Máy chủ “AnalyticDB PostgreSQL” MCP làm gì?

Máy chủ AnalyticDB PostgreSQL MCP đóng vai trò là giao diện chung giữa các trợ lý AI và cơ sở dữ liệu AnalyticDB PostgreSQL. Máy chủ này giúp các agent AI giao tiếp liền mạch với AnalyticDB PostgreSQL, cho phép lấy siêu dữ liệu và thực thi đa dạng thao tác SQL. Thông qua việc cung cấp các chức năng cơ sở dữ liệu qua Model Context Protocol (MCP), nó giúp AI thực hiện các tác vụ như thực thi truy vấn SELECT, DML, DDL, phân tích thống kê bảng, và lấy thông tin schema hoặc bảng. Điều này giúp tối ưu hóa quy trình phát triển bằng việc tự động hóa và đơn giản hóa các tác vụ như truy vấn dữ liệu, khám phá cấu trúc và phân tích hiệu suất ngay trong môi trường AI.

Danh sách Prompt

Không có template prompt nào được nhắc đến trong kho mã hay tài liệu.

Danh sách Tài nguyên

• adbpg:///schemas: Lấy tất cả các schema có trong cơ sở dữ liệu AnalyticDB PostgreSQL đang kết nối.
• adbpg:///{schema}/tables: Liệt kê tất cả bảng trong một schema cụ thể.
• adbpg:///{schema}/{table}/ddl: Lấy câu lệnh DDL cho một bảng cụ thể.
• adbpg:///{schema}/{table}/statistics: Hiển thị thống kê chi tiết cho một bảng.

Danh sách Công cụ

• execute_select_sql: Thực thi truy vấn SELECT SQL trên máy chủ AnalyticDB PostgreSQL để lấy dữ liệu.
• execute_dml_sql: Thực thi các truy vấn DML (INSERT, UPDATE, DELETE), cho phép sửa đổi bản ghi dữ liệu.
• execute_ddl_sql: Thực thi truy vấn DDL (CREATE, ALTER, DROP) để quản lý cấu trúc cơ sở dữ liệu.
• analyze_table: Thu thập và cập nhật thống kê bảng nhằm tối ưu hóa kế hoạch truy vấn.
• explain_query: Nhận kế hoạch thực thi cho một truy vấn SQL để chẩn đoán hiệu năng.

Các trường hợp sử dụng của máy chủ MCP này

• Truy vấn cơ sở dữ liệu bằng AI: Cho phép agent AI thực thi lệnh SELECT hoặc DML, giúp lấy hoặc cập nhật dữ liệu trực tiếp qua giao diện ngôn ngữ tự nhiên.
• Khám phá cấu trúc và siêu dữ liệu: Giúp AI lấy và liệt kê schema, bảng, lệnh DDL để khám phá cấu trúc cơ sở dữ liệu hiệu quả.
• Phân tích bảng tự động: Sử dụng công cụ analyze_table để thu thập và cập nhật thống kê, cải thiện tối ưu hóa truy vấn.
• Hướng dẫn tối ưu hóa truy vấn: Dùng công cụ explain_query giúp lập trình viên hoặc AI hiểu và tối ưu truy vấn SQL.
• Tích hợp vào quy trình dữ liệu: Gắn liền các thao tác cơ sở dữ liệu trong quy trình tự động hóa lớn hơn do AI hoặc công cụ điều phối quản lý.

Hướng dẫn thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo đã cài đặt Python 3.10+.
2. Tải hoặc clone kho mã:
   git clone https://github.com/aliyun/alibabacloud-adbpg-mcp-server.git
3. Trong file cấu hình Windsurf, thêm máy chủ MCP:

"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. Lưu cấu hình và khởi động lại Windsurf.
5. Kiểm tra kết nối bằng cách đảm bảo máy chủ phản hồi các yêu cầu MCP.

Claude

1. Cài đặt Python 3.10+ và các gói cần thiết.
2. Cài đặt qua pip:
   pip install adbpg_mcp_server
3. Thêm máy chủ vào cấu hình Claude như sau:

"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. Lưu cấu hình và khởi động lại Claude.
5. Xác nhận máy chủ MCP đã hoạt động.

Cursor

1. Thiết lập Python 3.10+ và các phụ thuộc.
2. Chọn clone hoặc cài đặt qua pip (xem ở trên).
3. Chỉnh sửa file cấu hình Cursor để bao gồm:

"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. Lưu, khởi động lại Cursor và kiểm tra máy chủ MCP.

Cline

1. Đảm bảo Python 3.10+ đã sẵn sàng và các phụ thuộc đã được cài đặt.
2. Clone hoặc cài đặt gói qua pip.
3. Cập nhật cấu hình Cline như sau:

"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. Lưu thay đổi và khởi động lại Cline.
5. Kiểm tra kết nối để đảm bảo máy chủ đang hoạt động.

Bảo mật API Key

Luôn lưu những giá trị nhạy cảm như mật khẩu cơ sở dữ liệu vào biến môi trường thay vì file cấu hình thuần văn bản. Ví dụ:

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

Cấu hình biến môi trường hệ thống của bạn tương ứng để tích hợp an toàn.

Cách sử dụng MCP này trong flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp máy chủ MCP vào workflow FlowHunt của bạn, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với agent AI:

Nhấn vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình MCP hệ thống, nhập chi tiết máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, agent AI sẽ có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng. Lưu ý thay “adbpg-mcp-server” bằng tên máy chủ MCP thực tế của bạn và thay URL bằng địa chỉ máy chủ MCP của bạn.

Tổng quan

Đánh giá về máy chủ MCP này cho thấy nó có tài liệu hướng dẫn thiết lập, tài nguyên và công cụ khá đầy đủ, nhưng thiếu template prompt và không đề cập đến các tính năng nâng cao như Roots hoặc Sampling. Sản phẩm tập trung vào quy trình làm việc liên quan đến cơ sở dữ liệu.

Điểm MCP

Đánh giá:
Tôi đánh giá máy chủ MCP này 7/10. Tài liệu tốt cho tích hợp cơ bản và các trường hợp sử dụng cơ sở dữ liệu, nhưng điểm trừ vì không có template prompt, thiếu tính năng MCP nâng cao và cộng đồng sử dụng còn thấp (số sao/fork ít). Với quy trình AI tập trung vào cơ sở dữ liệu, đây là một điểm khởi đầu tốt.