🚀 Bolt-自托管AI数据代理
强大的自托管Gen AI代理，集成MCP服务器，用于解决组织数据驱动的查询和任务
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🎯 什么是Bolt？
Bolt是一款尖端产品 自托管AI数据代理 它结合了 Ollama的本地人工智能模型 随着 雪花数据仓库 通过 模型上下文协议（MCP）。它使组织能够就其数据提出自然语言问题，并获得智能的、人工智能生成的SQL查询和见解，同时保持一切安全和内部部署。
🌟 为什么是博尔特？
- 🔒 隐私第一：将您的数据和人工智能处理完全本地化
- 🧠 智能数据查询：使用AI将自然语言转换为SQL
- 🏢 企业就绪：组织数据的无缝雪花集成
- 📊 实时洞察：即时数据分析和可视化
- 💰 成本效益高：自测试解决方案，无需外部API成本
- 🔧 轻松设置：在Google Colab上一键部署
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✨ 特性
🤖 人工智能驱动的数据交互
- 自然语言查询：用简单的英语就你的数据提问
- 智能SQL生成：AI自动生成优化的Snowflake查询
- 多模型支持：根据您的需求从7B到14B参数模型中选择
- 上下文感知响应：了解您的数据模式和关系
🔗 无缝集成
- 雪花集成：直接连接到Snowflake数据仓库
- MCP协议：行业标准模型上下文协议实现
- Olama支持：Calma 2、Mistral、CodeCalma等的本地托管
- 谷歌Colab就绪：云笔记本中的零设置部署
🛡️ 安全与隐私
- 本地AI：没有数据发送到外部人工智能服务
- 凭据管理：数据库凭据的安全处理
- 环境隔离：容器化执行环境
- 访问控制：内置安全最佳实践
📈 分析与洞察
- 互动结果：漂亮的数据可视化和格式化
- 查询历史：跟踪和重用以前的查询
- 性能指标：监视查询执行时间和结果
- 导出功能：以多种格式保存结果
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🚀 快速开始
选项1：谷歌Colab（推荐）
- 在Colab开放:
- 上传笔记本：上传
model.ipynb和mcp.ipynb到你的Colab
- 遵循引导设置:
- 从开始 model.ipynb 建立Ollama - 然后运行 mcp.ipynb 用于雪花集成
选项2：本地设置
# Clone the repository
git clone https://github.com/Pratik-11/Bolt.git
cd Bolt
# Install Ollama (Linux/macOS)
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
# Install Python dependencies
pip install snowflake-connector-python==3.0.0 python-dotenv jupyter
# Start Jupyter
jupyter notebook设置第一个查询
# 1. Start with model setup
# Open model.ipynb and follow the cells to:
# - Install Ollama
# - Download your preferred AI model (7B or 14B)
# - Test the model
# 2. Configure data connection
# Open mcp.ipynb and:
# - Set up Snowflake credentials
# - Initialize MCP server
# - Test data connectivity
# 3. Ask your first question!
result = ai_with_data.execute_ai_query("Show me top 10 customers by order value")______________________________________________________________________
📚 文档
架构概述
┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
│ User Query │───▶│ Ollama AI │───▶│ Snowflake │
│ (Natural Lang.) │ │ (SQL Gen.) │ │ (Data Exec.) │
└─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘
▲ │ │
│ ▼ ▼
┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
│ Formatted │◀───│ MCP Server │◀───│ Query Results │
│ Results │ │ (Orchestrator) │ │ (Raw Data) │
└─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘支持的型号
| 型号 | 大小 | 内存 | 用例 |
|---|---|---|---|
| 火焰27b | 4-6GB | 免Colab | 通用，快速响应 |
| 米斯特拉尔7B | 4-6GB | 免费Colab | 高效、多语言 |
| CodeLlama 7B | 4-6GB | 无Colab | 代码生成，以SQL为中心 |
| 火焰213b | 8-12GB | Colab Pro | 更高质量、更复杂的查询 |
| 代码Llama 13B | 8-12GB | Colab Pro | 高级代码生成 |
环境变量
# Snowflake Configuration
SNOWFLAKE_USER=your_username
SNOWFLAKE_PASSWORD=your_password
SNOWFLAKE_ACCOUNT=your_account
SNOWFLAKE_DATABASE=your_database
SNOWFLAKE_WAREHOUSE=your_warehouse______________________________________________________________________
🛠️ 发展
项目结构
Bolt/
├── model.ipynb # Ollama model setup and configuration
├── mcp.ipynb # MCP server and Snowflake integration
├── README.md # Project documentation
├── .gitignore # Git ignore rules
└── requirements.txt # Python dependencies (if local setup)关键组件
EmbeddedMCPServer：核心MCP服务器实现OllamaWithMCP：具有数据集成功能的AI客户端- 雪花连接器：安全的数据库连接
- 查询生成器：自然语言到SQL的转换
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🤝 贡献
我们欢迎社区的贡献！以下是您可以提供帮助的方式：
贡献方式
开发设置
- 分叉存储库
- 创建要素分支:
git checkout -b feature/amazing-feature - 进行更改 并进行彻底测试
- 提交您的更改:
git commit -m 'Add amazing feature' - 推到您的分支:
git push origin feature/amazing-feature - 打开拉取请求
贡献指南
- 遵循现有的代码样式和结构
- 为新功能添加测试
- 根据需要更新文档
- 确保所有笔记本电脑都能成功运行
- 为复杂逻辑添加注释
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🧪 测试
手动测试
- 模型测试：验证AI模型响应
- 数据库测试：测试雪花连接
- 集成测试：端到端查询执行
- 性能测试：监控响应时间
测试场景
- 简单数据查询（SELECT语句）
- 复杂的分析查询（JOIN、聚合）
- 错误处理（无效查询、连接问题）
- 不同型号尺寸和类型
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🗺️ 路线图
1.1版本（即将推出）
- \[\]支持其他数据库（PostgreSQL、MySQL）
- \[\]基于Web的用户界面
- \[\]查询结果缓存
- \[\]增强的错误处理
1.2版本（未来）
- \[\]多租户支持
- \[\]高级可视化功能
- \[\]用于外部集成的API端点
- \[\]Docker容器化
2.0版本（愿景）
- \[\]多模式AI支持（文本+图表）
- \[\]实时数据流
- \[\]高级安全功能
- \[\]企业SSO集成
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👥 贡献者
核心团队
Pratik Singh
Creator & Lead Developer
想加入这个列表吗？
查看我们的 贡献指南 今天就开始贡献吧！
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📄 许可证
该项目根据 MIT许可证 -看看 许可证 文件以获取详细信息。
MIT License - Feel free to use, modify, and distribute
Commercial use permitted - Build amazing products with Bolt!______________________________________________________________________
💬 支持与社区
获得帮助
- 📖 文档：查看我们上面的综合指南
- 🐛 问题: 用于错误报告
- 💬 讨论: 回答问题
- 📧 电子邮件：用于私人咨询和企业支持
保持联系
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- 👁️ 手表 获取更新和新版本
- 🍴 分叉 开始构建自己的版本
- 📢 分享 与您的团队和社区
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🙏 致谢
特别感谢：
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