Máy chủ AnalyticDB PostgreSQL MCP

Máy chủ “AnalyticDB PostgreSQL” MCP làm gì?

Máy chủ AnalyticDB PostgreSQL MCP đóng vai trò như một cầu nối phổ dụng giữa các trợ lý AI và cơ sở dữ liệu AnalyticDB PostgreSQL. Nó cho phép các agent AI truy xuất metadata cơ sở dữ liệu, thực thi truy vấn SQL và quản lý thao tác cơ sở dữ liệu một cách lập trình. Bằng việc cung cấp quyền truy cập chuẩn hóa tới các chức năng của cơ sở dữ liệu, máy chủ MCP này hỗ trợ các tác vụ như khám phá lược đồ, thực thi truy vấn, thu thập thống kê bảng và phân tích hiệu năng truy vấn. Đây là công cụ thiết yếu cho lập trình viên và kỹ sư dữ liệu khi tích hợp quy trình AI vào hệ thống phân tích PostgreSQL mạnh mẽ, sẵn sàng cho doanh nghiệp.

Danh sách Prompt

Không có mẫu prompt nào được đề cập trong repository hoặc tài liệu cung cấp.

Danh sách Tài nguyên

• adbpg:///schemas
  Lấy tất cả các lược đồ có trong cơ sở dữ liệu AnalyticDB PostgreSQL đã kết nối.

• adbpg:///{schema}/tables
  Liệt kê tất cả bảng trong một lược đồ chỉ định.

• adbpg:///{schema}/{table}/ddl
  Cung cấp câu lệnh DDL (Data Definition Language) cho một bảng cụ thể.

• adbpg:///{schema}/{table}/statistics
  Hiển thị thống kê liên quan đến bảng, hỗ trợ phân tích và tối ưu hóa hiệu năng.

Danh sách Công cụ

• execute_select_sql
  Thực thi truy vấn SQL SELECT trên máy chủ AnalyticDB PostgreSQL để lấy dữ liệu.

• execute_dml_sql
  Thực thi các thao tác DML (INSERT, UPDATE, DELETE).

• execute_ddl_sql
  Thực thi các thao tác DDL như CREATE, ALTER, DROP.

• analyze_table
  Thu thập thống kê cho một bảng để tối ưu hiệu suất cơ sở dữ liệu.

• explain_query
  Cung cấp kế hoạch thực thi cho truy vấn SQL, giúp người dùng hiểu và tối ưu hóa truy vấn.

Các trường hợp sử dụng của MCP Server này

• Khám phá cơ sở dữ liệu & Truy xuất metadata
  Lập trình viên có thể dễ dàng duyệt lược đồ, liệt kê bảng và truy xuất định nghĩa, nâng cao năng suất và hiểu biết về cấu trúc dữ liệu.

• Thực thi truy vấn tự động
  Agent AI có thể lập trình thực thi truy vấn SELECT và DML, phục vụ các trường hợp như tạo báo cáo, cập nhật dữ liệu, tự động hóa quy trình.

• Quản lý & Phát triển lược đồ
  Máy chủ cho phép thực thi các truy vấn DDL, hỗ trợ thay đổi lược đồ như tạo, sửa, xóa bảng trong pipeline CI/CD.

• Tối ưu hiệu suất
  Công cụ như analyze_table và explain_query giúp lập trình viên thu thập thống kê, kế hoạch thực thi, xác định điểm nghẽn và tối ưu truy vấn.

• Phân tích dữ liệu do AI dẫn dắt
  Tích hợp với trợ lý AI, máy chủ này hỗ trợ phân tích dữ liệu theo ngữ cảnh, khám phá thông minh và tạo insight.

Cách thiết lập

Windsurf

1. Yêu cầu:
   Đảm bảo đã cài đặt Python 3.10+ và các package cần thiết.
2. Clone hoặc Cài đặt:
   • Clone: git clone https://github.com/aliyun/alibabacloud-adbpg-mcp-server.git
   • Hoặc cài bằng pip: pip install adbpg_mcp_server
3. Chỉnh sửa cấu hình:
   Mở file cấu hình khách MCP của Windsurf.
4. Thêm MCP Server:
   Thêm đoạn JSON sau:

   "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"
       }
     }
   }
   

5. Lưu & Khởi động lại
   Lưu file cấu hình và khởi động lại Windsurf.

Claude

1. Yêu cầu:
   Python 3.10+ và các phụ thuộc đã cài đặt.
2. Cài đặt Server:
   pip install adbpg_mcp_server
3. Chỉnh sửa cấu hình:
   Mở file cấu hình MCP của Claude.
4. Thêm MCP Server:

   "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"
       }
     }
   }
   

5. Lưu & Khởi động lại
   Lưu cấu hình và khởi động lại Claude.

Cursor

1. Yêu cầu:
   Đảm bảo Python 3.10+ và các phụ thuộc đã cài đặt.
2. Clone hoặc Cài đặt:
   Clone hoặc chạy pip install adbpg_mcp_server.
3. Chỉnh sửa cấu hình:
   Mở file cấu hình MCP của Cursor.
4. Thêm MCP Server:

   "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"
       }
     }
   }
   

5. Lưu & Khởi động lại
   Lưu và khởi động lại Cursor.

Cline

1. Yêu cầu:
   Python 3.10+ và các phụ thuộc.
2. Clone hoặc Cài đặt:
   Dùng Git hoặc pip như trên.
3. Chỉnh sửa cấu hình:
   Mở file cấu hình MCP.
4. Thêm MCP Server:

   "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"
       }
     }
   }
   

5. Lưu & Khởi động lại
   Lưu cấu hình và khởi động lại Cline.

Bảo mật API Keys

Biến môi trường được sử dụng cho thông tin đăng nhập cơ sở dữ liệu. Để tăng bảo mật, hãy dùng biến môi trường thay vì ghi trực tiếp thông tin nhạy cảm:

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

Cách sử dụng MCP này trong flows

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp MCP vào workflow của FlowHunt, hãy thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với agent AI:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, hãy thêm thông tin MCP server theo định dạng JSON sau:

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

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

Tổng quan

Dựa trên tài liệu hiện có, AnalyticDB PostgreSQL MCP Server cung cấp tích hợp vững chắc cho các workflow dựa vào cơ sở dữ liệu, với các công cụ và endpoint tài nguyên rõ ràng. Tuy nhiên, nó thiếu các mẫu prompt và chưa hỗ trợ rõ ràng các tính năng Roots/Sampling.

Điểm MCP

Nhận xét & Đánh giá:
Máy chủ MCP này có tài liệu rõ ràng về các tính năng tích hợp cơ sở dữ liệu cốt lõi, đáp ứng tốt nhu cầu phát triển cho PostgreSQL. Việc thiếu mẫu prompt và các tính năng MCP nâng cao như Roots hay Sampling là một điểm trừ, nhưng sự tập trung và rõ ràng giúp nó hữu ích cho các workflow hướng tới cơ sở dữ liệu. Đánh giá: 7/10