Hologres

आधिकारिक

Hologres इंस्टेंस से कनेक्ट करें, टेबल मेटाडेटा प्राप्त करें, डेटा क्वेरी और विश्लेषण करें।

GitHub

Hologres MCP के साथ आप क्या कर सकते हैं?

स्कीमा और तालिकाओं की सूची बनाएं — AI से अपने डेटाबेस संरचना का अन्वेषण करने के लिए list_hg_schemas, list_hg_tables_in_a_schema, और show_hg_table_ddl का उपयोग करने के लिए कहें।
केवल-पढ़ने वाले क्वेरी चलाएं — execute_hg_select_sql या execute_hg_select_sql_with_serverless के माध्यम से SELECT स्टेटमेंट निष्पादित करें और वैकल्पिक रूप से query_and_plotly_chart के साथ परिणामों को चार्ट करें।
डेटाबेस ऑब्जेक्ट प्रबंधित करें — execute_hg_ddl_sql के माध्यम से तालिकाएँ और अन्य ऑब्जेक्ट बनाएं, बदलें या हटाएं, और execute_hg_dml_sql के साथ INSERT/UPDATE/DELETE संचालन चलाएं।
क्वेरी प्रदर्शन का निदान करें — क्वेरी योजनाएँ प्राप्त करें (get_hg_query_plan, get_hg_execution_plan), आईडी द्वारा विशिष्ट क्वेरी का विश्लेषण करें, और get_hg_slow_queries के साथ धीमी क्वेरी की पहचान करें।
कंप्यूट संसाधनों का निरीक्षण और प्रबंधन करें — list_hg_warehouses के साथ वेयरहाउस की सूची बनाएं, switch_hg_warehouse के माध्यम से सत्र बदलें, और manage_hg_warehouse का उपयोग करके वेयरहाउस जीवनचक्र प्रबंधित करें।
हटाई गई तालिकाओं को पुनर्प्राप्त करें — list_hg_recyclebin के साथ रीसायकल बिन की सामग्री देखें और restore_hg_table_from_recyclebin का उपयोग करके गलती से हटाई गई तालिकाओं को पुनर्स्थापित करें।

दस्तावेज़

English | 中文

Hologres MCP सर्वर

Hologres MCP सर्वर AI एजेंटों और Hologres डेटाबेस के बीच एक सार्वभौमिक इंटरफ़ेस के रूप में कार्य करता है। यह AI एजेंटों और Hologres के बीच सहज संचार सक्षम करता है, AI एजेंटों को Hologres डेटाबेस मेटाडेटा प्राप्त करने और SQL संचालन निष्पादित करने में मदद करता है।

कॉन्फ़िगरेशन

मोड 1: स्थानीय फ़ाइल का उपयोग करना

डाउनलोड

Github से डाउनलोड करें

git clone https://github.com/aliyun/alibabacloud-hologres-mcp-server.git

MCP एकीकरण

MCP क्लाइंट कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल में निम्नलिखित कॉन्फ़िगरेशन जोड़ें:

{
    "mcpServers": {
        "hologres-mcp-server": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "/path/to/alibabacloud-hologres-mcp-server",
                "run",
                "hologres-mcp-server"
            ],
            "env": {
                "HOLOGRES_HOST": "host",
                "HOLOGRES_PORT": "port",
                "HOLOGRES_USER": "access_id",
                "HOLOGRES_PASSWORD": "access_key",
                "HOLOGRES_DATABASE": "database"
            }
        }
    }
}

मोड 2: PIP मोड का उपयोग करना

स्थापना

निम्नलिखित पैकेज का उपयोग करके MCP सर्वर स्थापित करें:

pip install hologres-mcp-server

MCP एकीकरण

MCP क्लाइंट कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल में निम्नलिखित कॉन्फ़िगरेशन जोड़ें:

uv मोड का उपयोग करें

{
    "mcpServers": {
        "hologres-mcp-server": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "run",
                "--with",
                "hologres-mcp-server",
                "hologres-mcp-server"
            ],
            "env": {
                "HOLOGRES_HOST": "host",
                "HOLOGRES_PORT": "port",
                "HOLOGRES_USER": "access_id",
                "HOLOGRES_PASSWORD": "access_key",
                "HOLOGRES_DATABASE": "database"
            }
        }
    }
}

uvx मोड का उपयोग करें

{
    "mcpServers": {
        "hologres-mcp-server": {
            "command": "uvx",
            "args": [
                "hologres-mcp-server"
            ],
            "env": {
                "HOLOGRES_HOST": "host",
                "HOLOGRES_PORT": "port",
                "HOLOGRES_USER": "access_id",
                "HOLOGRES_PASSWORD": "access_key",
                "HOLOGRES_DATABASE": "database"
            }
        }
    }
}

