Server MCP AnalyticDB PostgreSQL

Cosa fa il Server MCP “AnalyticDB PostgreSQL”?

Il Server MCP AnalyticDB PostgreSQL agisce come interfaccia universale tra assistenti AI e database AnalyticDB PostgreSQL. Questo server consente agli agenti AI di comunicare senza soluzione di continuità con AnalyticDB PostgreSQL, permettendo loro di recuperare metadati dei database ed eseguire varie operazioni SQL. Esponendo le funzionalità del database tramite il Model Context Protocol (MCP), consente ai modelli AI di svolgere attività come esecuzione di query SELECT, DML e DDL, analisi delle statistiche delle tabelle e recupero di informazioni su schemi o tabelle. Questo migliora notevolmente i flussi di sviluppo automatizzando e semplificando compiti come query su database, esplorazione di schemi e analisi delle prestazioni all’interno di ambienti guidati dall’AI.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt è menzionato nel repository o nella documentazione.

Elenco delle Risorse

• adbpg:///schemas: Recupera tutti gli schemi presenti nel database AnalyticDB PostgreSQL collegato.
• adbpg:///{schema}/tables: Elenca tutte le tabelle all’interno di uno schema specifico.
• adbpg:///{schema}/{table}/ddl: Recupera la dichiarazione Data Definition Language (DDL) per una tabella specifica.
• adbpg:///{schema}/{table}/statistics: Mostra statistiche dettagliate per una tabella particolare.

Elenco degli Strumenti

• execute_select_sql: Esegue query SQL SELECT sul server AnalyticDB PostgreSQL, abilitando il recupero dei dati.
• execute_dml_sql: Esegue query SQL DML (INSERT, UPDATE, DELETE), consentendo la modifica dei record del database.
• execute_ddl_sql: Esegue query SQL DDL (CREATE, ALTER, DROP) per la gestione dello schema del database.
• analyze_table: Raccoglie e aggiorna le statistiche delle tabelle per ottimizzare la pianificazione delle query.
• explain_query: Ottiene il piano di esecuzione per una query SQL al fine di diagnosticarne le prestazioni.

Casi d’Uso di questo Server MCP

• Query Database guidate da AI: Consente agli agenti AI di eseguire comandi SQL SELECT o DML, facilitando il recupero o la modifica diretta dei dati tramite interfacce in linguaggio naturale.
• Esplorazione di Schema e Metadati: Permette ai modelli AI di recuperare ed elencare schemi, tabelle e DDL per un’esplorazione efficiente della struttura del database.
• Analisi automatizzata delle Tabelle: Utilizza lo strumento analyze_table per raccogliere e aggiornare statistiche, migliorando l’ottimizzazione delle query e la regolazione delle prestazioni.
• Guida all’Ottimizzazione delle Query: Sfrutta lo strumento explain_query per aiutare sviluppatori o agenti AI a comprendere e ottimizzare le query SQL.
• Integrazione nei Flussi di Lavoro Dati: Integra senza soluzione di continuità le operazioni di database all’interno di flussi di lavoro automatizzati gestiti da AI o strumenti di orchestrazione.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che sia installato Python 3.10+.
2. Scarica o clona il repository:
   git clone https://github.com/aliyun/alibabacloud-adbpg-mcp-server.git
3. Nel file di configurazione di Windsurf, aggiungi il server 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. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
5. Verifica la connessione assicurandoti che il server risponda alle richieste MCP.

Claude

1. Installa Python 3.10+ e i pacchetti richiesti.
2. Installa tramite pip:
   pip install adbpg_mcp_server
3. Aggiungi il server alla configurazione di Claude come segue:

"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. Salva la configurazione e riavvia Claude.
5. Conferma che il server MCP sia operativo.

Cursor

1. Configura Python 3.10+ e le dipendenze.
2. Scegli tra l’opzione clone o installazione tramite pip (vedi sopra).
3. Modifica il file di configurazione di Cursor per includere:

"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. Salva, riavvia Cursor e verifica la funzionalità del server MCP.

Cline

1. Assicurati che Python 3.10+ sia pronto e che le dipendenze siano installate.
2. Clona o installa il pacchetto tramite pip.
3. Aggiorna la configurazione di Cline come sotto:

"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. Salva le modifiche e riavvia Cline.
5. Controlla la connessione per assicurarti che il server sia accessibile.

Protezione delle API Key

Archivia sempre le informazioni sensibili, come le password del database, in variabili d’ambiente e non in file di configurazione in chiaro. Esempio:

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

Configura le variabili d’ambiente di sistema di conseguenza per un’integrazione sicura.

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo del MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo flusso di lavoro FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “adbpg-mcp-server” con il nome effettivo del tuo server MCP e di sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

Una revisione di questo server MCP mostra che dispone di una solida documentazione per setup, risorse e strumenti, ma manca di template di prompt e non menziona funzionalità avanzate come Roots o Sampling. Il suo focus è chiaramente sui flussi di lavoro centrati sul database.

Punteggio MCP

Valutazione:
Darei a questo server MCP un 7/10. È ben documentato per l’integrazione di base e per i casi d’uso database, ma il punteggio è inferiore per l’assenza di template di prompt, funzionalità MCP avanzate e una bassa adozione dalla community (stelle/fork). Per i flussi di lavoro AI focalizzati sui database, è un ottimo punto di partenza.