dify实现text2sql mcp
时间: 2025-07-04 14:20:21 浏览: 27
在 Dify 平台中实现文本生成 SQL 语句的功能,可以通过集成 MCP(Model Calling Protocol)服务来完成。该流程通常涉及以下几个关键步骤:
### ### 创建 MCP Server 实例
使用 FastMCP 可以快速创建一个用于处理自然语言到 SQL 转换的 MCP Server。以下是一个示例代码片段,展示如何初始化 FastMCP 并设置数据库连接:
```python
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine, text
# 初始化 FastMCP 实例,并指定目标数据库类型为 starrocks
mcp = FastMCP("starrocks")
```
### ### 配置数据库连接
确保可以访问目标数据库,例如 StarRocks、PostgreSQL 或 MySQL。需要配置 SQLAlchemy 引擎以支持与数据库的通信。示例代码如下:
```python
# 创建数据库引擎
engine = create_engine('postgresql://username:password@host:port/dbname')
# 使用引擎执行 SQL 查询
with engine.connect() as connection:
result = connection.execute(text("SELECT * FROM table_name"))
df = pd.DataFrame(result.fetchall(), columns=result.keys())
```
### ### 定义自然语言处理逻辑
通过定义特定的函数或模型调用接口,将用户的自然语言输入转换为 SQL 查询语句。这一步骤可以依赖预训练的语言模型,如 GPT-3 或本地部署的 LLM(Large Language Model),并将其绑定到 FastMCP 的接口上。例如:
```python
def generate_sql_from_text(user_query):
# 这里可以调用具体的 NLP 模型生成 SQL 语句
sql_query = "SELECT * FROM users WHERE name LIKE '%{}%'".format(user_query)
return sql_query
# 将生成 SQL 的功能注册到 MCP Server 中
mcp.register_function(generate_sql_from_text, name="generate_sql", description="Convert natural language query to SQL statement.")
```
### ### 启动 MCP Server
启动 FastMCP 服务后,即可接收来自 Dify 平台的请求。FastMCP 会自动处理请求并返回结果。启动服务的代码如下:
```python
if __name__ == "__main__":
# 启动 MCP Server
mcp.run(host='0.0.0.0', port=8080)
```
### ### 确保网络和安全性配置
如果遇到连接问题,需要检查数据库的 `pg_hba.conf` 文件(针对 PostgreSQL 数据库)并添加信任规则,例如:
```
host all all 172.19.0.0/16 trust
```
重启数据库服务后生效。同时,确保 Dify 平台与 MCP Server 所在的数据库之间的网络互通,避免因超时导致错误 [^2]。
### ### 测试和优化
测试生成的 SQL 查询是否符合预期,确保其性能足够高效。对于复杂的查询需求,可能需要对生成的 SQL 添加索引以提高效率 [^2]。
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