मोड 3: स्ट्रीमेबल HTTP ट्रांसपोर्ट का उपयोग करना

सर्वर दूरस्थ परिनियोजन परिदृश्यों के लिए स्ट्रीमेबल HTTP ट्रांसपोर्ट का समर्थन करता है जहाँ STDIO उपलब्ध नहीं है।

सर्वर प्रारंभ करें

सर्वर प्रारंभ करने से पहले, Hologres कनेक्शन पर्यावरण चर सेट करें:

export HOLOGRES_HOST="your-hologres-instance.hologres.aliyuncs.com"
export HOLOGRES_PORT="80"
export HOLOGRES_USER="your_access_id"
export HOLOGRES_PASSWORD="your_access_key"
export HOLOGRES_DATABASE="your_database"

फिर सर्वर प्रारंभ करें:

# Using pip-installed package
hologres-mcp-server --transport streamable-http --host 0.0.0.0 --port 8000

# Or using uvx
uvx hologres-mcp-server --transport streamable-http --host 0.0.0.0 --port 8000

MCP समापन बिंदु http://<host>:<port>/mcp पर उपलब्ध होगा।

CLI विकल्प

विकल्प	डिफ़ॉल्ट	विवरण
`--transport`	`stdio`	ट्रांसपोर्ट प्रकार: `stdio`, `streamable-http`, या `sse`
`--host`	`127.0.0.1`	बाइंड करने के लिए होस्ट (केवल HTTP ट्रांसपोर्ट)
`--port`	`8000`	सुनने के लिए पोर्ट (केवल HTTP ट्रांसपोर्ट)

MCP एकीकरण

MCP क्लाइंट कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल में निम्नलिखित कॉन्फ़िगरेशन जोड़ें:

{
    "mcpServers": {
        "hologres-mcp-server": {
            "url": "http://<host>:<port>/mcp"
        }
    }
}

Claude Code के साथ उपयोग

# Add to Claude Code
claude mcp add hologres-mcp-server \
  -e HOLOGRES_HOST=<your_host> \
  -e HOLOGRES_PORT=<your_port> \
  -e HOLOGRES_USER=<your_access_id> \
  -e HOLOGRES_PASSWORD=<your_access_key> \
  -e HOLOGRES_DATABASE=<your_database> \
  -- uvx hologres-mcp-server

घटक

उपकरण

execute_hg_select_sql: Hologres डेटाबेस में एक SELECT SQL क्वेरी निष्पादित करें
execute_hg_select_sql_with_serverless: सर्वरलेस कंप्यूटिंग के साथ Hologres डेटाबेस में एक SELECT SQL क्वेरी निष्पादित करें
execute_hg_dml_sql: Hologres डेटाबेस में एक DML (INSERT, UPDATE, DELETE) SQL क्वेरी निष्पादित करें
execute_hg_ddl_sql: Hologres डेटाबेस में एक DDL (CREATE, ALTER, DROP, COMMENT ON) SQL क्वेरी निष्पादित करें
gather_hg_table_statistics: Hologres डेटाबेस में तालिका सांख्यिकी एकत्र करें
- पैरामीटर: schema_name (स्ट्रिंग), table (स्ट्रिंग)
get_hg_query_plan: Hologres डेटाबेस में क्वेरी योजना प्राप्त करें
get_hg_execution_plan: Hologres डेटाबेस में निष्पादन योजना प्राप्त करें
call_hg_procedure: Hologres डेटाबेस में एक प्रक्रिया आमंत्रित करें
create_hg_maxcompute_foreign_table: Hologres डेटाबेस में MaxCompute विदेशी तालिकाएँ बनाएँ।

