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MCP Server · 数据服务

Super SQL

SuperSQL是一个基于生成式大模型的Java框架,通过检索增强生成技术实现自然语言到SQL查询的智能转换,适用于简化复杂数据库操作。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
自然语言处理数据库操作Java

快速开始

作者 / 组织
guocjsh
提供方
guocjsh
运行时
Docker

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

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0

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仓库热度

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1 个

MCP World

选型结论

Super SQL 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

docker run -it --rm --name chroma -p 8000:8000 ghcr.io/chroma-core/chroma:1.0.0

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "supersql": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-it",
        "--rm",
        "--name",
        "chroma",
        "-p",
        "8000:8000",
        "ghcr.io/chroma-core/chroma:1.0.0"
      ]
    }
  }
}

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 Docker,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

SuperSQL 1.0.0-M1

中国人自己的生成式SQL Java框架!轻量,易用,易扩展!


SuperSQL 介绍

SuperSQL 是一个基于国内外先进生成式大模型实现Nl2sql的Java框架,专注于将数据库表结构通过检索增强生成(RAG, Retrieval-Augmented Generation)技术进行训练,从而实现从自然语言文本到SQL查询的智能转换(Text to SQL)。该框架旨在简化复杂的数据库查询过程,使开发者和用户能够通过简单的自然语言描述获取所需数据。

主要特性包括:

  • 生成式SQL:利用强大的生成式大模型,自动将自然语言问题转化为精确的SQL查询语句。
  • RAG训练:通过检索增强生成技术对数据库表结构进行深度学习训练,提高SQL生成的准确性和效率。
  • 类型安全与灵活易用:结合Java的泛型机制确保编译期类型检查,同时提供简洁直观的API设计,易于集成到现有项目中。
  • 多数据库支持:兼容多种主流数据库系统,满足不同应用场景的需求。
  • 性能优化:经过精心设计与调优,在保证高效执行的同时保持良好的可读性。

SuperSQL 适用于希望在Java应用程序中快速、安全地进行复杂数据库操作,并且希望通过自然语言处理技术为传统企业应用快速的实现AI赋能。

SuperSQL 工作原理

SuperSQL 的工作原理基于 RAG 技术,通过检索增强生成技术对数据库表结构进行深度学习训练,从而实现从自然语言文本到SQL查询的智能转换。

SuperSQL 快速开始

导入SuperSQL的maven依赖

    com.aispace.supersql
    super-sql-spring-boot-starter
    1.0.0-M1

配置SuperSQL的配置文件

配置init-train配置项,默认为false,表示不进行训练,如果为true,则自动根据数据库连接配置进行全表训练。

super-sql:
  init-train: false

大语言模型配置

Azure OpenAI
 

    org.springframework.ai
    spring-ai-starter-model-azure-openai

azure的配置文件配置如下:

  ai:
    azure:
      openai:
        api-key: xxxxxxxxxxxxxx
        chat:
          options:
            deployment-name: gpt-4o-latest
        endpoint: https://your-resource-name.openai.azure.com/
        embedding:
          options:
            deployment-name: embedding-ada-002

请求调用Text To SQL

//使用azure的Chat模型
private final AzureOpenAiChatModel azureChatModel;

private final SpringSqlEngine sqlEngine;

private final SpringVectorStore store;

@GetMapping("getSuperSql")
public Object getSuperSql(@RequestParam String question) {
    String sql = sqlEngine.setChatModel(azureChatModel)
            .setOptions(RagOptions.builder() //设置Rag参数
                    .topN(5) //返回的topN条数据
                    .rerank(false) //是否进行rerank重排序
                    .limitScore(0.4) //返回的分数阈值
                    .build())
            .generateSql(question);
    Object object = sqlEngine.executeSql(sql);
    return object;
}
开启ReRanker重排序配置
spring:
  ai:
    #  重排序配置,可以上gitee Ai有免费体验 或者使用Xinference本地部署
    reranker:
      enabled: true
      model: Qwen3-Reranker-8B
      baseUrl: https://ai.gitee.com/v1/rerank #http://localhost:9997/v1/rerank
      api-key: xxxxxxxxxx
Ollama

添加ollam的spring ai依赖


    org.springframework.ai
    spring-ai-starter-model-ollama

ollama的配置文件配置如下:

deepseek
spring:
  ai:
    ollama:
      base-url: http://localhost:11434
      chat:
        options:
          model: deepseek-r1:32b
          temperature: 0.7
      embedding:
        options:
          model: mxbai-embed-large
      init:
        pull-model-strategy: never
        embedding:
          additional-models:
            - mxbai-embed-large

embedding模型配置

spring:
  ai:
    ollama:
      embedding:
        options:
          model: mxbai-embed-large
      init:
        pull-model-strategy: never
        embedding:
          additional-models:
            - mxbai-embed-large

