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MCP Server · 数据服务

focus MCP SQL

一个将自然语言转换为SQL语句的人工智能助手服务,采用两步生成方案降低幻觉风险并提高非技术用户的可信度。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 0
自然语言处理人工智能JavaCline数据分析

快速开始

公开资料没有提供安装命令,按仓库或官方文档接入。
作者 / 组织
FocusSearch
提供方
FocusSearch

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仓库热度

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2 个

MCP World

选型结论

focus MCP SQL 属于数据服务类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过传输方式未标注接入,适配 Cline,没有现成的安装命令;接入前要先准备 访问 Token。

分类

数据服务

传输方式

未说明

认证方式

访问 Token

部署方式

支持远程部署

安装与配置

公开目录没有给出安装命令,需要按仓库 README安装;下面按同类条目的通用流程说明。

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

    先确认运行方式

    公开资料没有标注传输方式,先看仓库 README,确认是本地进程还是远程地址。

  2. 2

    获取服务

    公开目录没有给出安装命令,按仓库 README里的步骤安装或获取服务。

  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。

公开资料仍需确认:安装命令

详细介绍

FOCUS数据MCP服务器\[中文\]

模型上下文协议(MCP)服务器使人工智能助手能够将自然语言转换为SQL语句。

已经有很多文本到SQL框架了。为什么我们还需要另一个?

简而言之,focus_mcp_sql采用两步sql生成解决方案,可以控制LLM的幻觉,并真正建立非技术用户对生成的sql结果的信任。

下面是focus_mcp_sql和其他的比较表:

对比分析表

以下是focus_mcp_sql与其他基于LLM的框架的并排比较:

功能传统LLM框架focus_mcp_sql
生成过程黑盒,直接SQL生成透明,两步(关键字+SQL)
幻觉风险高,取决于模型质量低,可控(关键字验证)
速度缓慢,依赖于大型模型推理快速,确定性关键字到SQL
成本高,需要高级型号低,减少对大型型号的依赖
非技术用户友好度低,难以验证结果高,易于关键字检查

特性

-初始化模型 -将自然语言转换为SQL语句

先决条件

1. 在中注册帐户 数据焦点 1. 创建应用程序 1. 输入应用程序 1. 管理员->接口认证->承载令牌->新承载令牌

安装

  1. 克隆此存储库:
git clone https://github.com/FocusSearch/focus_mcp_sql.git
cd focus_mcp_sql
  1. 构建服务器:
gradle clean
gradle bootJar

The jar path: build/libs/focus_mcp_sql.jar

MCP配置

将服务器添加到MCP设置文件中:

{
  "mcpServers": {
    "focus_mcp_data": {
      "command": "java",
      "args": [
        "-jar",
        "path/to/focus_mcp_sql/focus_mcp_sql.jar"
      ],
      "autoApprove": [
        "gptText2sqlStart",
        "gptText2sqlChat"
      ]
    }
  }
}

可用工具

1.gptText2sqlStart

初始模型。

参数:

  • model (必填):表格模型
  • bearer (必填):无记名代币
  • language (可选):语言\[“英语”、“中文”\]

例子:

{
  "model": {
    "tables": [
      {
        "columns": [
          {
            "columnDisplayName": "name",
            "dataType": "string",
            "aggregation": "",
            "columnName": "name"
          },
          {
            "columnDisplayName": "address",
            "dataType": "string",
            "aggregation": "",
            "columnName": "address"
          },
          {
            "columnDisplayName": "age",
            "dataType": "int",
            "aggregation": "SUM",
            "columnName": "age"
          },
          {
            "columnDisplayName": "date",
            "dataType": "timestamp",
            "aggregation": "",
            "columnName": "date"
          }
        ],
        "tableDisplayName": "test",
        "tableName": "test"
      }
    ],
    "relations": [

    ],
    "type": "mysql",
    "version": "8.0"
  },
  "bearer": "ZTllYzAzZjM2YzA3NDA0ZGE3ZjguNDJhNDjNGU4NzkyYjY1OTY0YzUxYWU5NmU="
}

model 参数说明:

名称位置类型必选说明
模型主体对象是none
» typebodystring是数据库类型
» versionbodystring是数据库版本
» tablesbody\[object\]是表结构列表
»» tableDisplayNamebodystring否表显示名
»» tableNamebodystring否表原始名
»» columnsbody\[object\]否表列列表
»»» columnDisplayNamebodystring是列显示名
»»» columnNamebodystring是列原始名
»»» dataTypebodystring是列数据类型
»»» aggregationbodystring是列聚合方式
» relationsbody\[object\]是表关联关系列表
»» conditionsbody\[object\]否关联条件
»»» dstColNamebodystring否dimension 表关联列原始名
»»» srcColNamebodystring否fact 表关联列原始名
»» dimensionTablebodystring否dimension 表原始名
»» factTablebodystring否fact 表原始名
»» joinTypebodystring否关联类型

2.gptText2sqlChat

将自然语言转换为SQL。

参数:

  • chatId (必填):聊天id
  • input (必填):自然语言
  • bearer (必填):无记名代币

例子:

{
  "chatId": "03975af5de4b4562938a985403f206d4",
  "input": "what is the max age",
  "bearer": "ZTllYzAzZjM2YzA3NDA0ZGE3ZjguNDJhNDjNGU4NzkyYjY1OTY0YzUxYWU5NmU="
}

响应格式

所有工具都以以下格式返回响应:

{
  "errCode": 0,
  "exception": "",
  "msgParams": null,
  "promptMsg": null,
  "success": true,
  "data": {
  }
}

Visual Studio代码临床示例

  1. vsCode安装cline插件
  2. mcp服务器配置
  1. 使用

1. 初始模型

1. 转移:最大年龄是多少

联系人:

https://discord.gg/mFa3yeq9

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

自然语言处理Java本地部署SQL生成人工智能数据库管理LLM应用

支持客户端

Cline

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。
  • 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

  • 公开资料没有可直接复制的安装命令,第一次接入要自己找入口。
  • 需要自备访问 Token,没有凭据没法直接试。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。

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。
  • 已经在用 Cline 的用户,接入路径最短。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 暂时拿不到访问 Token的人。
  • 希望一条命令就装好、不想看文档的人。
  • 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

focus MCP SQL 怎么安装?

公开目录没有给出可以直接复制的安装命令,需要按仓库 README里的步骤安装;装好后写进客户端的 MCP 配置再重启。

focus MCP SQL 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是传输方式未标注,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。

focus MCP SQL 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。

focus MCP SQL 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是访问 Token,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

focus MCP SQL 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Cline;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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