基于大模型的数据库MCP Server设计与实现
引言
随着大语言模型（LLM, Large Language Model）能力的不断提升，AI Agent（智能体）正在从简单的对话问答，向更复杂的自动化任务执行和业务流程管理演进。在企业和开发者的实际需求中，数据库操作是最常见、最核心的场景之一。如何让大模型理解自然语言请求，自动规划并执行多步数据库操作，成为智能体落地的重要方向。
MCP（Multi-step/Modal/Model/Message/Meta Control Protocol，多步控制协议）为此提供了技术基础。通过 MCP 协议，智能体不仅能调用单一工具，还能自动串联多步操作，实现复杂的数据库任务链。本文将详细介绍如何基于大模型和 MCP 协议，设计并实现一个数据库智能体服务端（MCP Server），让数据库操作变得更智能、更自动化。
一、MCP Server的核心理念
MCP Server 的目标是：
让用户用自然语言描述数据库需求，智能体自动理解、规划、执行多步数据库操作，并返回结果。
这背后包含几个关键技术点：
- 自然语言理解：大模型能准确理解用户意图。
- 任务拆解与规划：将复杂需求拆解为多步数据库操作。
- 工具链调用：每一步调用相应的数据库操作工具（如查询、插入、更新、删除）。
- 多步流程管理：自动串联多步操作，保证数据安全和流程正确。
- 对外服务接口：通过API等方式对外提供服务。
二、技术架构设计
1. 工具层（Tool Layer）
将数据库的基本操作（如 select、insert、update、delete）封装为可被大模型调用的工具。每个工具都要定义清晰的参数、功能描述和安全校验。
示例：SQL 查询工具
@register_tool('db_query')
class DBQueryTool(BaseTool):
description = '执行SQL查询，返回结果'
parameters = [{
'name': 'sql',
'type': 'string',
&#
