Chat2DB 实现：Spring AI MCP 直连数据库-EW帮帮网

Chat2DB 实现：Spring AI MCP 直连数据库

一、引言

随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理（NLP）在数据库交互中的应用越来越广泛。Chat2DB 是一款功能强大的数据库交互工具，旨在让用户通过便捷的交互方式（如类似聊天对话的形式）对数据库进行操作和查询等。Spring AI MCP 则提供了相应的框架与能力来助力整合各类人工智能相关应用场景，当二者结合时，可以较为高效地实现直连数据库，并在此基础上进行智能的数据处理与交互。

二、Spring AI MCP 简介

1. Spring AI MCP 的定义与架构

Spring AI MCP 为模型上下文协议提供 Java 和 Spring 框架集成。它使 Spring AI 应用程序能够通过标准化的接口与不同的数据源和工具进行交互，支持同步和异步通信模式。Spring AI MCP 采用模块化架构，包括以下组件：

Spring AI 应用程序：使用 Spring AI 框架构建想要通过 MCP 访问数据的生成式 AI 应用程序。
Spring MCP 客户端：MCP 协议的 Spring AI 实现，与服务器保持 1:1 连接。
MCP 服务器：轻量级程序，每个程序都通过标准化的模型上下文协议公开特定的功能。
本地数据源：MCP 服务器可以安全访问的计算机文件、数据库和服务。
远程服务：MCP 服务器可以通过互联网（例如，通过 API）连接到的外部系统。

2. Spring AI MCP 的核心功能

Spring AI MCP 的核心功能包括：

函数回调（Function Callbacks）：Spring AI MCP 的 function calling 声明方式，通过 McpFunctionCallback 将 MCP 工具适配为标准的 Spring AI function。
消息通道处理器（MessageChannelProcessor）：处理与 MCP 服务器的通信，支持同步和异步模式。
初始化和连接管理：通过 McpSyncClient 或 McpAsyncClient 初始化与 MCP 服务器的连接，并管理通信过程中的超时和错误处理。

三、Chat2DB 与 Spring AI MCP 的集成

1. 环境准备

首先，需要确保相应的开发环境搭建好，比如安装好 Java 开发环境（JDK），配置好对应的数据库环境（如 MySQL、Oracle 等，根据实际需求确定），并引入 Chat2DB 以及 Spring AI MCP 相关的依赖库。例如在 Maven 项目中，在 pom.xml 文件里添加如下依赖配置（以示例版本示意，实际依最新版本调整）：

xml

<dependency>
    <groupId>com.github.chat2db</groupId>
    <artifactId>chat2db-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>x.x.x</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-mcp</artifactId>
    <version>x.x.x</version>
</dependency>

2. 集成配置

通过编写 Spring 配置类或者利用 Spring Boot 的自动配置机制，将 Chat2DB 和 Spring AI MCP 进行集成，使得 Spring AI MCP 能够识别并调用 Chat2DB 相关的功能模块来实现与数据库的连接与交互。例如，可以定义一个配置类，配置相关的 Bean 来管理数据库连接会话、消息处理等方面的逻辑：

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import com.github.chat2db.core.Chat2DB;
import org.springframework.ai.mcp.MessageChannelProcessor;

@Configuration
public class Chat2DBConfig {

    @Bean
    public Chat2DB chat2DB() {
        return new Chat2DB();
    }

    @Bean
    public MessageChannelProcessor messageChannelProcessor(Chat2DB chat2DB) {
        // 进行相关逻辑设置，使Chat2DB与MessageChannelProcessor关联协作
        return new MessageChannelProcessor();
    }
}

3. 业务逻辑实现

在业务逻辑中，可以通过调用 Spring AI MCP 提供的接口来向 Chat2DB 发送请求，实现如查询数据库中的数据、执行 SQL 语句等操作。例如：

import org.springframework.ai.mcp.MessageChannel;
import org.springframework.stereotype.Service;
import javax.annotation.Resource;

@Service
public class DatabaseService {

    @Resource
    private MessageChannel messageChannel;

    public String queryData(String sql) {
        // 通过MessageChannel向Chat2DB发送SQL查询语句并获取结果
        return messageChannel.send(sql).getPayload();
    }
}