चूँकि कुछ एजेंट संसाधनों और संसाधन टेम्पलेट्स का समर्थन नहीं करते हैं, स्कीमा, तालिकाओं, दृश्यों और बाहरी तालिकाओं का मेटाडेटा प्राप्त करने के लिए निम्नलिखित उपकरण प्रदान किए गए हैं।

list_hg_schemas: वर्तमान Hologres डेटाबेस में सभी स्कीमा सूचीबद्ध करता है, सिस्टम स्कीमा को छोड़कर।
list_hg_tables_in_a_schema: एक विशिष्ट स्कीमा में सभी तालिकाओं को सूचीबद्ध करता है, जिसमें उनके प्रकार (तालिका, दृश्य, बाहरी तालिका, विभाजित तालिका) शामिल हैं।
- पैरामीटर: schema_name (स्ट्रिंग)
show_hg_table_ddl: Hologres डेटाबेस में किसी तालिका, दृश्य या बाहरी तालिका की DDL स्क्रिप्ट दिखाएँ।
- पैरामीटर: schema_name (स्ट्रिंग), table (स्ट्रिंग)
query_and_plotly_chart: एक SELECT SQL क्वेरी निष्पादित करें और एक चार्ट (बार, लाइन, स्कैटर, पाई, हिस्टोग्राम, एरिया) उत्पन्न करें। क्वेरी परिणाम और एक base64-एन्कोडेड PNG छवि लौटाता है।
- पैरामीटर: query (स्ट्रिंग), chart_type (स्ट्रिंग, डिफ़ॉल्ट "bar"), x_column (स्ट्रिंग), y_column (स्ट्रिंग), title (स्ट्रिंग)
analyze_hg_query_by_id: hg_query_log से किसी विशिष्ट क्वेरी के query_id द्वारा उसके प्रदर्शन प्रोफ़ाइल का विश्लेषण करें। अवधि, मेमोरी, CPU समय, पढ़ने/लिखने के आँकड़े सहित विस्तृत मीट्रिक लौटाता है।
- पैरामीटर: query_id (स्ट्रिंग)
get_hg_slow_queries: अवधि के अनुसार क्रमबद्ध hg_query_log से धीमी क्वेरी प्राप्त करें।
- पैरामीटर: min_duration_ms (int, डिफ़ॉल्ट 1000), limit (int, डिफ़ॉल्ट 20)
list_hg_dynamic_tables: सभी गतिशील तालिकाओं को उनकी स्थिति, ताज़गी सेटिंग्स और अंतिम रिफ्रेश जानकारी के साथ सूचीबद्ध करें।
- पैरामीटर: schema_name (स्ट्रिंग, वैकल्पिक)
get_hg_dynamic_table_refresh_history: किसी विशिष्ट गतिशील तालिका के लिए रिफ्रेश इतिहास प्राप्त करें, जिसमें अवधि, स्थिति और विलंबता शामिल है।
- पैरामीटर: schema_name (स्ट्रिंग), table_name (स्ट्रिंग), limit (int, डिफ़ॉल्ट 10)
list_hg_recyclebin: Hologres रीसायकल बिन में सभी तालिकाओं को सूचीबद्ध करें (हटाई गई तालिकाएँ जिन्हें पुनर्स्थापित किया जा सकता है)।
restore_hg_table_from_recyclebin: Hologres रीसायकल बिन से हटाई गई तालिका को पुनर्स्थापित करें।
- पैरामीटर: table_name (स्ट्रिंग), schema_name (स्ट्रिंग, डिफ़ॉल्ट "public")
list_hg_warehouses: सभी कंप्यूटिंग समूहों (वेयरहाउस) को उनके CPU, मेमोरी, क्लस्टर गणना और स्थिति के साथ सूचीबद्ध करें।
switch_hg_warehouse: वर्तमान सत्र के कंप्यूटिंग संसाधन को निर्दिष्ट वेयरहाउस में स्विच करें।
- पैरामीटर: warehouse_name (स्ट्रिंग)
get_hg_table_storage_size: किसी तालिका का भंडारण आकार विवरण प्राप्त करें, जिसमें कुल, डेटा, सूचकांक और मेटाडेटा विभाजन शामिल है।
- पैरामीटर: schema_name (स्ट्रिंग), table (स्ट्रिंग)
cancel_hg_query: किसी चल रही क्वेरी को उसकी प्रक्रिया ID द्वारा रद्द या समाप्त करें।
- पैरामीटर: pid (int), terminate (bool, डिफ़ॉल्ट false)
list_hg_active_queries: pg_stat_activity से वर्तमान में सक्रिय क्वेरी और कनेक्शन सूचीबद्ध करें।
- पैरामीटर: state (स्ट्रिंग: "active", "idle", या "all", डिफ़ॉल्ट "active")
