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
Related MCP server: X Tools for Claude MCP
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。
Datafocusにアカウントを登録する
アプリケーションを作成する
アプリケーションを入力してください
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.jarMCP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IDinput（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
初期モデル
譲渡：最大年齢は何歳ですか
