FOCUS DATA MCP 服务器 [中文]

模型上下文协议 (MCP) 服务器使人工智能助手能够将自然语言转换为 SQL 语句。

已经有这么多 Text-to-SQL 框架了。为什么我们还需要另一个？

简单来说，focus_mcp_sql采用了两步SQL生成方案，可以控制LLM的幻象，真正建立非技术用户对生成的SQL结果的信任。

以下是 focus_mcp_sql 与其他的比较表：

对比分析表

以下是 focus_mcp_sql 与其他基于 LLM 的框架的并排比较：

特征	传统法学硕士框架	focus_mcp_sql
生成过程	黑盒，直接生成 SQL	透明、两步（关键字+SQL）
幻觉风险	高，取决于模型质量	低，可控（关键字验证）
速度	速度慢，依赖于大型模型推理	快速、确定性的关键字到 SQL
成本	高，需要高级模型	低，减少对大型模型的依赖
非技术用户友好性	结果低且难以验证	高度、简单的关键字检查

特征

-初始化模型-将自然语言转换为SQL语句

Related MCP server: X Tools for Claude MCP

先决条件

jdk 23 或更高版本。下载jdk
gradle 8.12 或更高版本。下载gradle
注册Datafocus以获取 bearer token：
1. 在Datafocus注册一个账户
2. 创建应用程序
3. 进入应用程序
4. 管理 -> 接口认证 -> Bearer Token -> 新建 Bearer Token

安装

克隆此存储库：

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

构建服务器：

gradle clean
gradle bootJar

The jar path: build/libs/focus_mcp_sql.jar

MCP 配置

将服务器添加到您的 MCP 设置文件：

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

可用工具

1. gptText2sqlStart

初始模型。

参数：

model （必需）：表模型
bearer （必需）：持有者令牌
language （可选）：语言['english'，'chinese']

例子：

{
  "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="
}

型号参数说明：

名称	位置	类型	必选	说明
模型	身体	目的	是	没有任何
“ 类型	身体	细绳	是	数据库类型
“ 版本	身体	细绳	是	数据库版本
» 表格	身体	[目的]	是	结构列表
»» 表显示名称	身体	细绳	否	表顯示名
»» 表名	身体	细绳	否	表原始名
»» 列	身体	[目的]	否	列表列表
»»» 列显示名称	身体	细绳	是	列顯示名
»»» 列名称	身体	细绳	是	列文献
»»» 数据类型	身体	细绳	是	列抒
»»» 聚合	身体	细绳	是	列聚合方式
» 关系	身体	[目的]	是	关联关系列表
““ 状况	身体	[目的]	否	关联条件
»»» 目标列名称	身体	细绳	否	维度表关联列原始名
»»» srcColName	身体	细绳	否	事实表关联表
»» 维度表	身体	细绳	否	维度表原始名称
»» 事实表	身体	细绳	否	事实表
»» 连接类型	身体	细绳	否	关联类型

2. gptText2sqlChat

将自然语言转换为 SQL。

参数：

chatId （必填）：聊天ID
input （必需）：自然语言
bearer （必需）：持有者令牌

例子：

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

响应格式

所有工具都以以下格式返回响应：

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

Visual Studio Code Cline 示例

vsCode 安装 cline 插件
mcp 服务器配置
使用
1. 初始模型
2. 转移：最大年龄是多少

接触：

https://discord.gg/mFa3yeq9 数据焦点

This server cannot be installed

A

license - permissive license

-

quality - not tested

C

maintenance

How are these scores calculated?

Resources

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