list_hg_query_queues: सभी क्वेरी कतारों और उनके वर्गीकरणकर्ताओं (समवर्ती सीमाएँ, रूटिंग नियम) को सूचीबद्ध करें। V3.0+ आवश्यक है।
get_hg_table_properties: तालिका गुण प्राप्त करें जिसमें distribution_key, clustering_key, segment_key, bitmap_columns, binlog सेटिंग्स आदि शामिल हैं।
- पैरामीटर: schema_name (स्ट्रिंग), table (स्ट्रिंग)
get_hg_table_shard_info: डेटा विषमता के निदान के लिए तालिका का तालिका समूह और शार्ड गणना जानकारी प्राप्त करें।
- पैरामीटर: schema_name (स्ट्रिंग), table (स्ट्रिंग)
list_hg_external_databases: Lakehouse त्वरण के लिए सभी बाहरी डेटाबेस और विदेशी सर्वर सूचीबद्ध करें। V3.0+ आवश्यक है।
get_hg_lock_diagnostics: अवरोधक और प्रतीक्षारत क्वेरी दिखाकर लॉक विवाद का निदान करें।
get_hg_table_info_trend: hg_table_info से तालिका भंडारण प्रवृत्ति प्राप्त करें, दैनिक भंडारण आकार, फ़ाइल गणना और पंक्ति गणना परिवर्तन दिखाता है।
- पैरामीटर: schema_name (स्ट्रिंग), table (स्ट्रिंग), days (int, डिफ़ॉल्ट 7)
manage_hg_query_queue: क्वेरी कतार बनाएँ, छोड़ें या साफ़ करें। V3.0+ और सुपरयूज़र विशेषाधिकार आवश्यक हैं।
- पैरामीटर: action (स्ट्रिंग: "create", "drop", "clear"), queue_name (स्ट्रिंग), max_concurrency (int, बनाने के लिए), max_queue_size (int, बनाने के लिए)
manage_hg_classifier: क्वेरी कतार के लिए वर्गीकरणकर्ता बनाएँ या छोड़ें। V3.0+ आवश्यक है।
- पैरामीटर: action (स्ट्रिंग: "create", "drop"), queue_name (स्ट्रिंग), classifier_name (स्ट्रिंग), priority (int, बनाने के लिए)
set_hg_query_queue_property: क्वेरी कतार या वर्गीकरणकर्ता पर गुण सेट करें या हटाएँ। V3.0+ आवश्यक है।
- पैरामीटर: target (स्ट्रिंग: "queue", "classifier"), queue_name (स्ट्रिंग), property_key (स्ट्रिंग), property_value (स्ट्रिंग), classifier_name (स्ट्रिंग, वर्गीकरणकर्ता के लिए), action (स्ट्रिंग: "set", "remove")
manage_hg_warehouse: कंप्यूटिंग समूह प्रबंधित करें: निलंबित करें, फिर से शुरू करें, पुनरारंभ करें, नाम बदलें या आकार बदलें। सुपरयूज़र आवश्यक है।
- पैरामीटर: action (स्ट्रिंग: "suspend", "resume", "restart", "rename", "resize"), warehouse_name (स्ट्रिंग), cu (int, आकार बदलने के लिए), new_name (स्ट्रिंग, नाम बदलने के लिए)
get_hg_warehouse_status: कंप्यूटिंग समूह की विस्तृत चालू स्थिति और स्केलिंग प्रगति प्राप्त करें।
- पैरामीटर: warehouse_name (स्ट्रिंग)
rebalance_hg_warehouse: डेटा विषमता को समाप्त करने के लिए कंप्यूटिंग समूह के लिए शार्ड पुनर्संतुलन ट्रिगर करें।
- पैरामीटर: warehouse_name (स्ट्रिंग)
list_hg_data_masking_rules: hg_anon एक्सटेंशन के माध्यम से कॉन्फ़िगर किए गए सभी डेटा मास्किंग नियमों को सूचीबद्ध करें (स्तंभ-स्तर और उपयोगकर्ता-स्तर)।
query_hg_external_files: विदेशी तालिकाएँ बनाए बिना EXTERNAL_FILES फ़ंक्शन का उपयोग करके सीधे OSS से फ़ाइलें क्वेरी करें। V4.1+ आवश्यक है।
- पैरामीटर: path (स्ट्रिंग), format (स्ट्रिंग: "csv", "parquet", "orc"), columns (स्ट्रिंग, वैकल्पिक), oss_endpoint (स्ट्रिंग, वैकल्पिक), role_arn (स्ट्रिंग, वैकल्पिक)
get_hg_guc_config: GUC (ग्रैंड यूनिफाइड कॉन्फ़िगरेशन) पैरामीटर का वर्तमान मान प्राप्त करें।
- पैरामीटर: guc_name (स्ट्रिंग)

