自然语言数据库查询与MCP

生成式AI已经改变了几乎所有行业。本文通过一个具体用例，展示了专用的MCP服务器如何使LLM能够检查数据库，并为用户提供有用的信息。用户现在只需使用自然语言，就能自动从现有数据中直接推断出实际的业务洞察。

MCP服务器设置

MCP服务器通常暴露三个原语：工具、资源和提示模板。本实验使用了第一个原语。

涉及的"参与者"包括：

• Claude Desktop作为AI助手
• Claude Sonnet 4.0作为大型语言模型
• 用户作为希望与数据库"对话"的人
• PostgreSQL Server作为保存业务数据的数据库服务器
• PostgreSQL MCP Server作为暴露MCP工具的主要参与者

数据库设置

实验使用了一个简单的模式mcpdata，包含以下实体：

• Vendor - 服务提供商（如Vodafone）
• Service - 电信服务类型（如VOIP）
• Status - 发票可能处于的状态（审核中、已批准或已支付）
• Invoice - 针对特定日期、特定供应商服务的发票，包含编号和应付金额

AI主机和MCP服务器设置

在Claude Desktop中，通过编辑配置文件添加PostgreSQL MCP服务器连接：

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

{
  "mcpServers": {
    "postgres": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-postgres",
        "postgresql://postgres:a@localhost:5432/postgres?currentSchema=mcpdata"
      ]
    }
  }
}

与数据库"对话"

通过自然语言查询，用户可以：

1. 获取数据库结构信息（如生成实体关系图）
2. 查询模式中的表及其记录数量
3. 获取业务洞察（如6月份已支付发票数量）
4. 请求数据可视化表示

AI助手通过MCP服务器执行多个SQL查询来收集所需信息，然后以自然语言和可视化形式呈现结果。

结论

本文展示了一个直接但富有洞察力的用例，其中专用的PostgreSQL MCP服务器帮助丰富了AI应用程序的上下文，允许用户以自然语言对话方式快速发现从数据库直接推断出的信息。

SQLite MCP服务器是另一个可以用于完成类似任务的解决方案。除了只读工具外，它还允许创建/修改数据库表和写入数据，因此交互可能更加丰富。

总之，通过使用AI助手（Claude Desktop）和几个MCP服务器，许多想法只需几个"词"就能付诸实践。如果当前可用的MCP服务器不够用，还可以开发自己的全新服务器来满足需求，并将其插入助手，Voila！

资源

• [Resource 1] – 通过MCP丰富AI实时洞察
• [Resource 2] – PostgreSQL MCP服务器
• [Resource 3] – Claude Desktop下载
• [Resource 4] – SQLite MCP服务器
• [Resource 5] – Anthropic开发者指南-MCP