10.

MCP-betyg