可惜，美国人又领先了我们一步......-优快云博客

10多年前，我还在IBM工作，内部有个特定的岗位叫做BA（Business Analyst），有点儿像现在的产品经理，就是负责和客户打交道，收集、分析客户需求，然后让程序员在系统中实现。

有一回我遇到了一个与众不同的老外BA，全名我忘了，名字以J开头，就叫她J姐吧。

别的BA在测试系统时也就是在界面上操作，点来点去，看看对不对，而J姐不一样，在界面上点完后，一头扎进数据库，直接用SQL查看数据库的数据。

然后提一个Bug：你这个表的数据不对啊，应该是这样这样的....

把我们都给整懵了，这太吓人了，程序员都没有活路了。

后来，我在一个Java文件的开头注释中看到了J姐的大名，原来J姐程序员出身，这个系统的早期版本就是她写的，对代码和数据库比我们都熟。

转眼10多年过去了，我再也没有遇到过像J姐这样的，一般的BA/产品经理是不懂代码和SQL，即使懂一些，也很难对系统底层有这么精深的理解。

更厉害的“J姐”

最近，我发现一个更加强大、更加通用的“J姐”出现了。

Anthropic推出的MCP（Model Context Protocol），利用MCP，可以让各种AI助理用自然语言轻松地访问各种数据源，执行各种分析和查询。

说概念没啥意思，看一个例子吧，使用Claude Desktop访问本地的SQLite数据库。

1. 让它连接上数据库：

直接用自然语言就行，连接完成以后，它还非常贴心地把数据库中的表都给读了出来。

2. 查看产品表中有哪些产品和价格：

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3.计算一下平均价格

4.分析一下价格分布，并且给出价格优化方案

是不是挺厉害的？可以这么说，有了MCP以后，你想要的任何SQL查询都可以通过自然语言来进行了。

这不就是Chat2DB吗？

你可能觉得，这不就是Chat2DB吗？

还真不一样，Chat2DB是人家自己训练了一个大模型，实现自然语言到SQL的转换。

这个MCP更像大模型一个通用的“外挂”，它是一种更具普遍性的协议，更加灵活，它可以支持各种数据源：数据库、文件、GitHub、Google Drive、Google Maps、Slack.....

它的架构是这样的，典型的Client/Server：

MCP Client可以运行在Claude Desktop，Zed（代码编辑器当中）。

MCP Server其实就是对某一种数据源的封装，把这个数据源的能力给暴露出来，让Client去访问。

例如对于SQLite，你就需要暴露出可以被访问的“函数”read_query，write_query等。

当然，对于Server的每个操作，MCP协议都精确地定义了输入和输出，这样Client才可以理解它有哪些能力。

types.Tool(
    name="read_query",
    description="Execute a SELECT query on the SQLite database",
    inputSchema={
        "type": "object",
        "properties": {
            "query": {"type": "string", "description": "SELECT SQL query to execute"},
        },
        "required": ["query"],
    },
),
types.Tool(
    name="write_query",
    description="Execute an INSERT, UPDATE, or DELETE query on the SQLite database",
    inputSchema={
        "type": "object",
        "properties": {
            "query": {"type": "string", "description": "SQL query to execute"},
        },
        "required": ["query"],
    },
),

MCP Server 写好以后，需要在Claude中配置一下，告诉Claude，现在有这个数据源可以访问了。