一个企业员工数据库的自然语言接口，由 Groq LLM 工具调用和本地 SQLite 数据库驱动，配备 Streamlit 前端和 模型上下文协议 (MCP) 服务器后端。
flowchart TD
%% Styling
classDef client fill:#2d3748,stroke:#94a3b8,stroke-width:1px,color:#f8fafc,rx:10px
classDef core fill:#0f172a,stroke:#3b82f6,stroke-width:2px,color:#eff6ff,rx:6px
classDef db fill:#064e3b,stroke:#10b981,stroke-width:2px,color:#ecfdf5,rx:6px
classDef ai fill:#312e81,stroke:#8b5cf6,stroke-width:2px,color:#eef2ff,rx:6px
%% Nodes
User(["👤 User Browser"]):::client
ExtAI(["🤖 MCP Client (Claude, Cursor)"]):::client
App["⚡ Streamlit App"]:::core
Server["🔌 MCP Server"]:::core
DBLayer["⚙️ Shared DB Layer"]:::core
Groq{"🧠 Groq LLM"}:::ai
SQLite[("💾 SQLite Database")]:::db
%% Connections
User <-->|"Chat Interface"| App
App <-->|"Prompts & Tools"| Groq
App -->|"Execute Tools"| DBLayer
ExtAI <-->|"MCP / stdio"| Server
Server -->|"Execute Tools"| DBLayer
DBLayer <-->|"SQL Operations"| SQLiteRelated MCP server: OCP AI Custom HR MCP Server
Python 3.11+
一个 Groq API 密钥
git clone <your-repo-url>
cd mcp_project
# Create and activate a virtual environment
python -m venv venv
venv\Scripts\activate # Windows
# source venv/bin/activate # macOS/Linux
# Install dependencies
pip install -r requirements.txt在项目根目录 (F:\PROJECTS\MCP\.env) 创建一个 .env 文件：
GROQ_API_KEY=gsk_your_key_here
GROQ_MODEL=llama-3.3-70b-versatile # optional, this is the default# From the project root (F:\PROJECTS\MCP\)
sqlite3 enterprise_data.db < schema.sql# From F:\PROJECTS\MCP\
streamlit run mcp_project/app.py在浏览器中打开 http://localhost:8501。
LLM 可以根据您的查询自动调用以下工具：
工具 | 描述 |
| 列出所有活跃用户及其角色 |
| 添加新用户（姓名 + 角色） |
| 按姓名停用活跃用户 |
| 获取总数、活跃用户数和非活跃用户数 |
| 按姓名片段搜索用户 |
“谁是我们的活跃用户？”
“添加 Jane Doe 为经理”
“我们总共有多少用户？”
“搜索名为 Alice 的用户”
“停用 Bob Jones”
“显示用户统计信息”
server.py 通过 模型上下文协议 (Model Context Protocol) 公开相同的工具。它支持本地 stdio 连接和基于 HTTP 的 sse 传输！
它现在公开了：
工具：数据库查询和更新操作
资源：通过 MCP 公开 schema.sql
提示词：提供预配置的提示词，如 hr-assistant
若要为 AI 桌面应用（如 Claude Desktop / Cursor）本地运行：
python mcp_project/server.py --transport stdio若要作为 HTTP SSE 服务器在 8000 端口运行：
python mcp_project/server.py --transport sse --port 8000F:\PROJECTS\MCP\
├── .env # ← API key (never commit this!)
├── .gitignore
├── requirements.txt
├── schema.sql # DB schema — use to recreate the database
├── enterprise_data.db # SQLite database (gitignored)
└── mcp_project\
├── app.py # Streamlit frontend
├── server.py # MCP stdio server
└── db.py # Shared database access layer切勿提交您的 .env 文件。 .gitignore 已将其排除。
切勿提交 enterprise_data.db。 请使用 schema.sql 重新创建它。
如果您的 Groq API 密钥已泄露，请在 console.groq.com 进行轮换。
This server cannot be deployed
GibsonAI MCP server: manage your databases with natural language
Text-to-SQL MCP server: read-only queries on PostgreSQL, MySQL and SQL Server with your real schema
MCP server exposing klokin time-tracking operations (employees, time entries, stores) to AI clients.
MCP server unifying ERPs, CRMs, APIs and knowledge base for Claude, ChatGPT and Gemini.
