BaikalDB MCP Server ：链接数据库和AI的直通桥

BaikalDB团队

BaikalDB作为支撑百度商业产品广告库海量物料存储的分布式数据库系统，正面临大语言模型（LLM）时代的数据调用挑战。传统方式需复杂定制开发才能实现数据分析，而通过引入模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP），BaikalDB实现了与大模型的无缝对接——无需编码，即可让数据库对话像聊天一样自然，完成复杂的数据查询与分析任务。

全文3425字，预计阅读时间10分钟

引言

在2025年以前，大语言模型若要访问数据库数据，通常需要开发人员设计接口、构建Agent插件或编写Prompt模板，流程繁琐且适配成本高。随着模型上下文协议（MCP）的标准化推广，这一局面被彻底改变。MCP为AI模型与外部系统之间建立了统一的“通用通信协议”，显著提升了集成效率。

BaikalDB团队创新推出BaikalDB MCP Server，将其定位为连接LLM与分布式数据库的“智能USB接口”，具备三大核心价值：

• 零开发集成：主流大模型可通过标准化协议直接访问BaikalDB，无需额外开发适配代码。
• 全链路自动化：从自然语言理解、SQL生成到执行分析，实现端到端闭环处理。
• 多模型兼容性：一套接口支持GPT、Claude、文心一言等各类主流大模型。

MCP：AI时代的通用接口

由Anthropic于2024年11月提出的模型上下文协议（MCP），是一种开放标准，旨在解决大模型与外部工具之间的“信息孤岛”问题。其设计理念源于USB接口范式，通过标准化实现即插即用。MCP通过三大原则重构AI生态：

• 即插即用标准化：定义统一上下文交换格式，提升对接效率80%以上。
• 组件解耦化：支持AI模块热插拔，便于灵活组合复杂系统。
• 语义透明化：通过标准化标记实现跨组件意图无损传递。

△ MCP设计理念

MCP 组成

MCP由三个核心组件构成：MCP Host、MCP Client 和 MCP Server。

MCP Server的三类能力

• 工具类（Tools）——模型的「智能外设」
  • 提供可调用函数或服务，如天气查询、数据库操作等。
• 资源类（Resources）——模型的「知识库」
  • 供模型读取的数据源，如文件、API响应内容，增强上下文理解能力。
• 提示词（Prompts）——模型的「操作指南」
  • 预设模板，优化交互流程，提升任务执行准确性。

MCP Client与Server的三种通信方式

• STDIO 传输
  • 本地运行MCP Server，通过stdin/stdout双向通信，适用于一对一场景。
• SSE 传输
  • 支持本地或远程部署，基于服务器发送事件协议通信，支持多对一服务。
  • 该方式已在2024-11-05版本废弃，由Streamable HTTP替代。
• Streamable HTTP 传输
  • 支持本地或远程部署，采用可流式HTTP协议，适合大数据量传输。
  • 具备更强灵活性，已成为主流通信机制。

MCP 流程

以百度智能代码助手文心快码Comate为例，展示BaikalDB MCP Server的实际调用流程：

1. MCP Host：Comate Desktop接收用户提问“分析42601969用户在2023年3月每日转化总数，按时间升序排序并用折线图展示趋势”，交由大模型解析并生成对应SQL。
2. MCP Client：当模型决定调用baikaldb_mcp/read_query工具时，Comate内置的MCP Client激活，连接BaikalDB MCP Server。
3. MCP Server：BaikalDB MCP Server接收请求，执行SQL并返回结果。

完整流程：用户问题 → Comate → 大模型 → SQL生成 → MCP Client连接 → BaikalDB MCP Server执行 → 返回结果 → 生成回答与图表。

MCP架构使LLM应用可在不同场景下灵活调用各类工具和数据源，开发者只需专注MCP Server开发，无需关心Host与Client实现细节。

BaikalDB MCP Server

BaikalDB MCP Server主要功能

BaikalDB MCP Server支持大模型直接与数据库交互，提供以下核心能力：

工具类（Tools）

• 链接操作
  • connect_baikaldb：根据host、port、用户名、密码等信息连接指定BaikalDB实例，支持动态切换集群。
• 查询操作
  • show_all_databases：获取所有数据库列表。
  • db_overview：获取指定数据库中所有表的概览信息。
  • table_overview：获取表结构及示例数据（limit 3）。
  • read_query：执行SELECT语句并返回CSV格式结果，便于模型进行后续分析或绘图。
  • write_query：执行建表、删改查等DML操作，并返回执行结果。
  • analyze_select_query：分析SQL执行计划，包括索引使用、扫描行数等，支持索引优化建议。
• 模板操作（优化复杂场景）
  • 支持导入BI类SQL模板（如Sugar BI模板），帮助大模型理解业务逻辑，在模板基础上改写或二次聚合查询。
  • get_all_bi_sql_template_list：查询当前用户已导入的模板列表。
  • get_bi_sql_template_detail：获取模板详情，包括SQL语句与相关表Schema。
  • add_bi_sql_template：添加新模板。
  • delete_bi_sql_template：删除指定模板。

资源类 (Resources) 和 提示词 (Prompts)

• 目前尚未定义，未来将根据实际使用场景补充，以更好引导大模型交互。

上述功能使大模型能够自主完成数据库查询、多轮分析，并结合其他MCP能力输出多样化结果（如文本报告、图表等）。

BaikalDB MCP Server应用场景

• 实时数据分析与智能报表：大模型实时查询业务数据，生成可视化报表及趋势分析报告。
• 多数据源联邦查询分析：通过MCP整合BaikalDB与其他数据源（如MySQL、知识库），实现跨系统联合分析。
• 开发测试提效：通过自然语言完成建表、造数、SQL调试、索引分析等操作，减少多窗口切换，提升研发效率。

BaikalDB MCP Server使用

BaikalDB MCP Server不仅强化了数据库性能，更使其成为大模型的分析执行插件，用户无需开发即可实现智能化数据洞察。

Comate 配置

以文心快码Comate为例，将BaikalDB MCP Server的JSON配置添加至Comate的MCP配置文件中，即可启用大模型操作数据库功能。未来计划将其发布至MCP官方仓库，进一步简化配置流程。

BaikalDB MCP Server JSON配置示例如下：

{
  "mcpServers": {
    "baikaldb_mcp": {
      "transport": "sse/streamableHttp",
      "url": "BaikalDB MCP Server URL",
      "headers": {},
      "timeout": 50
    }
  }
}

Demo 演示

示例1：智能分析

通过自然语言指令，实现数据查询、趋势分析及图表生成。

示例2：开发测试提效

演示智能建表、数据导入、SQL执行分析与索引推荐等功能。

示例3：基于模板智能分析

在复杂业务场景下，利用预设BI SQL模板进行高效精准的分析。

总结

BaikalDB MCP Server的核心价值在于打破数据库信息壁垒，构建从自然语言输入到业务建议输出的完整智能链路，涵盖：

• 自然语言理解：将非结构化查询转化为结构化意图。
• 数据库操作：自动生成并执行SQL语句。
• 数据分析：对结果进行多维解读，生成可执行建议。

当前仍存在挑战：

• SQL生成准确性依赖元数据质量（如字段注释完整性）。
• 复杂业务逻辑表达困难。
• 大模型在长上下文中的注意力分配问题。

随着大模型推理能力提升和MCP生态完善，该模式将在金融风控、供应链优化、智能客服等关键领域释放更大潜力。