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数据库接入大模型实战
一、数据准备与导入
借助 ChatGPT，将 Excel 数据快速转换为 SQL 语句，实现高效导入数据库。SQL 语句不再赘述，以下为效果截图，直观感受 AI 的强大能力。
二、Cherry Studio 环境配置
接下来，在 cherry studio 配置 MCP server，使 AI 能访问数据库。进入设置，找到 MCP 服务器，点击添加服务器。
添加服务器时，右上角出现红色感叹号，点击查看详情。
提示 UV 和 Bun 未安装。
点击安装按钮，完成依赖安装。
安装完成后，返回 MCP 服务列表，点击服务器右侧铅笔图标，编辑 MCP 配置。
三、数据库接入 MCP Server
进入 MCP 配置页面后，查找 PostgreSQL 的 MCP。可前往官方 GitHub：PostgreSQL MCP[1]
为方便大家，直接贴出官方 PostgreSQL MCP Server 及其 NPX 配置文件。
复制配置内容，粘贴到 cherry studio。
注意将 postgresql://localhost/mydb 替换为自己的数据库地址。
示例格式：
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制"postgresql://<user>:<password>@<host>:<port>/<database>"配置示例（已脱敏）：
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制postgresql://db_user:db_password@db-host.example:5432/dbname?sslmode=require- •
postgresql://：指定 PostgreSQL 协议。 - •
db_user：数据库用户名。 - •
db_password：用户密码。 - •
db-host.example：数据库主机地址。 - •
5432：端口号（默认 5432）。 - •
dbname：数据库名称。 - •
sslmode=require：强制使用 SSL 加密连接。
点击确定。
启动服务。
至此，配置完成。
四、系统提示词配置
回到聊天界面（确保所选模型支持函数调用，模型名称后有小扳手图标），选择刚配置的 Postgres MCP 服务器。
接下来，编辑系统提示词。
先将数据库表结构信息提供给 AI。
在此基础上，扩展两张表：课程表和选课成绩表。
你是一个数据库助手，以下是 PostgreSQL 的表结构信息，请根据用户输入，结合表结构查询结果
CREATE TABLE students (
id SERIAL PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100),
age INTEGER,
phone VARCHAR(20),
gender VARCHAR(10)
);
CREATE TABLE courses (
course_id INTEGER PRIMARY KEY,
course_name VARCHAR(100)
);
CREATE TABLE enrollments (
id SERIAL PRIMARY KEY,
student_id INTEGER REFERENCES students(id),
course_id INTEGER REFERENCES courses(course_id),
score INTEGER
);五、效果验证
保存后，测试几个问题，如“学生总数是多少”。
可以看到 AI 成功调用 MCP server，通过 SQL 查询精准返回结果。注意需选择支持工具调用的模型（模型名称后有小扳手图标）。
再问“年龄最大的学生是谁”，同样查询成功。
进一步测试复杂问题，如“哪些学生选修了数学课，分数最高前三名”。
AI 能够联合三表查询，准确返回结果。通过 MCP server 对接数据库，在结构化数据检索方面，效果远超普通知识库。
六、总结
除了上述优化，还可以利用支持超长上下文的模型，将资料直接拖入对话框。本文到此结束，感谢阅读，下一篇将探讨超长上下文模型的应用。
引用链接
[1] PostgreSQL MCP:
数据库接入大模型实战
一、数据准备与导入
借助 ChatGPT，将 Excel 数据快速转换为 SQL 语句，实现高效导入数据库。SQL 语句不再赘述，以下为效果截图，直观感受 AI 的强大能力。
二、Cherry Studio 环境配置
接下来，在 cherry studio 配置 MCP server，使 AI 能访问数据库。进入设置，找到 MCP 服务器，点击添加服务器。
添加服务器时，右上角出现红色感叹号，点击查看详情。
提示 UV 和 Bun 未安装。
点击安装按钮，完成依赖安装。
安装完成后，返回 MCP 服务列表，点击服务器右侧铅笔图标，编辑 MCP 配置。
三、数据库接入 MCP Server
进入 MCP 配置页面后，查找 PostgreSQL 的 MCP。可前往官方 GitHub：PostgreSQL MCP[1]
为方便大家，直接贴出官方 PostgreSQL MCP Server 及其 NPX 配置文件。
复制配置内容，粘贴到 cherry studio。
注意将 postgresql://localhost/mydb 替换为自己的数据库地址。
示例格式：
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制"postgresql://<user>:<password>@<host>:<port>/<database>"配置示例（已脱敏）：
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制postgresql://db_user:db_password@db-host.example:5432/dbname?sslmode=require- •
postgresql://：指定 PostgreSQL 协议。 - •
db_user：数据库用户名。 - •
db_password：用户密码。 - •
db-host.example：数据库主机地址。 - •
5432：端口号（默认 5432）。 - •
dbname：数据库名称。 - •
sslmode=require：强制使用 SSL 加密连接。
点击确定。
启动服务。
至此，配置完成。
四、系统提示词配置
回到聊天界面（确保所选模型支持函数调用，模型名称后有小扳手图标），选择刚配置的 Postgres MCP 服务器。
接下来，编辑系统提示词。
先将数据库表结构信息提供给 AI。
在此基础上，扩展两张表：课程表和选课成绩表。
你是一个数据库助手，以下是 PostgreSQL 的表结构信息，请根据用户输入，结合表结构查询结果
CREATE TABLE students (
id SERIAL PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100),
age INTEGER,
phone VARCHAR(20),
gender VARCHAR(10)
);
CREATE TABLE courses (
course_id INTEGER PRIMARY KEY,
course_name VARCHAR(100)
);
CREATE TABLE enrollments (
id SERIAL PRIMARY KEY,
student_id INTEGER REFERENCES students(id),
course_id INTEGER REFERENCES courses(course_id),
score INTEGER
);五、效果验证
保存后，测试几个问题，如“学生总数是多少”。
可以看到 AI 成功调用 MCP server，通过 SQL 查询精准返回结果。注意需选择支持工具调用的模型（模型名称后有小扳手图标）。
再问“年龄最大的学生是谁”，同样查询成功。
进一步测试复杂问题，如“哪些学生选修了数学课，分数最高前三名”。
AI 能够联合三表查询，准确返回结果。通过 MCP server 对接数据库，在结构化数据检索方面，效果远超普通知识库。
六、总结
除了上述优化，还可以利用支持超长上下文的模型，将资料直接拖入对话框。本文到此结束，感谢阅读，下一篇将探讨超长上下文模型的应用。
引用链接
[1] PostgreSQL MCP:
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