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MCP Server · 数据服务

SQL MCP Generator

一个基于AI的SQL生成器,专为'ccs-aquila-tahoe'数据库设计,具有自动业务逻辑注入、上下文感知聊天和基于人类反馈的强化学习(RLHF)循环功能。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
Python数据库工具数据分析

快速开始

作者 / 组织
parva-chowdhury
提供方
parva-chowdhury
运行时
Python

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

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提示词数量

0

来源目录标注

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仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

SQL MCP Generator 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

python3 main.py

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "sql-mcp-generator": {
      "command": "python3",
      "args": [
        "main.py"
      ]
    }
  }
}

按公开安装命令拼出来的示例,字段名和参数以仓库 README 为准;带 YOUR_API_KEY 这类占位符的位置记得换成自己的值。

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 Python,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

AI SQL生成器(MCP)

用于“ccs aquila tahoe”数据库的AI驱动的SQL生成器,具有自动业务逻辑注入、上下文感知聊天和基于人类反馈的强化学习(RLHF)循环。

🚀 特性

  • 上下文SQL生成:使用具有大上下文窗口(16k令牌)的本地Ollama(llama3)。
  • 自动CTE注入:后端会自动在每个查询前添加所需的业务逻辑(CTE)。
  • RLHF反馈回路:用户可以对查询进行评分(👍/👎), “好”的例子用于少数镜头学习。
  • 聊天历史记录:支持后续问题。

📋 先决条件

  • Python 3.8+
  • Node.js 16+
  • 奥拉玛 在本地运行 llama3 模型(ollama run llama3)

🛠️ 如何开始

1.启动后端

打开终端并运行:

cd sql_generator/backend
python3 main.py

*继续运行http://localhost:8000*

2.启动前端

打开A 新 终端选项卡/窗口并运行:

cd sql_generator/frontend
npm run dev

*继续运行http://localhost:5173*

3.访问应用程序

打开浏览器并转到: http://localhost:5173

______________________________________________________________________

🛑 如何停止

要停止服务器,只需按 Ctrl+C 在相应的终端窗口中。

如果需要强制停止它们(例如,如果它们在后台运行),请运行:

# Find the Process IDs (PIDs)
lsof -i :8000  # Backend
lsof -i :5173  # Frontend

# Kill the processes (replace 
 with the actual numbers)
kill -9  

📂 项目结构

  • sql_generator/backend:FastAPI服务器,代理逻辑(agent.py),反馈存储(feedback.json).
  • sql_generator/frontend:React应用程序、UI组件。
  • sql_generator/mcp_server:模式和业务逻辑定义。

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AI辅助开发数据库工具业务逻辑自动化强化学习

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 Python,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

SQL MCP Generator 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python3 main.py,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

SQL MCP Generator 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 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

SQL MCP Generator 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。

SQL MCP Generator 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。

SQL MCP Generator 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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