MCP-Datenquellen-Connectoren: PostgreSQL-, MongoDB- und Redis-Integration für KI-Anwendungen

TL;DR: Wenn Sie PostgreSQL, MongoDB oder Redis als Datenquellen für Ihre KI-Applikationen nutzen möchten, ist die HolySheep AI API mit unter 50ms Latenz, 85% Kostenersparnis gegenüber der offiziellen OpenAI-API und kostenlosen Startguthaben die beste Wahl für europäische und asiatische Teams. Unten finden Sie eine vollständige Vergleichstabelle und praxiserprobte Integrationsbeispiele.

Vergleichstabelle: HolySheep AI vs. Offizielle APIs vs. Wettbewerber

Warum Datenbank-Integration für KI-Applikationen?

In meiner mehrjährigen Praxis als KI-Architekt habe ich hunderte von Projekten begleitet, bei denen die Verbindung zwischen strukturierten Datenbanken und großen Sprachmodellen den entscheidenden Unterschied machte. Der Model Context Protocol (MCP)-Ansatz ermöglicht es, PostgreSQL, MongoDB und Redis nahtlos als Kontextquellen für LLMs zu nutzen.

Die HolySheep AI Plattform bietet dabei mit ihrer Multi-Modell-Unterstützung und extrem niedrigen Latenzzeiten ideale Voraussetzungen für produktive RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation) und Echtzeit-Datenanreicherung.

Architekturübersicht: MCP-Konnektoren mit HolySheep AI

Die folgende Architektur zeigt, wie PostgreSQL, MongoDB und Redis als Datenquellen für die HolySheep AI API fungieren:

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      Frontend / Client                          │
└─────────────────────────────┬───────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    HolySheep AI API                             │
│              base_url: https://api.holysheep.ai/v1              │
│         Modelle: GPT-4.1, Claude 4.5, DeepSeek V3.2             │
└─────────────────────────────┬───────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌───────────────┬───────────────┬───────────────┐
│  PostgreSQL   │    MongoDB    │     Redis     │
│  (Strukturiert)│  (Dokumente)  │  (Cache/Vektoren)│
└───────────────┴───────────────┴───────────────┘

PostgreSQL-Integration mit HolySheep AI

PostgreSQL eignet sich hervorragend für strukturierte Daten und kann als Kontextquelle für SQL-basierte RAG-Systeme dienen. Das folgende Python-Beispiel zeigt eine vollständige Integration:

#!/usr/bin/env python3
"""
PostgreSQL-Datenquellen-Integration mit HolySheep AI
Kompatibel mit Python 3.9+ und psycopg2
"""

import os
import json
import psycopg2
from psycopg2.extras import RealDictCursor
from typing import List, Dict, Any
import requests

HolySheep AI Konfiguration
HOLYSHEEP_API_KEY = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"

class PostgreSQLMCPConnector:
    """MCP-Connector für PostgreSQL-Datenbanken"""
    
    def __init__(self, host: str, port: int, database: str, user: str, password: str):
        self.connection_params = {
            "host": host,
            "port": port,
            "database": database,
            "user": user,
            "password": password
        }
    
    def execute_query(self, query: str, params: tuple = None) -> List[Dict]:
        """Führt eine SQL-Abfrage aus und gibt Ergebnisse als Liste von Dicts zurück"""
        conn = psycopg2.connect(**self.connection_params)
        try:
            with conn.cursor(cursor_factory=RealDictCursor) as cursor:
                cursor.execute(query, params)
                results = cursor.fetchall()
                return [dict(row) for row in results]
        finally:
            conn.close()
    
    def search_context(self, search_term: str, table: str, column: str, limit: int = 5) -> str:
        """Sucht relevante Kontextdaten basierend auf einem Suchbegriff"""
        query = f"""
        SELECT * FROM {table} 
        WHERE {column} ILIKE %s 
        LIMIT %s
        """
        results = self.execute_query(query, (f"%{search_term}%", limit))
        return json.dumps(results, default=str)
    
    def generate_context_prompt(self, user_query: str, context_table: str, 
                                context_column: str) -> str:
        """Generiert einen optimierten Prompt mit Datenbankkontext"""
        context_data = self.search_context(user_query, context_table, context_column)
        return f"""Basierend auf den folgenden Datenbankeinträgen beantworten Sie die Frage:

Datenbankkontext:
{context_data}

Frage: {user_query}

Antwort:"""


def query_holysheep(prompt: str, model: str = "gpt-4.1") -> str:
    """
    Sendet eine Anfrage an die HolySheep AI API
    
    Preise 2026 (pro Million Tokens):
    - GPT-4.1: $8
    - Claude Sonnet 4.5: $15
    - Gemini 2.5 Flash: $2.50
    - DeepSeek V3.2: $0.42
    """
    url = f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/chat/completions"
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    payload = {
        "model": model,
        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
        "temperature": 0.7,
        "max_tokens": 500
    }
    
    response = requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=30)
    response.raise_for_status()
    return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]


Praxisbeispiel: Produktdatenbank-Abfrage
if __name__ == "__main__":
    # Konfiguration
    db = PostgreSQLMCPConnector(
        host="localhost",
        port=5432,
        database="produkte",
        user="admin",
        password="sicheres_passwort"
    )
    
    # Beispielabfrage
    user_question = "Welche Produkte haben eine Bewertung über 4.5?"
    prompt = db.generate_context_prompt(
        user_question,
        context_table="produkte",
        context_column="beschreibung"
    )
    
    # HolySheep AI Anfrage (~50ms Latenz)
    try:
        antwort = query_holysheep(prompt, model="deepseek-v3.2")
        print(f"Antwort von HolySheep AI:\n{antwort}")
        print(f"\n💰 Kosten: ~$0.00042 für 1000 Tokens (DeepSeek V3.2)")
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"Fehler: {e}")

MongoDB-Integration mit HolySheep AI

MongoDB eignet sich perfekt für unstrukturierte und halbstrukturierte Daten wie JSON-Dokumente. Der folgende Connector ermöglicht semantische Suchen mit HolySheep AI:

#!/usr/bin/env python3
"""
MongoDB-Datenquellen-Integration mit HolySheep AI
Kompatibel mit Python 3.9+ und pymongo
"""

import os
import json
from typing import List, Dict, Any, Optional
from pymongo import MongoClient
from pymongo.collection import Collection
import requests

HolySheep AI Konfiguration
HOLYSHEEP_API_KEY = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"


class MongoDBMCPConnector:
    """MCP-Connector für MongoDB-Datenbanken"""
    
    def __init__(self, connection_string: str, database_name: str):
        self.client = MongoClient(connection_string)
        self.db = self.client[database_name]
    
    def get_collection(self, collection_name: str) -> Collection:
        """Gibt eine MongoDB-Collection zurück"""
        return self.db[collection_name]
    
    def search_documents(self, collection_name: str, 
                         search_query: Dict[str, Any], 
                         projection: Optional[Dict] = None,
                         limit: int = 10) -> List[Dict]:
        """Sucht Dokumente in MongoDB mit flexibler Abfrage"""
        collection = self.get_collection(collection_name)
        cursor = collection.find(search_query, projection).limit(limit)
        return list(cursor)
    
    def semantic_search(self, collection_name: str, 
                        text_field: str, 
                        search_text: str,
                        filter_query: Optional[Dict] = None) -> str:
        """
        Führt eine semantische Suche in MongoDB-Dokumenten durch.
        Nutzt Regex für einfache Textsuche oder kann mit Vektorindizes erweitert werden.
        """
        base_query = {text_field: {"$regex": search_text, "$options": "i"}}
        if filter_query:
            base_query.update(filter_query)
        
        documents = self.search_documents(collection_name, base_query, limit=5)
        
        # Konvertiere ObjectIds zu Strings
        for doc in documents:
            if "_id" in doc:
                doc["_id"] = str(doc["_id"])
        
        return json.dumps(documents, default=str, ensure_ascii=False)
    
    def build_rag_prompt(self, query: str, collection_name: str, 
                         text_field: str) -> str:
        """Erstellt einen RAG-optimierten Prompt mit MongoDB-Kontext"""
        context = self.semantic_search(collection_name, text_field, query)
        return f"""Analysieren Sie die folgenden MongoDB-Dokumente und beantworten Sie die Frage präzise.

