Servidor AnalyticDB PostgreSQL MCP

O que faz o servidor “AnalyticDB PostgreSQL” MCP?

O Servidor AnalyticDB PostgreSQL MCP atua como uma ponte universal entre assistentes de IA e bancos de dados AnalyticDB PostgreSQL. Ele permite interação perfeita ao possibilitar que agentes de IA recuperem metadados do banco, executem queries SQL e gerenciem operações de banco de dados programaticamente. Ao fornecer acesso padronizado às funcionalidades do banco, este servidor MCP facilita tarefas como exploração de schema, execução de consultas, coleta de estatísticas de tabelas e análise de performance de queries. Isso o torna uma ferramenta essencial para desenvolvedores e engenheiros de dados que desejam integrar fluxos de trabalho orientados por IA a bancos de dados PostgreSQL analíticos robustos e prontos para empresas.

Lista de Prompts

Nenhum modelo de prompt é mencionado no repositório ou documentação fornecidos.

Lista de Recursos

• adbpg:///schemas
  Recupera todos os schemas presentes no banco de dados AnalyticDB PostgreSQL conectado.

• adbpg:///{schema}/tables
  Lista todas as tabelas dentro de um schema especificado.

• adbpg:///{schema}/{table}/ddl
  Fornece a declaração DDL (Data Definition Language) para uma tabela específica.

• adbpg:///{schema}/{table}/statistics
  Mostra estatísticas relacionadas a uma tabela, auxiliando na análise e otimização de performance.

Lista de Ferramentas

• execute_select_sql
  Executa queries SQL SELECT no servidor AnalyticDB PostgreSQL para recuperar dados.

• execute_dml_sql
  Executa operações DML (Data Manipulation Language), como INSERT, UPDATE ou DELETE.

• execute_ddl_sql
  Executa operações DDL (Data Definition Language), como CREATE, ALTER ou DROP.

• analyze_table
  Coleta estatísticas de uma tabela para otimizar a performance do banco.

• explain_query
  Fornece o plano de execução para uma query SQL, ajudando usuários a entender e otimizar a performance das consultas.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Exploração de Banco e Recuperação de Metadados
  Desenvolvedores podem explorar facilmente schemas, listar tabelas e acessar definições de tabelas, aumentando a produtividade e a compreensão das estruturas de dados.

• Execução Automatizada de Consultas
  Agentes de IA podem executar queries SELECT e DML programaticamente, permitindo casos como geração de relatórios, atualizações de dados e fluxos de trabalho automatizados.

• Gerenciamento e Evolução de Schema
  O servidor permite executar queries DDL, facilitando alterações de schema como criação, modificação ou exclusão de tabelas como parte de pipelines CI/CD.

• Ajuste de Performance
  Ferramentas como analyze_table e explain_query ajudam desenvolvedores a coletar estatísticas e planos de execução, tornando mais fácil identificar gargalos e otimizar queries.

• Análise de Dados Orientada por IA
  Integrando-se a assistentes de IA, o servidor pode suportar análise de dados contextualizada, permitindo exploração inteligente de dados e geração de insights.

Como configurar

Windsurf

1. Pré-requisitos:
   Certifique-se de que o Python 3.10+ e os pacotes necessários estão instalados.
2. Clone ou Instale:
   • Clone: git clone https://github.com/aliyun/alibabacloud-adbpg-mcp-server.git
   • Ou instale via pip: pip install adbpg_mcp_server
3. Edite a Configuração:
   Abra o arquivo de configuração do cliente Windsurf MCP.
4. Adicione o Servidor MCP:
   Insira o seguinte 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. Salve & Reinicie
   Salve o arquivo e reinicie o Windsurf.

Claude

1. Pré-requisitos:
   Python 3.10+ e dependências instaladas.
2. Instale o Servidor:
   pip install adbpg_mcp_server
3. Edite a Configuração:
   Abra a configuração MCP do Claude.
4. Adicione o Servidor 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. Salve & Reinicie
   Salve a configuração e reinicie o Claude.

Cursor

1. Pré-requisitos:
   Certifique-se de que o Python 3.10+ e dependências estão instalados.
2. Clone ou Instale:
   Clone ou execute pip install adbpg_mcp_server.
3. Edite a Configuração:
   Abra o arquivo de configuração MCP do Cursor.
4. Adicione o Servidor 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. Salve & Reinicie
   Salve e reinicie o Cursor.

Cline

1. Pré-requisitos:
   Python 3.10+ e dependências.
2. Clone ou Instale:
   Use Git ou pip conforme acima.
3. Edite a Configuração:
   Abra a configuração MCP.
4. Adicione o Servidor 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. Salve & Reinicie
   Salve a configuração e reinicie o Cline.

Protegendo as Chaves de API

Variáveis de ambiente são usadas para credenciais de banco de dados. Para aumentar a segurança, utilize variáveis de ambiente ao invés de informações sensíveis hardcoded:

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

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “adbpg-mcp-server” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela do seu servidor MCP.

Visão Geral

Com base na documentação disponível, o Servidor AnalyticDB PostgreSQL MCP oferece integração sólida para fluxos de trabalho orientados a banco de dados, com ferramentas claras e endpoints de recursos. Contudo, há lacunas em áreas como modelos de prompt e suporte explícito para Roots/Amostragem.

Pontuação MCP

Opinião & Avaliação:
Este servidor MCP é bem documentado para seus recursos centrais de integração com banco de dados, e cobre as necessidades essenciais para desenvolvedores em PostgreSQL. A ausência de modelos de prompt e de recursos MCP avançados como Roots ou Amostragem é um ponto negativo, mas seu foco e clareza o tornam útil para fluxos de trabalho orientados a bancos de dados. Nota: 7/10