AnalyticDB PostgreSQL MCP Server

Cosa fa il server “AnalyticDB PostgreSQL” MCP?

Il server AnalyticDB PostgreSQL MCP funge da ponte universale tra assistenti AI e database AnalyticDB PostgreSQL. Permette un’interazione fluida consentendo agli agenti AI di recuperare metadati del database, eseguire query SQL e gestire operazioni sul database in modo programmato. Offrendo un accesso standardizzato alle funzionalità del database, questo server MCP facilita attività come esplorazione dello schema, esecuzione di query, raccolta di statistiche sulle tabelle e analisi delle prestazioni delle query. Si tratta di uno strumento essenziale per sviluppatori e data engineer che vogliono integrare workflow guidati dall’AI con database PostgreSQL analitici affidabili e pronti per l’uso enterprise.

Elenco dei Prompt

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

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 specificato.

• adbpg:///{schema}/{table}/ddl
  Fornisce l’istruzione Data Definition Language (DDL) per una tabella specifica.

• adbpg:///{schema}/{table}/statistics
  Mostra le statistiche relative a una determinata tabella, utili per analisi e ottimizzazione delle prestazioni.

Elenco degli Strumenti

• execute_select_sql
  Esegue query SQL SELECT sul server AnalyticDB PostgreSQL per recuperare dati.

• execute_dml_sql
  Esegue operazioni DML (Data Manipulation Language) come INSERT, UPDATE o DELETE.

• execute_ddl_sql
  Esegue operazioni DDL (Data Definition Language) come CREATE, ALTER o DROP.

• analyze_table
  Raccoglie statistiche su una tabella per ottimizzare le prestazioni del database.

• explain_query
  Fornisce il piano di esecuzione di una data query SQL, aiutando gli utenti a comprendere e ottimizzare le prestazioni delle query.

Casi d’Uso di questo server MCP

• Esplorazione Database e Recupero Metadati
  Gli sviluppatori possono facilmente esplorare gli schemi, elencare le tabelle e accedere alle definizioni, migliorando la produttività e la comprensione delle strutture dati.

• Esecuzione Automatica di Query
  Gli agenti AI possono eseguire query SELECT e DML in modo programmato, abilitando casi d’uso come generazione di report, aggiornamento dati e automazione dei workflow.

• Gestione ed Evoluzione dello Schema
  Il server consente l’esecuzione di query DDL, facilitando modifiche allo schema come creazione, modifica o eliminazione di tabelle come parte di pipeline CI/CD.

• Ottimizzazione delle Prestazioni
  Strumenti come analyze_table ed explain_query aiutano gli sviluppatori a raccogliere statistiche e piani di esecuzione, rendendo più semplice individuare colli di bottiglia e ottimizzare le query.

• Analisi Dati AI-driven
  Integrandolo con assistenti AI, il server può supportare l’analisi dati contestuale, abilitando esplorazione intelligente dei dati e generazione di insight.

Come configurarlo

Windsurf

1. Prerequisiti:
   Assicurati che Python 3.10+ e i pacchetti richiesti siano installati.
2. Clona o Installa:
   • Clona: git clone https://github.com/aliyun/alibabacloud-adbpg-mcp-server.git
   • Oppure installa con pip: pip install adbpg_mcp_server
3. Modifica la Configurazione:
   Apri il file di configurazione del client Windsurf MCP.
4. Aggiungi il server MCP:
   Inserisci il seguente 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": "username",
         "ADBPG_PASSWORD": "password",
         "ADBPG_DATABASE": "database"
       }
     }
   }
   

5. Salva e Riavvia
   Salva il file e riavvia Windsurf.

Claude

1. Prerequisiti:
   Python 3.10+ e dipendenze installate.
2. Installa il Server:
   pip install adbpg_mcp_server
3. Modifica la Configurazione:
   Apri la configurazione MCP di Claude.
4. Aggiungi il server MCP:

   "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. Salva e Riavvia
   Salva la configurazione e riavvia Claude.

Cursor

1. Prerequisiti:
   Assicurati di avere Python 3.10+ e le dipendenze.
2. Clona o Installa:
   Clona oppure esegui pip install adbpg_mcp_server.
3. Modifica la Configurazione:
   Apri il file di configurazione MCP di Cursor.
4. Aggiungi il server MCP:

   "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. Salva e Riavvia
   Salva e riavvia Cursor.

Cline

1. Prerequisiti:
   Python 3.10+ e dipendenze.
2. Clona o Installa:
   Usa Git o pip come sopra.
3. Modifica la Configurazione:
   Apri la configurazione MCP.
4. Aggiungi il server MCP:

   "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. Salva e Riavvia
   Salva la configurazione e riavvia Cline.

Proteggere le API Key

Le variabili d’ambiente sono utilizzate per le credenziali del database. Per una maggiore sicurezza, utilizza variabili d’ambiente invece di scrivere informazioni sensibili in chiaro:

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

Come usare questo MCP nei flow

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow 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 sarà in grado di usare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “adbpg-mcp-server” col vero nome del tuo MCP server e di sostituire la URL con quella del tuo MCP server.

Panoramica

Dalla documentazione disponibile, il server AnalyticDB PostgreSQL MCP offre un’integrazione solida per workflow guidati dal database, con strumenti chiari ed endpoint risorsa. Tuttavia, manca in aree come template di prompt e supporto esplicito per Roots/Sampling.

MCP Score

Opinione & Valutazione:
Questo server MCP è ben documentato per le sue funzionalità di integrazione core con il database, e copre le necessità essenziali degli sviluppatori per PostgreSQL. L’assenza di template di prompt e di funzionalità MCP avanzate come Roots o Sampling è uno svantaggio, ma la sua focalizzazione e chiarezza lo rendono utile per workflow orientati al database. Voto: 7/10