Sammlung: {collection_name}
Dokumente:
{context}

Frage: {query}

Anweisungen:
- Beziehen Sie sich direkt auf die Dokumentendaten
- Bei Unsicherheiten, geben Sie dies an
- Formatieren Sie die Antwort strukturiert

Antwort:"""


def query_holysheep(prompt: str, model: str = "gpt-4.1") -> Dict[str, Any]:
    """
    Interagiert mit HolySheep AI API
    Rückgabe enthält: Antwort, Token-Nutzung, Latenz
    """
    url = f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/chat/completions"
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    payload = {
        "model": model,
        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
        "temperature": 0.5,
        "max_tokens": 800
    }
    
    import time
    start_time = time.time()
    
    response = requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=30)
    latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
    
    response.raise_for_status()
    data = response.json()
    
    usage = data.get("usage", {})
    return {
        "antwort": data["choices"][0]["message"]["content"],
        "input_tokens": usage.get("prompt_tokens", 0),
        "output_tokens": usage.get("completion_tokens", 0),
        "latenz_ms": round(latency_ms, 2)
    }


Praxisbeispiel: Knowledge-Base-Abfrage
if __name__ == "__main__":
    # MongoDB-Verbindung
    mongo = MongoDBMCPConnector(
        connection_string="mongodb://localhost:27017",
        database_name="knowledge_base"
    )
    
    # Beispiel: Support-Tickets durchsuchen
    frage = "Wie behandle ich einen Kunden mit Zahlungsproblemen?"
    
    prompt = mongo.build_rag_prompt(
        query=frage,
        collection_name="support_tickets",
        text_field="beschreibung"
    )
    
    # Anfrage an HolySheep AI
    try:
        ergebnis = query_holysheep(prompt, model="claude-sonnet-4.5")
        
        print(f"📝 Antwort:\n{ergebnis['antwort']}")
        print(f"\n📊 Metriken:")
        print(f"   - Eingabe-Tokens: {ergebnis['input_tokens']}")
        print(f"   - Ausgabe-Tokens: {ergebnis['output_tokens']}")
        print(f"   - Latenz: {ergebnis['latenz_ms']}ms (Ziel: <50ms)")
        print(f"\n💰 Geschätzte Kosten: ${ergebnis['output_tokens'] / 1_000_000 * 15:.4f}")
    except Exception as e:
        print(f"Fehler bei der Anfrage: {e}")

Redis-Integration mit HolySheep AI

Redis eignet sich hervorragend für Caching, Session-Management und Vektor Similarity Search. Die Integration ermöglicht blitzschnelle Kontextabrufe:

#!/usr/bin/env python3
"""
Redis-Datenquellen-Integration mit HolySheep AI
Kompatibel mit Python 3.9+, redis-py und numpy
"""

import os
import json
import hashlib
from typing import List, Dict, Any, Optional, Tuple
import redis
import numpy as np
import requests

HolySheep AI Konfiguration
HOLYSHEEP_API_KEY = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"


class RedisMCPConnector:
    """MCP-Connector für Redis mit Vektor-Support"""
    
    def __init__(self, host: str = "localhost", port: int = 6379, 
                 db: int = 0, password: Optional[str] = None):
        self.client = redis.Redis(
            host=host, port=port, db=db, password=password,
            decode_responses=True
        )
    
    def set_cache(self, key: str, value: Any, ttl: int = 3600) -> bool:
        """Speichert einen Wert mit TTL im Cache"""
        serialized = json.dumps(value)
        return self.client.setex(key, ttl, serialized)
    
    def get_cache(self, key: str) -> Optional[Any]:
        """Ruft einen gecachten Wert ab"""
        value = self.client.get(key)
        if value:
            return json.loads(value)
        return None
    
    def cache_embedding(self, text: str, embedding: List[float], 
                        namespace: str = "embeddings") -> str:
        """Speichert einen Text-Embedding-Paar im Redis"""
        key = f"{namespace}:{hashlib.sha256(text.encode()).hexdigest()}"
        data = {"text": text, "embedding": embedding}
        self.set_cache(key, data, ttl=86400)
        return key
    
    def get_cached_embedding(self, text: str, 
                             namespace: str = "embeddings") -> Optional[List[float]]:
        """Ruft einen gecachten Embedding ab"""
        key = f"{namespace}:{hashlib.sha256(text.encode()).hexdigest()}"
        cached = self.get_cache(key)
        return cached["embedding"] if cached else None
    
    def vector_similarity_search(self, query_vector: List[float],
                                 index_name: str = "embeddings",
                                 top_k: int = 5) -> List[Dict[str, Any]]:
        """
        Führt eine Vektor-Ähnlichkeitssuche in Redis durch.
        Nutzt cosine similarity für optimale Ergebnisse.
        """
        # Für Produktion: Nutzen Sie RedisJSON + RediSearch Module
        # Hier eine vereinfachte Implementierung für Demo-Zwecke
        results = []
        pattern = f"{index_name}:*"
        
        for key in self.client.scan_iter(pattern, count=100):
            cached = self.get_cache(key)
            if cached:
                similarity = self._cosine_similarity(
                    query_vector, 
                    cached["embedding"]
                )
                results.append({
                    "text": cached["text"],
                    "score": similarity,
                    "key": key
                })
        
        results.sort(key=lambda x: x["score"], reverse=True)
        return results[:top_k]
    
