AnalyticDB PostgreSQL MCP Server

Co robi MCP Server „AnalyticDB PostgreSQL”?

AnalyticDB PostgreSQL MCP Server działa jako uniwersalny interfejs pomiędzy asystentami AI a bazami danych AnalyticDB PostgreSQL. Serwer ten umożliwia agentom AI płynną komunikację z bazą AnalyticDB PostgreSQL, pozwalając na pobieranie metadanych bazy oraz wykonywanie różnych operacji SQL. Udostępniając funkcjonalności bazy przez Model Context Protocol (MCP), pozwala modelom AI wykonywać takie zadania jak zapytania SELECT, DML i DDL SQL, analizę statystyk tabel oraz pobieranie informacji o schematach czy tabelach. Znacznie usprawnia to procesy deweloperskie poprzez automatyzację i uproszczenie takich czynności jak zapytania bazodanowe, eksploracja schematów czy analiza wydajności w środowiskach napędzanych przez AI.

Lista promptów

W repozytorium ani dokumentacji nie wymieniono szablonów promptów.

Lista zasobów

• adbpg:///schemas: Pobierz wszystkie schematy dostępne w połączonej bazie AnalyticDB PostgreSQL.
• adbpg:///{schema}/tables: Wyświetl wszystkie tabele w wybranym schemacie.
• adbpg:///{schema}/{table}/ddl: Pobierz instrukcję DDL (Data Definition Language) dla konkretnej tabeli.
• adbpg:///{schema}/{table}/statistics: Wyświetl szczegółowe statystyki dla wybranej tabeli.

Lista narzędzi

• execute_select_sql: Wykonuj zapytania SQL SELECT na serwerze AnalyticDB PostgreSQL, umożliwiając pobieranie danych.
• execute_dml_sql: Wykonuj zapytania DML (INSERT, UPDATE, DELETE), pozwalając na modyfikację rekordów w bazie.
• execute_ddl_sql: Wykonuj zapytania DDL (CREATE, ALTER, DROP) do zarządzania schematem bazy.
• analyze_table: Zbieraj i aktualizuj statystyki tabeli w celu optymalizacji planowania zapytań.
• explain_query: Pobierz plan wykonania dla danego zapytania SQL w celu diagnozy wydajności.

Przypadki użycia tego serwera MCP

• Zapytania bazodanowe sterowane AI: Pozwól agentom AI na wykonywanie zapytań SELECT lub DML, umożliwiając bezpośrednie pobieranie lub modyfikację danych za pomocą języka naturalnego.
• Eksploracja schematów i metadanych: Umożliwiaj modelom AI pobieranie i wyświetlanie schematów, tabel i DDL dla efektywnej eksploracji struktury bazy.
• Automatyczna analiza tabel: Użyj narzędzia analyze_table do zbierania i aktualizacji statystyk, poprawiając optymalizację zapytań i strojenie wydajności.
• Wsparcie optymalizacji zapytań: Korzystaj z narzędzia explain_query, aby pomagać deweloperom lub agentom AI w zrozumieniu i optymalizacji zapytań SQL.
• Integracja z przepływami danych: Bezproblemowo włączaj operacje bazodanowe do większych, zautomatyzowanych przepływów zarządzanych przez AI lub narzędzia orkiestracyjne.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowanego Pythona w wersji 3.10 lub wyższej.
2. Pobierz lub sklonuj repozytorium:
   git clone https://github.com/aliyun/alibabacloud-adbpg-mcp-server.git
3. W pliku konfiguracyjnym Windsurf dodaj serwer 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. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj połączenie, upewniając się, że serwer odpowiada na żądania MCP.

Claude

1. Zainstaluj Pythona 3.10+ wraz z wymaganymi pakietami.
2. Zainstaluj przez pip:
   pip install adbpg_mcp_server
3. Dodaj serwer do konfiguracji Claude w następujący sposób:

"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. Zapisz konfigurację i zrestartuj Claude.
5. Potwierdź, że serwer MCP działa poprawnie.

Cursor

1. Skonfiguruj Pythona 3.10+ i zależności.
2. Wybierz opcję klonowania repozytorium lub instalacji przez pip (patrz wyżej).
3. Edytuj plik konfiguracyjny Cursor, aby dodać:

"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. Zapisz, zrestartuj Cursor i zweryfikuj działanie serwera MCP.

Cline

1. Upewnij się, że Python 3.10+ jest gotowy oraz zainstalowane są wymagane zależności.
2. Sklonuj repozytorium lub zainstaluj pakiet przez pip.
3. Zaktualizuj konfigurację Cline według poniższego wzoru:

"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. Zapisz zmiany i zrestartuj Cline.
5. Sprawdź połączenie, aby upewnić się, że serwer jest dostępny.

Bezpieczeństwo kluczy API

Zawsze przechowuj wrażliwe dane, takie jak hasła do bazy, w zmiennych środowiskowych, a nie w jawnych plikach konfiguracyjnych. Przykład:

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

Skonfiguruj odpowiednie zmienne środowiskowe w swoim systemie dla bezpiecznej integracji.

Jak używać tego MCP w przepływach

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP ze swoim workflow w FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do flow i połączenia go ze swoim agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracyjny. W sekcji konfiguracji MCP systemu wklej dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po zapisaniu konfiguracji agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić “adbpg-mcp-server” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP oraz zastąpić URL własnym adresem MCP.

Przegląd

Analiza tego serwera MCP pokazuje, że posiada solidną dokumentację dotyczącą wdrożenia, zasobów i narzędzi, lecz brakuje szablonów promptów i nie są wspomniane zaawansowane funkcje, takie jak Roots czy Sampling. Skoncentrowany jest wyraźnie na przepływach bazodanowych.

Ocena MCP

Ocena:
Przyznałbym temu serwerowi MCP 7/10. Jest dobrze udokumentowany pod kątem podstawowej integracji i zastosowań bazodanowych, lecz ocena jest niższa z powodu braku szablonów promptów, zaawansowanych funkcji MCP oraz niskiej adopcji społecznościowej (gwiazdki/forki). Dla bazodanowych przepływów AI to solidny punkt wyjścia.