聊聊 FocusSearch/focus_mcp_sql：Text2SQL 的新玩法

聊聊 FocusSearch/focus_mcp_sql：Text2SQL 的新玩法

最近在 GitHub 上逛的时候，发现了一个挺有意思的项目——FocusSearch/focus_mcp_sql。作为一个对 Text2SQL 有点小研究的前端码农，我忍不住想和大家聊聊这个工具。它不像那些常见的基于大模型的框架那样“高大上”，反而用了一种更接地气的思路解决问题。接下来，我就从 Text2SQL 的老故事讲起，带你看看这个项目能干啥，顺便设想一个场景，最后再唠唠为啥我觉得它值得开发者试一试。

---

Text2SQL 是啥？一个老生常谈的故事

如果你是数据圈子里混的，SQL 肯定不陌生。它是数据库的“语言”，能让我们从一堆表格里挖出想要的信息。但问题来了，不是每个人都愿意花时间学 SQL，尤其是那些每天忙着做报表的老板或者分析师。Text2SQL 就应运而生了——简单来说，它能把你随口说的“最近一个月销量咋样”变成一条规规矩矩的 SQL 语句。

早些年，Text2SQL 靠的是规则和统计模型，效果嘛，聊胜于无。后来大语言模型（LLM）火了，像 Vanna.ai 这样的框架开始用 LLM 来“翻译”自然语言，效果确实提升了不少。听起来很美对吧？但用着用着，你会发现事情没那么简单。

---

LLM 框架的那些“坑”

我试过几个基于 LLM 的 Text2SQL 工具，体验下来只能说，有点“又爱又恨”。爱的是它确实能干活，恨的是有些问题让我抓狂：

1. 全靠大模型撑场子
   这些工具离不开 LLM，想效果好就得用更强的模型，比如 GPT-4 那种尖端货。可这玩意儿推理慢得像蜗牛爬，成本还高得离谱，小公司或者独立开发者根本玩不起。