🚀 亚马逊Bedrock Converse API与数据库MCP服务器集成示例
本示例展示了如何借助模型上下文协议（Model Context Protocol，简称MCP），将AWS Bedrock的对话式人工智能功能与关系型数据库进行集成。具体而言，这是一个利用Bedrock开展自然语言查询数据库的示例。
🚀 快速开始
具体实现步骤
1. 克隆代码仓库
使用以下命令克隆示例代码：
git clone https://github.com/your-username/chat-with-database.git
2. 安装依赖项
运行以下命令安装所需的Python包：
pip install -r requirements.txt
3. 配置数据库连接
修改config/database_config.py文件，填写你的数据库信息：
DATABASE_TYPE = 'sqlite' # 或者 'postgres'
SQLITE_DB_NAME = 'mymcpdb.db' # SQLite默认数据库名称
POSTGRES_CONFIG = {
'host': 'your-rds-endpoint',
'database': 'your-database-name',
'user': 'your-db-user',
'password': 'your-db-password',
'ssl_cert_path': '/path/to/global-bundle.pem'
}
4. 启动应用
运行以下命令启动程序：
cd src
python3 chat.py --db-type [sqlite/postgres]
✨ 主要特性
架构图
组件说明
- Amazon Bedrock Converse API：用于处理对话式交互的人工智能服务。
- Database MCP Server：连接和管理数据库的服务器，支持SQLite和PostgreSQL。
- SSL Certificate Path：安全证书路径，用于加密通信。
💻 使用示例
示例查询
-
列出所有用户：
查询users表中的所有记录。 -
按价格排序产品：
将products表中的产品按价格从高到低排序。
📚 详细文档
成本估算
-
RDS PostgreSQL数据库：根据实例类型和使用时长计费，具体费用可参考Amazon RDS定价。
-
Bedrock Claude模型调用API：费用根据调用次数和所选模型版本决定，详细信息请查看Bedrock定价。
-
Guardrail服务：提供额外的安全防护功能，费用参考Guardrail定价.
补充说明
测试数据表结构
用户表
CREATE TABLE users (
id SERIAL PRIMARY KEY,
name VARCHAR(255) NOT NULL,
email VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL,
created_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
示例数据插入
INSERT INTO users (name, email) VALUES
('John Doe', 'john.doe@example.com'),
('Jane Smith', 'jane.smith@example.com'),
('Bob Wilson', 'bob.wilson@example.com'),
('Alice Johnson', 'alice.j@example.com'),
('Tom Brown', 'tom.brown@example.com');
产品表
CREATE TABLE products (
product_id SERIAL PRIMARY KEY,
name VARCHAR(255) NOT NULL,
price DECIMAL(10,2) NOT NULL
);
INSERT INTO products (name, price) VALUES
('Amazon Echo Dot (5th Gen)', 49.99),
('Kindle Paperwhite 8GB', 139.99),
('Fire TV Stick 4K', 49.99),
('Ring Video Doorbell', 99.99),
('Amazon Smart Plug', 24.99);
这些表和数据仅用于测试目的，实际使用时可根据需求进行调整。