MCP Opengauss

🚀 MCP + openGauss

隨著人工智能從靜態推理向動態交互不斷演進，智能體（Agent）逐漸成為行業關注的焦點。智能體不僅能夠調用大語言模型（LLM）進行推理，還具備訪問數據庫、調用應用程序編程接口（API）以及執行任務的能力。然而，當前大語言模型與智能體之間缺乏標準化的交互協議，針對每個新的數據源都需要進行自定義實現，這使得真正實現互聯的系統在擴展方面面臨巨大挑戰。

MCP（Model Context Protocol，模型上下文協議）成功解決了這一難題。它是專門為大語言模型和智能體系統設計的標準化交互框架，能夠讓大語言模型與外部數據庫、應用程序編程接口和工具實現高效交互。

🚀 快速開始

✨ 主要特性

MCP作為一種標準化交互框架，為大語言模型和智能體系統帶來了諸多顯著優勢：

• 高效交互：打破大語言模型與外部數據庫、API和工具之間的交互障礙，實現高效的數據傳輸和指令執行。
• 標準化協議：提供統一的交互協議，避免了為每個新數據源進行自定義實現的繁瑣過程，極大地提高了系統的可擴展性。
• 廣泛適用性：適用於各種類型的大語言模型和智能體系統，具有很強的通用性和兼容性。

📦 安裝指南

環境準備

• 安裝Python3環境，並安裝uv。
• 通過容器部署並啟動openGauss數據庫。具體操作可參考openGauss官網：學習 -> 文檔 -> 最新開發版本 -> 安裝指南 -> 容器鏡像安裝。
• 下載Claude Desktop，用於配合MCP協議進行問答操作。

獲取openGauss_mcp_server源碼

訪問指定鏈接，獲取openGauss_mcp_server源碼，當前版本為0.1.0。

配置參數

• 打開Claude Desktop設置，編輯配置文件。
• 通過Edit Config增加以下配置：

{
    "mcpServers": {
        "openGauss": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "path/to/openGauss_mcp_server",
                "run",
                "server.py"
            ],
            "env": {
                "OPENGAUSS_HOST": "localhost",
                "OPENGAUSS_PORT": "8888",
                "OPENGAUSS_USER": "your_username",
                "OPENGAUSS_PASSWORD": "your_password",
                "OPENGAUSS_DBNAME": "your_database"
            }
        }
    }
}

💻 使用示例

AI服務集成

• 重新啟動Claude Desktop：重新啟動Claude Desktop後，即可看到可用的MCP Tool，可通過openGauss server執行SQL語句。
• 使用Claude Desktop通過openGauss進行問答：利用Claude Desktop與openGauss進行問答操作，實現智能交互。

📚 詳細文檔

openGauss + MCP + LLM 架構

圖 1 openGauss + MCP + LLM 架構

配置頁面展示

圖 2 Claude Desktop配置頁面

可用MCP Tool展示

圖 3 Claude Desktop可用MCP Tool

問答演示展示

圖 4 Claude Desktop問答演示