    @staticmethod
    def _cosine_similarity(a: List[float], b: List[float]) -> float:
        """Berechnet Kosinus-Ähnlichkeit zwischen zwei Vektoren"""
        a_arr = np.array(a)
        b_arr = np.array(b)
        dot_product = np.dot(a_arr, b_arr)
        norm_a = np.linalg.norm(a_arr)
        norm_b = np.linalg.norm(b_arr)
        return float(dot_product / (norm_a * norm_b)) if (norm_a * norm_b) > 0 else 0.0
    
    def get_conversation_history(self, session_id: str, 
                                  limit: int = 10) -> List[Dict]:
        """Holt Gesprächsverlauf aus Redis"""
        key = f"chat:history:{session_id}"
        messages = self.client.lrange(key, -limit * 2, -1)
        return [json.loads(m) for m in messages] if messages else []


def query_holysheep_streaming(prompt: str, model: str = "gpt-4.1") -> str:
    """
    Sendet Streaming-Anfrage an HolySheep AI API
    Ideal für Echtzeit-Anwendungen mit <50ms Latenz
    """
    url = f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/chat/completions"
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    payload = {
        "model": model,
        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
        "stream": True,
        "temperature": 0.7
    }
    
    response = requests.post(url, headers=headers, json=payload, stream=True, timeout=60)
    response.raise_for_status()
    
    full_response = ""
    for line in response.iter_lines():
        if line:
            data = line.decode('utf-8')
            if data.startswith('data: '):
                if data.strip() == "data: [DONE]":
                    break
                chunk = json.loads(data[6:])
                if 'choices' in chunk and len(chunk['choices']) > 0:
                    delta = chunk['choices'][0].get('delta', {})
                    if 'content' in delta:
                        content = delta['content']
                        full_response += content
                        print(content, end='', flush=True)
    
    print()  # Newline nach Streaming
    return full_response


Praxisbeispiel: Chatbot mit Redis-Caching
if __name__ == "__main__":
    # Redis-Verbindung
    redis_conn = RedisMCPConnector(host="localhost", port=6379)
    
    # Test: Cache füllen
    sample_data = [
        "Produkt X hat 5 Sterne Bewertung",
        "Versand erfolgt in 2-3 Werktagen",
        "Rückgabe innerhalb von 30 Tagen möglich"
    ]
    
    for text in sample_data:
        # In Produktion: Nutzen Sie echte Embeddings von HolySheep
        fake_embedding = np.random.rand(1536).tolist()  # OpenAI Embedding-Dimension
        redis_conn.cache_embedding(text, fake_embedding)
        print(f"✓ Gespeichert: {text[:50]}...")
    
    # Chat-Session
    session_id = "user_123_session_abc"
    
    # Geschichte speichern
    redis_conn.client.lpush(
        f"chat:history:{session_id}",
        json.dumps({"role": "user", "content": "Welche Produkte haben die beste Bewertung?"})
    )
    
    # Geschichte abrufen
    history = redis_conn.get_conversation_history(session_id)
    print(f"\n📜 Gespeicherte Nachrichten: {len(history)}")
    
    # Cache-Hit Test
    test_text = "Produkt X hat 5 Sterne Bewertung"
    cached = redis_conn.get_cached_embedding(test_text)
    print(f"✓ Cache-Treffer: {cached is not None}")

Hybrid-Integration: Alle drei Datenbanken zusammen

Für komplexe Produktionssysteme empfehle ich die kombinierte Nutzung aller drei Datenbanken. Das folgende Beispiel zeigt einen intelligenten Router, der automatisch die beste Datenquelle auswählt:

#!/usr/bin/env python3
"""
Hybride MCP-Integration mit HolySheep AI
PostgreSQL + MongoDB + Redis in einer unified API
"""

import os
import json
from typing import Dict, List, Any, Optional, Union
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
import psycopg2
from pymongo import MongoClient
import redis
import requests

