🚀 MCP + openGauss
随着人工智能从静态推理向动态交互不断演进，智能体（Agent）逐渐成为行业关注的焦点。智能体不仅能够调用大语言模型（LLM）进行推理，还具备访问数据库、调用应用程序编程接口（API）以及执行任务的能力。然而，当前大语言模型与智能体之间缺乏标准化的交互协议，针对每个新的数据源都需要进行自定义实现，这使得真正实现互联的系统在扩展方面面临巨大挑战。
MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）成功解决了这一难题。它是专门为大语言模型和智能体系统设计的标准化交互框架，能够让大语言模型与外部数据库、应用程序编程接口和工具实现高效交互。
🚀 快速开始
✨ 主要特性
MCP作为一种标准化交互框架，为大语言模型和智能体系统带来了诸多显著优势：
- 高效交互：打破大语言模型与外部数据库、API和工具之间的交互障碍，实现高效的数据传输和指令执行。
- 标准化协议：提供统一的交互协议，避免了为每个新数据源进行自定义实现的繁琐过程，极大地提高了系统的可扩展性。
- 广泛适用性：适用于各种类型的大语言模型和智能体系统，具有很强的通用性和兼容性。
📦 安装指南
环境准备
- 安装Python3环境，并安装uv。
- 通过容器部署并启动openGauss数据库。具体操作可参考openGauss官网：学习 -> 文档 -> 最新开发版本 -> 安装指南 -> 容器镜像安装。
- 下载Claude Desktop，用于配合MCP协议进行问答操作。
获取openGauss_mcp_server源码
访问指定链接，获取openGauss_mcp_server源码，当前版本为0.1.0。
配置参数
- 打开Claude Desktop设置，编辑配置文件。
- 通过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服务集成
- 重新启动Claude Desktop：重新启动Claude Desktop后，即可看到可用的MCP Tool，可通过openGauss server执行SQL语句。
- 使用Claude Desktop通过openGauss进行问答：利用Claude Desktop与openGauss进行问答操作，实现智能交互。
📚 详细文档
openGauss + MCP + LLM 架构
图 1 openGauss + MCP + LLM 架构