Hologres MCP Server 是阿里云开源的一个 MCP（Model Context Protocol）服务器，旨在为 AI 智能体与 Hologres 数据库之间提供通用接口。通过该服务器，AI 智能体可以无缝连接 Hologres，检索数据库元数据并执行 SQL 操作。
主要能力
该服务器提供了一系列工具，覆盖数据库操作、元数据查询、性能监控和资源管理等方面：
- SQL 执行：支持执行 SELECT 查询（包括无服务器计算模式）、DML（INSERT、UPDATE、DELETE）和 DDL（CREATE、ALTER、DROP、COMMENT ON）语句。
- 元数据查询：列出所有 schema、schema 下的所有表（包括表、视图、外部表、分区表）、显示表 DDL、获取表属性（分布键、聚簇键、段键、位图列、binlog 设置等）、获取表分片信息、列出外部数据库和外部服务器。
- 性能分析与优化：收集表统计信息、获取查询计划和执行计划、通过 query_id 分析查询性能、获取慢查询、诊断锁竞争、获取表存储趋势、获取 GUC 配置值。
- 数据可视化：执行 SELECT 查询并生成图表（柱状图、折线图、散点图、饼图、直方图、面积图），返回查询结果和 base64 编码的 PNG 图像。
- 动态表管理：列出动态表及其状态、新鲜度设置和最后刷新信息，获取动态表刷新历史。
- 回收站管理：列出回收站中的表，从回收站恢复已删除的表。
- 计算组管理：列出所有计算组（仓库）及其 CPU、内存、集群数量和状态，切换当前会话的计算资源，管理计算组（挂起、恢复、重启、重命名、调整大小），获取计算组状态，触发分片重平衡。
- 查询管理：取消或终止运行中的查询，列出当前活跃查询和连接，列出查询队列及其分类器，管理查询队列和分类器，设置查询队列属性。
- 其他：列出数据脱敏规则，直接查询 OSS 上的外部文件（无需创建外部表），调用存储过程，创建 MaxCompute 外部表。
此外，服务器还提供资源模板，如获取所有 schema、列出 schema 下的表、列出分区表的分区、获取表 DDL、显示表统计信息，以及系统路径资源，如实例版本、GUC 值、缺失统计信息的表、当前运行查询信息、查询日志历史等。
服务器还提供提示词生成功能，包括分析表性能、优化 SQL 查询和探索 schema。
使用方式
该服务器支持三种部署模式：
- 本地文件模式：从 GitHub 下载后，将配置添加到 MCP 客户端配置文件中。
- PIP 模式：使用 pip 安装 MCP Server 包。
- Streamable HTTP 传输模式：适用于无法使用 STDIO 的远程部署场景。启动前需设置 Hologres 连接环境变量，然后启动服务器，MCP 端点将位于 http://<host>:<port>/mcp。
该服务器可与 Claude Code 等 MCP 客户端配合使用。
适用场景
- AI 智能体需要访问和操作 Hologres 数据库时。
- 需要通过自然语言或 AI 辅助进行数据库查询、分析和管理的场景。
- 需要自动化数据库监控、性能优化和资源管理的场景。
限制
- 部分功能需要 Hologres V3.0+ 或 V4.1+ 版本支持，如查询队列管理、外部数据库列表、外部文件查询等。
- 管理查询队列和计算组等操作需要超级用户权限。
- 集成测试需要真实的 Hologres 数据库连接，缺少配置文件时会跳过。
开发与测试
项目包含全面的单元测试和集成测试。单元测试不需要数据库连接，使用模拟依赖，包含 326 个测试用例，覆盖工具功能、SQL 验证、资源和资源模板、提示词生成、实用函数和错误处理、并发场景、SQL 注入保护等。集成测试需要真实的 Hologres 数据库连接，包含 61 个测试用例，分为 12 个测试类。项目使用 ruff 进行代码检查和格式化，使用 hatchling 作为构建后端，构建产物生成在 dist/ 目录。