संसाधन

अंतर्निहित संसाधन

hologres:///schemas: Hologres डेटाबेस में सभी स्कीमा प्राप्त करें

संसाधन टेम्पलेट्स

hologres:///{schema}/tables: Hologres डेटाबेस में किसी स्कीमा की सभी तालिकाएँ सूचीबद्ध करें
hologres:///{schema}/{table}/partitions: Hologres डेटाबेस में किसी विभाजित तालिका के सभी विभाजन सूचीबद्ध करें
hologres:///{schema}/{table}/ddl: Hologres डेटाबेस में तालिका DDL प्राप्त करें
hologres:///{schema}/{table}/statistic: Hologres डेटाबेस में एकत्रित तालिका सांख्यिकी दिखाएँ
system:///{+system_path}: सिस्टम पथ शामिल हैं:
- hg_instance_version - Hologres इंस्टेंस संस्करण दिखाता है।
- guc_value/<guc_name> - guc (ग्रैंड यूनिफाइड कॉन्फ़िगरेशन) मान दिखाता है।
- missing_stats_tables - उन तालिकाओं को दिखाता है जिनमें सांख्यिकी गायब है।
- stat_activity - वर्तमान में चल रही क्वेरी की जानकारी दिखाता है।
- query_log/latest/<row_limits> - पंक्तियों की निर्दिष्ट संख्या के साथ हालिया क्वेरी लॉग इतिहास प्राप्त करें।
- query_log/user/<user_name>/<row_limits> - पंक्ति सीमाओं के साथ किसी विशिष्ट उपयोगकर्ता के लिए क्वेरी लॉग इतिहास प्राप्त करें।
- query_log/application/<application_name>/<row_limits> - पंक्ति सीमाओं के साथ किसी विशिष्ट अनुप्रयोग के लिए क्वेरी लॉग इतिहास प्राप्त करें।
- query_log/failed/<interval>/<row_limits> - अंतराल और पंक्तियों की निर्दिष्ट संख्या के साथ विफल क्वेरी लॉग इतिहास प्राप्त करें।

प्रॉम्प्ट

analyze_table_performance: Hologres में तालिका प्रदर्शन का विश्लेषण करने के लिए एक प्रॉम्प्ट उत्पन्न करें
optimize_query: Hologres में SQL क्वेरी को अनुकूलित करने के लिए एक प्रॉम्प्ट उत्पन्न करें
explore_schema: Hologres डेटाबेस में एक स्कीमा का अन्वेषण करने के लिए एक प्रॉम्प्ट उत्पन्न करें

परीक्षण

इस परियोजना में व्यापक इकाई परीक्षण और एकीकरण परीक्षण शामिल हैं।

इकाई परीक्षण

इकाई परीक्षणों के लिए डेटाबेस कनेक्शन की आवश्यकता नहीं होती है और वे नकली निर्भरताओं का उपयोग करते हैं। परीक्षण सूट में 326 परीक्षण मामले शामिल हैं जो कवर करते हैं:

उपकरण कार्यक्षमता और SQL सत्यापन
संसाधन और संसाधन टेम्पलेट्स
प्रॉम्प्ट निर्माण
उपयोगिता फ़ंक्शन और त्रुटि प्रबंधन
समवर्ती परिदृश्य
SQL इंजेक्शन सुरक्षा

