🚀 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

配置页面展示

图 2 Claude Desktop配置页面

可用MCP Tool展示

图 3 Claude Desktop可用MCP Tool

问答演示展示

图 4 Claude Desktop问答演示