HolySheep AI Konfiguration
HOLYSHEEP_API_KEY = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"


class DataSource(Enum):
    """Verfügbare Datenquellen"""
    POSTGRESQL = "postgresql"
    MONGODB = "mongodb"
    REDIS = "redis"


@dataclass
class QueryResult:
    """Standardisiertes Ergebnis-Format"""
    source: DataSource
    data: Any
    latency_ms: float
    cache_hit: bool = False


class HybridMCPConnector:
    """Unified Connector für PostgreSQL, MongoDB und Redis"""
    
    def __init__(self, 
                 pg_config: Dict[str, Any],
                 mongo_config: Dict[str, Any],
                 redis_config: Dict[str, Any]):
        # PostgreSQL
        self.pg_conn = psycopg2.connect(**pg_config)
        
        # MongoDB
        self.mongo_client = MongoClient(mongo_config["uri"])
        self.mongo_db = self.mongo_client[mongo_config["database"]]
        
        # Redis
        self.redis_client = redis.Redis(**redis_config, decode_responses=True)
    
    def query(self, query_type: DataSource, query_params: Dict) -> QueryResult:
        """Führt eine Abfrage an der angegebenen Datenquelle aus"""
        import time
        start = time.time()
        
        if query_type == DataSource.POSTGRESQL:
            result = self._query_postgresql(query_params)
        elif query_type == DataSource.MONGODB:
            result = self._query_mongodb(query_params)
        else:  # REDIS
            result = self._query_redis(query_params)
        
        latency = (time.time() - start) * 1000
        return QueryResult(
            source=query_type,
            data=result,
            latency_ms=round(latency, 2),
            cache_hit=False
        )
    
    def _query_postgresql(self, params: Dict) -> Any:
        """PostgreSQL-Abfrage"""
        with self.pg_conn.cursor() as cursor:
            cursor.execute(params["query"], params.get("params"))
            return cursor.fetchall()
    
    def _query_mongodb(self, params: Dict) -> Any:
        """MongoDB-Abfrage"""
        collection = self.mongo_db[params["collection"]]
        cursor = collection.find(params["filter"]).limit(params.get("limit", 10))
        return list(cursor)
    
    def _query_redis(self, params: Dict) -> Any:
        """Redis-Abfrage mit Cache-Logik"""
        cache_key = params.get("cache_key")
        
        # Cache prüfen
        if cache_key:
            cached = self.redis_client.get(cache_key)
            if cached:
                return json.loads(cached)
        
        # Datenzugriff basierend auf Typ
        result = None
        if params["type"] == "hash":
            result = self.redis_client.hgetall(params["key"])
        elif params["type"] == "list":
            result = self.redis_client.lrange(params["key"], 0, -1)
        else:
            result = self.redis_client.get(params["key"])
        
        # Cache speichern
        if cache_key and result:
            self.redis_client.setex(cache_key, 300, json.dumps(result))
        
        return result
    
    def intelligent_routing(self, user_query: str) -> QueryResult:
        """
        Intelligente Datenquellen-Auswahl basierend auf der Anfrage.
        Nutzt einfache Heuristiken für die Quellenauswahl.
        """
        query_lower = user_query.lower()
        
        # Routing-Entscheidung
        if any(word in query_lower for word in ["find", "select", "where", "count"]):
            return self.query(DataSource.POSTGRESQL, {
                "query": "SELECT * FROM knowledge_base WHERE text ILIKE %s LIMIT 5",
                "params": (f"%{user_query}%",)
            })
        elif any(word in query_lower for word in ["dokument", "json", "array"]):
            return self.query(DataSource.MONGODB, {
                "collection": "documents",
                "filter": {"content": {"$regex": user_query}},
                "limit": 5
            })
        else:
            # Default zu Redis Cache
            return self.query(DataSource.REDIS, {
                "type": "hash",
                "key": f"query:{hash(user_query)}",
                "cache_key": f"cache:query:{hash(user_query)}"
            })
    
    def generate_with_context(self, user_query: str, model: str = "gpt-4.1") -> Dict:
        """
        Generiert eine Antwort mit Kontext aus allen Datenquellen.
        Kombiniert die Ergebnisse und sendet an HolySheep AI.
        """
        # Parallele Abfrage aller Quellen
        pg_result = self.query(DataSource.POSTGRESQL, {
            "query": "SELECT * FROM knowledge_base LIMIT 3",
            "params": ()
        })
        mongo_result = self.query(DataSource.MONGODB, {
            "collection": "documents",
            "filter": {},
            "limit": 3
        })
        redis_result = self.query(DataSource.REDIS, {
            "type": "list",
            "key": "recent_queries",
            "cache_key": None
        })
        
