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MCP Server · 数据服务

Data AI MCP

dataAI-mcp是一个基于Model Context Protocol (MCP)的轻量级AI服务,专门用于处理Hive SQL相关的数据任务,包括智能SQL生成、规范检查和优化建议。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
数据分析Python自然语言处理

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作者 / 组织
vickyi
提供方
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选型结论

Data AI MCP 属于数据服务类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

数据服务

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

pip install -r requirements.txt

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 对应的运行时,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

dataAI-mcp 项目

这是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的轻量级 AI 服务,专门用于处理 Hive SQL 相关的数据任务。项目主要面向业务研发和分析人员,帮助他们快速、准确地生成符合规范的 Hive SQL 查询。

项目主要作用和功能

核心价值

  • 智能 SQL 生成:将自然语言描述的业务需求自动转换为规范的 Hive SQL 代码
  • SQL 规范检查:自动检查生成的 SQL 是否符合大数据开发规范,如禁止 SELECT *、必须包含分区字段等
  • SQL 优化建议:根据检查结果自动优化 SQL 代码,提高查询性能和规范性
  • 降低数据门槛:让业务人员无需深入了解 SQL 语法即可进行数据分析

主要功能

  1. 自然语言转 SQL:用户只需用自然语言描述需求,系统自动生成相应的 Hive SQL
  2. SQL 规范检查:

- 禁止使用 SELECT * - 必须指定分区字段 dt 的过滤条件 - 表必须使用别名 - 字段别名使用下划线命名法 - 敏感字段访问权限检查

  1. SQL 优化:根据规范检查结果自动优化 SQL 代码
  2. Web 界面交互:提供友好的 Web 界面,方便用户输入需求和查看结果
  3. 可扩展规则配置:通过 TOML 文件配置 SQL 检查规则,支持自定义规则

适用场景

  • 业务数据分析需求快速转换为 SQL 查询
  • 数据开发人员代码规范检查和优化
  • 新手数据分析师学习和实践 SQL 编写
  • 团队 SQL 编写规范统一和质量提升

项目结构

dataAI-mcp/
├── src/                 # 源代码目录
│   ├── core/           # 核心模块
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── config.py              # 配置管理
│   │   ├── server.py              # MCP 服务器主入口
│   │   └── sql_assistant_agent.py # SQL 助手智能体
│   ├── web/            # Web 界面模块
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── web_interface.py       # 主要 Web 界面
│   │   └── web_interface_simple.py# 简单 Web 界面
│   ├── rules/          # 规则配置模块
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── sql_rules.toml         # SQL 规则配置
│   │   ├── example_custom_rules.toml # 自定义规则示例
│   │   └── test_rules.toml        # 测试规则
│   ├── utils/          # 工具模块
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── utils.py               # 通用工具函数
│   └── __init__.py
├── tests/              # 测试目录
│   ├── __init__.py
│   ├── minimal_test.py
│   ├── test_server.py
│   ├── test_sql_assistant_agent.py
│   ├── test_config_loading.py
│   ├── test_gradio_basic.py
│   ├── test_gradio_input.py
│   ├── test_mcp_functionality.py
│   ├── test_advanced_rules.py
│   ├── test_components.py
│   ├── test_config_rules.py
│   ├── test_ddl_handling.py
│   ├── test_ddl_statements.py
│   ├── test_hive_ddl_rules.py
│   ├── test_join_rule.py
│   └── test_keyword_case.py
├── debug/              # 调试工具目录
│   ├── debug_join_parsing.py
│   └── debug_sql_parsing.py
├── docs/               # 文档目录
├── requirements.txt    # Python 依赖
├── .env.example        # 环境变量示例
├── env-config.txt      # 环境配置
└── start_mcp_server.sh # 启动脚本

安装依赖

pip install -r requirements.txt

运行服务

# 启动 MCP 服务器 (Linux/Mac)
./start_mcp_server.sh

# 启动 MCP 服务器 (Windows)
cd "c:\Users\admin\Documents\Develop\dataAI-mcp" && python -m src.core.server

# 或者直接运行
python -m src.core.server

运行 Web 界面

# 运行 Web 界面 (Linux/Mac/Windows)
python -m src.web.web_interface

运行测试

python -m tests.test_server
python -m tests.test_sql_assistant_agent

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

SQL生成Python本地部署HiveSQL数据查询SQL优化自然语言处理

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

用自然语言查库

不用手写 SQL,直接问数据,让模型组织查询语句。

数据巡检

定期拉指标、做对比,把异常项整理成一段说明。

打通业务数据

把数据库、数仓和接口接进同一个上下文,减少导出再上传。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 运行环境,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在数据服务场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Data AI MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install -r requirements.txt,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Data AI MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Data AI MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Data AI MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Data AI MCP 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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