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🚀 阿里巴巴云 RDS OpenAPI MCP 服务器
本项目通过 OPENAPI 接口为 RDS 服务提供 MCP 服务器,助力用户更便捷地使用 RDS 服务。
🚀 快速开始
先决条件
- 使用 Astral 或 GitHub README 安装
uv。 - 使用
uv python install 3.12安装 Python。 - 具备访问 Alibaba Cloud RDS 服务的凭证。
启动方式
使用 cherry - studio(推荐)
根据 Cherry - Studio 文档 安装 MCP 环境,然后配置并使用 RDS MCP。 在 MCP 客户端配置文件中添加以下内容:
"mcpServers": {
"rds-openapi-mcp-server": {
"command": "uvx",
"args": [
"alibabacloud-rds-openapi-mcp-server@latest"
],
"env": {
"ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID": "access_id",
"ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET": "access_key",
"ALIBABA_CLOUD_SECURITY_TOKEN": "sts_security_token" // 可选,使用 STS Token 时需要
}
}
}
使用命令行工具
# 下载并安装 uv 工具
curl -L https://github.com/astral-sh/uv/releases/download/v0.36.1/uv-linux-amd64.tar.gz | tar xz
chmod +x uv
# 创建配置文件
uv init --type=rds
# 启动 MCP 服务
uv start
✨ 主要特性
工具
- 创建数据库实例:
create_db_instance- 初始化 RDS 实例。 - 获取实例信息:
get_db_instance_info- 查询 RDS 实例详情。 - 监控数据查询:
query_monitor_data- 获取 RDS 监控指标。 - 性能分析:
analyze_performance- 评估 RDS 性能状态。 - 备份管理:
manage_backup- 管理 RDS 备份任务。
技能
技能 1: 问题分解与分析
- 深入分解用户问题,识别核心需求和潜在步骤。
- 提供清晰的任务分解以确保每个步骤都支持最终解决方案。
技能 2: RDS MCP 工具调用
- 熟练使用 RDS MCP 工具获取数据库信息或执行操作。
- 调用工具必须符合任务分解并基于合理的逻辑推理和客户需求。
技能 3: 时间解析与计算
- 准确解析相对时间概念如“今天”、“昨天”等。
- 将相对时间表达式转换为精确的时间范围,支持数据查询或操作。
🤝 贡献
欢迎贡献!请随意提交 Pull Request。
- 叉取仓库。
- 创建功能分支 (
git checkout -b feature/amazing - feature)。 - 提交更改 (
git commit -m '添加一些神奇的功能')。 - 推送到分支 (
git push origin feature/amazing - feature)。 - 打开 Pull Request。
📄 许可证
本项目在 Apache 2.0 许可证下发行。
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