4. 功能验证与拓展

完成上述配置与代码编写后，可以启动项目进行测试，通过向业务逻辑层提供的接口传入不同的 SQL 语句等来验证是否能够准确地直连数据库并获取预期的数据结果。并且还可以基于 Spring AI MCP 的能力进一步拓展功能，比如结合自然语言处理，让用户能用自然语言的形式描述需求，Chat2DB 经过解析后去数据库执行相应操作等。

四、实际案例分析

1. 互联网电商公司的数据分析部门

背景

该公司拥有庞大的用户数据和商品数据，存储在关系型数据库中。数据分析师在日常工作中需要频繁地进行复杂的 SQL 查询来获取业务数据，以进行销售分析、用户行为分析等。

解决方案

通过引入 Chat2DB 与 Spring AI MCP，数据分析师可以直接用自然语言提问，如 “查询过去一个月内购买了电子产品的用户的地域分布”“找出销售额排名前 10 的商品类别及其对应的销售额增长趋势” 等。系统会自动将这些自然语言转换为相应的 SQL 查询语句并在数据库中执行，然后将结果以直观的图表或表格形式呈现给分析师。

成果

大大提高了数据分析的效率，原本需要花费大量时间编写和调试 SQL 语句的工作，现在可以在短时间内通过自然语言交互完成。同时，降低了对数据分析人员 SQL 技能的要求，使得更多非技术出身的业务人员也能够参与到数据分析工作中，为业务决策提供了更及时、准确的数据支持。

2. 金融科技公司的研发团队

背景

在金融产品的开发和测试过程中，开发人员需要频繁地查询数据库中的各种金融数据，如用户账户信息、交易记录、风险评估数据等，以进行功能开发、测试和问题排查。

解决方案

利用 Chat2DB 与 Spring AI MCP，开发人员可以在开发环境中直接使用自然语言与数据库进行交互。例如，“查询某个用户的最近 10 笔交易记录”“获取风险等级为高的用户名单及其相关交易特征” 等。这使得开发人员无需在编写代码和切换到数据库客户端进行查询之间频繁切换，提高了开发效率。

成果

缩短了开发周期，减少了因编写复杂 SQL 语句而可能出现的错误。开发人员可以更专注于业务逻辑的实现，而不是花费大量时间在数据库查询操作上。同时，在测试过程中，测试人员也可以更方便地获取测试数据，提高了测试的效率和准确性。

3. 企业的内部管理系统升级项目

背景

该企业的内部管理系统涉及到多个部门的数据管理，包括人力资源、财务管理、项目管理等，数据存储在不同的数据库中。在系统升级过程中，需要对现有数据库进行结构审查和数据迁移，同时要确保数据的安全性和完整性。

解决方案

借助 Chat2DB 与 Spring AI MCP，项目团队可以使用自然语言对各个数据库进行快速的结构审查，如 “列出人力资源数据库中的所有表及其字段信息”“查询财务管理数据库中近一年的财务报表数据结构” 等。在数据迁移过程中，也可以通过自然语言交互来验证数据的准确性和完整性，如 “对比原数据库和目标数据库中员工信息表的数据是否一致”。

成果

提高了项目的实施效率，减少了因人工操作可能导致的数据错误。同时，只读访问的特性确保了在整个过程中数据的安全性，避免了因误操作而对生产数据造成的破坏。通过自然语言交互，不同部门的人员可以更方便地参与到项目中来，加强了部门之间的协作和沟通。

五、技术实现细节

1. MCP 服务器初始化

通过 McpSyncClient 建立与数据库的连接，配置连接参数和超时设置，初始化 MCP 协议。例如：

@Bean(destroyMethod = "close")
public McpSyncClient mcpClient() {
    var stdioParams = ServerParameters.builder("npx")
            .args("-y", "@modelcontextprotocol/server-postgres", "postgresql://postgres:lengleng@localhost:5432")
            .build();

    var mcpClient = McpClient.using(new StdioClientTransport(stdioParams))
            .requestTimeout(Duration.ofSeconds(10)).sync();

    var init = mcpClient.initialize();
    System.out.println("MCP Initialized:

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