focus\_mcp\_sql

FOCUS DATA MCP サーバー [中文]

モデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバーにより、人工知能アシスタントは自然言語を SQL ステートメントに変換できます。

Text-to-SQLフレームワークはすでに数多く存在します。なぜさらにもう1つ必要なのでしょうか？

簡単に言えば、focus_mcp_sql は 2 段階の SQL 生成ソリューションを採用しており、これにより LLM の幻覚を制御し、生成された SQL 結果に対する非技術者ユーザーの信頼を真に構築できます。

以下は focus_mcp_sql とその他の比較表です。

比較分析表

以下は focus_mcp_sql と他の LLM ベースのフレームワークとの比較です。

特徴	従来のLLMフレームワーク	focus_mcp_sql
生成プロセス	ブラックボックス、直接SQL生成	透過的な2段階（キーワード + SQL）
幻覚リスク	高い（モデルの品質により異なる）	低い、制御可能（キーワード検証）
スピード	遅く、大規模なモデル推論に依存	高速で決定論的なキーワードからSQLへの変換
料金	高、高度なモデルが必要	低い、大規模モデルへの依存を減らす
非技術的なユーザーフレンドリーさ	結果が低く、検証が難しい	高度で簡単なキーワードチェック

特徴

- モデルを初期化する - 自然言語をSQL文に変換する

前提条件

jdk 23以上。jdkをダウンロード
gradle 8.12以降。gradleをダウンロード
ベアラートークンを取得するには、 Datafocusを登録します。
1. Datafocusにアカウントを登録する
2. アプリケーションを作成する
3. アプリケーションを入力してください
4. 管理 -> インターフェース認証 -> ベアラートークン -> 新しいベアラートークン

インストール

このリポジトリをクローンします:

git clone https://github.com/FocusSearch/focus_mcp_sql.git
cd focus_mcp_sql

サーバーを構築します。

gradle clean
gradle bootJar

The jar path: build/libs/focus_mcp_sql.jar

MCP構成

サーバーを MCP 設定ファイルに追加します。

{
  "mcpServers": {
    "focus_mcp_data": {
      "command": "java",
      "args": [
        "-jar",
        "path/to/focus_mcp_sql/focus_mcp_sql.jar"
      ],
      "autoApprove": [
        "gptText2sqlStart",
        "gptText2sqlChat"
      ]
    }
  }
}

利用可能なツール

1. gptText2sqlStart

初期モデル。

パラメータ:

model （必須）: テーブルモデル
bearer （必須）：ベアラートークン
language （オプション）：言語 ['english','chinese']

例：

{
  "model": {
    "tables": [
      {
        "columns": [
          {
            "columnDisplayName": "name",
            "dataType": "string",
            "aggregation": "",
            "columnName": "name"
          },
          {
            "columnDisplayName": "address",
            "dataType": "string",
            "aggregation": "",
            "columnName": "address"
          },
          {
            "columnDisplayName": "age",
            "dataType": "int",
            "aggregation": "SUM",
            "columnName": "age"
          },
          {
            "columnDisplayName": "date",
            "dataType": "timestamp",
            "aggregation": "",
            "columnName": "date"
          }
        ],
        "tableDisplayName": "test",
        "tableName": "test"
      }
    ],
    "relations": [

    ],
    "type": "mysql",
    "version": "8.0"
  },
  "bearer": "ZTllYzAzZjM2YzA3NDA0ZGE3ZjguNDJhNDjNGU4NzkyYjY1OTY0YzUxYWU5NmU="
}

モデルパラメータの説明：

名称	位置	種類	必ず選択	説明
モデル	体	物体	是	なし
" タイプ	体	弦	是	データストアタイプ
» バージョン	体	弦	是	データバンク版
» テーブル	体	[物体]	是	テーブル構造リスト
»» テーブル表示名	体	弦	否	表の表示名
»» テーブル名	体	弦	否	表元の開始名
»» 列	体	[物体]	否	表一覧表
»»» 列表示名	体	弦	是	列表示名
»»» 列名	体	弦	是	列原始名
»»» データ型	体	弦	是	列データタイプ
»»» 集約	体	弦	是	列結合方式
» 関係	体	[物体]	是	表とシリーズ一覧
»» 条件	体	[物体]	否	結合条件
»»» dstColName	体	弦	否	寸法表关联列原始名
»»» ソース列名	体	弦	否	事実表の関連原文
»» ディメンションテーブル	体	弦	否	ディメンション表元名
»» ファクトテーブル	体	弦	否	事実表原名
»» 結合タイプ	体	弦	否	結合されたタイプ

2. gptText2sqlチャット

自然言語を SQL に変換します。

パラメータ:

chatId (必須): チャットID
input （必須）: 自然言語
bearer （必須）：ベアラートークン

例：

{
  "chatId": "03975af5de4b4562938a985403f206d4",
  "input": "what is the max age",
  "bearer": "ZTllYzAzZjM2YzA3NDA0ZGE3ZjguNDJhNDjNGU4NzkyYjY1OTY0YzUxYWU5NmU="
}

応答フォーマット

すべてのツールは次の形式で応答を返します。

{
  "errCode": 0,
  "exception": "",
  "msgParams": null,
  "promptMsg": null,
  "success": true,
  "data": {
  }
}

Visual Studio Code Cline サンプル

vsCode で cline プラグインをインストールする
mcp サーバー構成
使用
1. 初期モデル
2. 譲渡：最大年齢は何歳ですか

接触：

https://discord.gg/mFa3yeq9 データフォーカス

This server cannot be installed

security - not tested

license - permissive license

quality - not tested

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

FocusSearch キーワード解析に基づいた NL2SQL プラグイン。より高い精度、より高速な速度、より高い信頼性を提供します。

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