参考修改Embedding模型Ollama Embedding Models

请求调用Text To SQL

//使用azure的Chat模型
private final OllamaChatModel chatModel;

private final SpringSqlEngine sqlEngine;

private final SpringVectorStore store;

@GetMapping("getSuperSql")
public Object getSuperSql(@RequestParam String question) {
    String sql = sqlEngine.setChatModel(chatModel).generateSql(question);
    Object object = sqlEngine.executeSql(sql);
    return object;
}

向量数据库配置

Chroma

    org.springframework.ai
    spring-ai-starter-vector-store-chroma

启动本地chroma

docker run -it --rm --name chroma -p 8000:8000 ghcr.io/chroma-core/chroma:1.0.0
其他支持的向量数据库

参考Spring AI Vector Databases

请求结果返回示例

训练指定内容

强化训练数据库的DDL语句
 @GetMapping("trainDdl")
    public String trainDDl() {
        String ddl = """
                 CREATE TABLE `dtp_hospital` (
                 	`id` BIGINT NOT NULL COMMENT '主键',
                 	`province` VARCHAR ( 20 ) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_unicode_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '省份',
                 	`city` VARCHAR ( 20 ) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_unicode_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '城市',
                 	`reporting_team` VARCHAR ( 50 ) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_unicode_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '提报团队',
                 	`district` VARCHAR ( 20 ) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_unicode_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '区',
                 	`hospital_name` VARCHAR ( 100 ) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_unicode_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '申请的DTP药房 主要对应的医院名称',
                 	`hospital_code` VARCHAR ( 50 ) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_unicode_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '申请DTP主要对应的医院code',
                 	`hospital_address` VARCHAR ( 255 ) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_unicode_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '医院具体地址',
                 	`location` VARCHAR ( 100 ) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_unicode_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '医院所在经纬度',
                 	`del_flag` INT NULL DEFAULT 0 COMMENT '删除状态 0正常 1已删除',
                 	`create_by` VARCHAR ( 32 ) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '创建人',
                 	`create_time` datetime NULL DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
                 	`update_by` VARCHAR ( 32 ) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '更新人',
                 	`update_time` datetime NULL DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',
                 	`image` VARCHAR ( 255 ) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_unicode_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '图片',
                 	PRIMARY KEY ( `id` ) USING BTREE )
                 	ENGINE = INNODB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_unicode_ci COMMENT = '医院表' ROW_FORMAT = Dynamic;
                """;
        sqlEngine.setChatModel(azureChatModel).train(TrainBuilder.builder().content(ddl).policy(TrainPolicyType.DDL).build());
        return "successful training";
    }
单独训练指定SQL
  @GetMapping("trainSql")
    public String trainSql() {
        String sql="SELECT * FROM DTP_HOSPITAL WHERE DISTRICT LIKE '%黄浦区%';";
        String question="在黄浦区的医院有哪些?";
        sqlEngine.setChatModel(azureChatModel).train(TrainBuilder.builder().content(sql).question(question).policy(TrainPolicyType.SQL).build());
        return "successful training";
    }

启动SuperSQL控制台项目

启动super-sql-console的springboot项目

导入super-sql-ui项目到vscode

npm install
npm run dev

访问:http://localhost:5173/chat

数据库中执行的效果

功能规划

  • 增加企业微信集成 、钉钉集成 、飞书集成
  • MCP支持 (已完成)
  • 生产式图表支持
  • Solon版本支持

SuperSQL官方文档

访问:http://www.ai-space.com.cn/

参考文档

Spring-Ai的官方文档:https://docs.spring.io/spring-ai/docs/getting-started

友情链接

  • [[ Spring-AI ]](https://spring.io/projects/spring-ai):Spring AI是一个用于AI工程的应用框架。它的目标是将Spring生态系统设计原则(如可移植性和模块化设计)应用于AI领域,并促进将pojo作为AI领域应用程序的构建块。

代码托管

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生成数据库操作Java框架AI赋能

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 Docker,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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按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

Super SQL 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 docker run -it --rm --name chroma -p 8000:8000 ghcr.io/chroma-core/chroma:1.0.0,运行环境为 Docker。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

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

Super 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。

Super SQL 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。

Super SQL 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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