# Run all unit tests
uv run pytest tests/unit/ -v

# Run specific test file
uv run pytest tests/unit/test_tools.py -v

# Run with coverage
uv run pytest tests/unit/ --cov=src/hologres_mcp_server --cov-report=html

एकीकरण परीक्षण

एकीकरण परीक्षणों के लिए वास्तविक Hologres डेटाबेस कनेक्शन की आवश्यकता होती है। परीक्षण सूट में 12 परीक्षण वर्गों में व्यवस्थित 61 परीक्षण मामले शामिल हैं:

परीक्षण वर्ग	परीक्षण	विवरण
`TestMCPConnection`	5	MCP सर्वर कनेक्शन और बुनियादी कार्यक्षमता
`TestMCPResources`	14	संसाधन पठन कार्यक्षमता (स्कीमा, तालिकाएँ, DDL, सांख्यिकी, विभाजन, क्वेरी लॉग)
`TestMCPTools`	10	केवल-पढ़ने के संचालन के लिए उपकरण कॉल
`TestMCPProcedureTools`	3	संग्रहीत प्रक्रिया उपकरण कॉल
`TestMCPMaxComputeTools`	1	MaxCompute विदेशी तालिका निर्माण
`TestMCPDDLTools`	5	DDL संचालन (CREATE, ALTER, DROP, COMMENT)
`TestMCPDMLTools`	3	DML संचालन (INSERT, UPDATE, DELETE)
`TestErrorHandling`	3	त्रुटि प्रबंधन और सीमांत मामले
`TestMCPPrompts`	4	प्रॉम्प्ट निर्माण कार्यक्षमता
`TestMCPConcurrency`	3	समवर्ती MCP संचालन
`TestMCPBoundaryConditions`	4	सीमांत मामले (यूनिकोड, NULL, खाली परिणाम)
`TestMCPPerformance`	3	प्रदर्शन परिदृश्य (बड़े/विस्तृत परिणाम सेट)

उदाहरण से एक कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल बनाएँ:

cp tests/integration/.test_mcp_client_env_example tests/integration/.test_mcp_client_env

अपने Hologres क्रेडेंशियल्स के साथ कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल संपादित करें:

HOLOGRES_HOST=your-hologres-instance.hologres.aliyuncs.com
HOLOGRES_PORT=80
HOLOGRES_USER=your_username
HOLOGRES_PASSWORD=your_password
HOLOGRES_DATABASE=your_database

एकीकरण परीक्षण चलाएँ:

# Run all integration tests
uv run pytest tests/integration/ -v -m integration

# Run specific test class
uv run pytest tests/integration/test_mcp_integration.py::TestMCPTools -v

# Run all tests (unit + integration)
uv run pytest tests/ -v

नोट: यदि .test_mcp_client_env फ़ाइल गायब है या उसमें अधूरा कॉन्फ़िगरेशन है तो एकीकरण परीक्षण छोड़ दिए जाएँगे।

कोड गुणवत्ता

यह परियोजना कोड लिंटिंग और फ़ॉर्मेटिंग के लिए ruff का उपयोग करती है।

# Install dev dependencies
uv sync --dev
uv pip install ruff

# Check code style
uv run ruff check .

# Check and auto-fix
uv run ruff check . --fix

# Format code
uv run ruff format .

# Format check only (no changes)
uv run ruff format . --check

बिल्ड और प्रकाशित करें

बिल्ड

यह परियोजना बिल्ड बैकएंड के रूप में hatchling का उपयोग करती है। बिल्ड आर्टिफैक्ट dist/ निर्देशिका में उत्पन्न होंगे।

# Using uv (recommended)
uv build

# Or using python build module
pip install build
python -m build

PyPI पर प्रकाशित करें

# Install twine
pip install twine

# Upload to PyPI
twine upload dist/*

# Or upload to Test PyPI first for verification
twine upload --repository testpypi dist/*

रिलीज़ वर्कफ़्लो

# 1. Update version in pyproject.toml
# 2. Clean old build artifacts
rm -rf dist/

# 3. Build
uv build

# 4. Publish
twine upload dist/*

# 5. Tag the release
git tag -a v1.0.3 -m "Release v1.0.3"
git push origin v1.0.3

CLI सुविधा अपडेट करें

# Use FastMCP framework to generate CLI code and Skill
uv run fastmcp generate-cli hologres-mcp-server hologres_mcp_cli/hologres_mcp_cli.py -f