        # Prompt bauen
        context = f"""
PostgreSQL Kontext ({pg_result.latency_ms:.1f}ms):
{json.dumps(pg_result.data[:3], default=str, indent=2)}

MongoDB Kontext ({mongo_result.latency_ms:.1f}ms):
{json.dumps(mongo_result.data[:3], default=str, indent=2)}

Redis Cache ({redis_result.latency_ms:.1f}ms):
{json.dumps(redis_result.data[:3] if redis_result.data else [], indent=2)}

Frage: {user_query}
"""
        
        # HolySheep AI Anfrage
        response = self._call_holysheep(context, model)
        
        return {
            "antwort": response["text"],
            "kontext_quellen": {
                "postgresql_ms": pg_result.latency_ms,
                "mongodb_ms": mongo_result.latency_ms,
                "redis_ms": redis_result.latency_ms,
                "holysheep_ms": response["latency_ms"]
            },
            "gesamt_latenz_ms": round(
                pg_result.latency_ms + mongo_result.latency_ms + 
                redis_result.latency_ms + response["latency_ms"], 2
            )
        }
    
    def _call_holysheep(self, prompt: str, model: str) -> Dict:
        """Interner Wrapper für HolySheep AI API"""
        url = f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/chat/completions"
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        payload = {
            "model": model,
            "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
            "temperature": 0.6,
            "max_tokens": 600
        }
        
        import time
        start = time.time()
        
        response = requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=30)
        latency = (time.time() - start) * 1000
        
        response.raise_for_status()
        data = response.json()
        
        return {
            "text": data["choices"][0]["message"]["content"],
            "latency_ms": round(latency, 2),
            "usage": data.get("usage", {})
        }
    
    def close(self):
        """Schließt alle Verbindungen"""
        self.pg_conn.close()
        self.mongo_client.close()
        self.redis_client.close()


Preisrechner für HolySheep AI
def calculate_cost(input_tokens: int, output_tokens: int, model: str) -> float:
    """
    Berechnet die Kosten basierend auf HolySheep AI Preisen 2026.
    
    Preise pro Million Tokens:
    - GPT-4.1: $8
    - Claude Sonnet 4.5: $15
    - Gemini 2.5 Flash: $2.50
    - DeepSeek V3.2: $0.42
    """
    prices = {
        "gpt-4.1": 8.0,
        "claude-sonnet-4.5": 15.0,
        "gemini-2.5-flash": 2.50,
        "deepseek-v3.2": 0.42
    }
    
    price_per_million = prices.get(model, 8.0)
    total_tokens = input_tokens + output_tokens
    cost = (total_tokens / 1_000_000) * price_per_million
    
    return round(cost, 6)


Beispiel-Nutzung
if __name__ == "__main__":
    connector = HybridMCPConnector(
        pg_config={"host": "localhost", "port": 5432, "database": "app", 
                   "user": "admin", "password": "pw"},
        mongo_config={"uri": "mongodb://localhost:27017", "database": "app"},
        redis_config={"host": "localhost", "port": 6379, "db": 0}
    )
    
    # Beispiel-Anfrage mit Kontext
    ergebnis = connector.generate_with_context(
        "Erkläre die Vorteile unseres Premium-Abonnements",
        model="deepseek-v3.2"  # Günstigste Option: $0.42/MTok
    )
    
    print(f"💬 Antwort:\n{ergebnis['antwort']}")
    print(f"\n⏱️ Latenz:")
    print(f"   PostgreSQL: {ergebnis['kontext_quellen']['postgresql_ms']}ms")
    print(f"   MongoDB: {ergebnis['kontext_quellen']['mongodb_ms']}ms")
    print(f"   Redis: {ergebnis['kontext_quellen']['redis_ms']}ms")
    print(f"   HolySheep AI: {ergebnis['kontext_quellen']['holysheep_ms']}ms")
    print(f"   Gesamt: {ergebnis['gesamt_latenz_ms']}ms")
    
    # Kosten
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