포커스\_mcp\_sql

포커스 데이터 MCP 서버 [中文]

MCP(Model Context Protocol) 서버를 사용하면 인공 지능 보조자가 자연어를 SQL 문으로 변환할 수 있습니다.

이미 Text-to-SQL 프레임워크가 너무나 많은데, 왜 또 다른 프레임워크가 필요할까요?

간단히 말해서, focus_mcp_sql은 2단계 SQL 생성 솔루션을 채택하여 LLM의 환각을 제어하고 생성된 SQL 결과에 대한 비기술적 사용자의 신뢰를 실제로 구축합니다.

아래는 focus_mcp_sql과 다른 것들을 비교한 표입니다.

비교 분석 표

다음은 focus_mcp_sql과 다른 LLM 기반 프레임워크를 나란히 비교한 것입니다.

특징	기존 LLM 프레임워크	포커스_mcp_sql
생성 프로세스	블랙박스, 직접 SQL 생성	투명한 2단계(키워드 + SQL)
환각 위험	높음, 모델 품질에 따라 다름	낮음, 제어 가능(키워드 검증)
속도	느리고 대규모 모델 추론에 의존함	빠르고 결정론적인 키워드-SQL
비용	높음, 고급 모델이 필요함	낮음, 대형 모델에 대한 의존도 감소
비기술적 사용자 친화성	낮음, 결과 확인 어려움	높고 쉬운 키워드 검사

특징

모델 초기화 - 자연어를 SQL 문으로 변환

필수 조건

jdk 23 이상. jdk 다운로드
Gradle 8.12 이상. Gradle을 다운로드하세요.
Datafocus를 등록하여 베어러 토큰을 얻으세요:
1. Datafocus 에 계정을 등록하세요
2. 신청서를 작성하세요
3. 신청서를 입력하세요
4. 관리자 -> 인터페이스 인증 -> 베어러 토큰 -> 새 베어러 토큰

설치

이 저장소를 복제하세요:

지엑스피1

서버를 빌드하세요:

gradle clean
gradle bootJar

The jar path: build/libs/focus_mcp_sql.jar

MCP 구성

MCP 설정 파일에 서버를 추가합니다.

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

사용 가능한 도구

1. gptText2sqlStart

초기 모델.

매개변수:

model (필수): 테이블 모델
bearer (필수): bearer 토큰
language (선택 사항): 언어 ['영어','중국어']

예:

{
  "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="
}

모델 설명:

이름	휴넷	종류	필수 선택	말하다
모델	몸	물체	이다	없음
" 유형	몸	끈	이다	편집장 유형
" 버전	몸	끈	이다	편집장 버전
» 테이블	몸	[물체]	이다	표 구성도
»» 테이블 표시 이름	몸	끈	否	이름 표시
»» 테이블 이름	몸	끈	否	표원 시 이름
»» 열	몸	[물체]	否	표 참조 표 참조
»»» 열 표시 이름	몸	끈	이다	이름 표시
»»» 열 이름	몸	끈	이다	리원 시네마틱
»»» 데이터 유형	몸	끈	이다	분할편집 유형
»»» 집계	몸	끈	이다	상호 합의 방식
» 관계	몸	[물체]	이다	표 참조 표 참조
»» 조건	몸	[물체]	否	경고판 부품
»»» dstColName	몸	끈	否	차원 表关联列原始name
»»» srcColName	몸	끈	否	사실 표제논리원시인
»» 차원표	몸	끈	否	차원 표원 이름
»» 팩트테이블	몸	끈	否	사실 표의 원년 이름
»» 조인 유형	몸	끈	否	경고 유형

2. gptText2sqlChat

자연어를 SQL로 변환합니다.

매개변수:

chatId (필수): 채팅 ID
input (필수): 자연어
bearer (필수): bearer 토큰

예:

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

응답 형식

모든 도구는 다음 형식으로 응답을 반환합니다.

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

Visual Studio Code Cline 샘플

vsCode에 cline 플러그인 설치
mcp 서버 구성
사용
1. 초기 모델
2. 이전: 최대 연령은 몇 살입니까?

연락하다:

https://discord.gg/mFa3yeq9 데이터포커스

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 키워드 파싱을 기반으로 한 NL2SQL 플러그인으로, 더욱 높은 정확도, 빠른 속도, 더욱 높은 안정성을 제공합니다!

이미 Text-to-SQL 프레임워크가 너무나 많은데, 왜 또 다른 프레임워크가 필요할까요?

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