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我也要
1.初试
项目地址：https://github.com/benborla/mcp-server-mysql
安装及配置：
A.提问问题：
“有几个投票活动在进行中”
B.mcp执行分析
C.查询尝试1
D.查询尝试2
根据要求生成查询sql
最终结果
2.提示词优化后尝试
数据库结构生成的提示词示例
| 字段名 | 类型 | 描述 | 约束 | 示例 |
|---|---|---|---|---|
| id | int | 主键ID | AUTO_INCREMENT | 1 |
| base_id | int UNSIGNED | 投票ID | NOT NULL DEFAULT 0 | 1 |
| content | text | 活动介绍 | NULL | NULL |
| notice | text | 活动公告 | NOT NULL | “请积极参与投票” |
| rule | text | 投票规则 | NOT NULL | “每人每天限投一票” |
| created | int | 创建时间 | NOT NULL DEFAULT 0 | 0 |
| modified | int | 更新时间 | NOT NULL DEFAULT 0 | 0 |
Cursor + MCP Server实战：5分钟搞定MySQL数据分析的自动化流程
本文详细介绍了如何利用Cursor编辑器与MCP Server构建高效的MySQL数据分析自动化流程。通过Python环境配置、MCP Server开发实战和Cursor集成，实现从自然语言到结构化数据的智能转换，大幅提升数据分析效率。特别适合需要快速处理MySQL数据的开发者和分析师。
Cursor MySQL MCP 完整操作配置指南
《Cursor MySQL MCP 完整配置与操作指南》摘要： 本文详细介绍了在Windows环境下配置Cursor编辑器与MySQL MCP服务器的完整流程。主要内容包括：环境检查（需Node.js、MySQL和Cursor最新版）、MCP服务器安装、数据库用户创建与权限分配、Cursor配置方法（通过.mcp.json文件），以及连接测试步骤。指南提供了完整的增删改查操作示例，涵盖数据查询、插入、更新、删除等场景，并强调生产环境下的安全配置建议。特别提醒用户遵循最小权限原则，避免授予不必要的数据库权限，
Spring AI的MCP支持实现一个能够与Dify集成的Database MCP Server
本文介绍了一个基于SpringBoot的MCPServer实现方案，该服务通过MCP协议为AI系统（如Dify）提供数据库资源访问能力。技术架构采用SpringBoot3.5.5+MyBatis+MySQL，利用SpringAI的MCP支持实现工具注册和调用。核心功能包括：1）动态查询MySQL表数据；2）通过@Tool注解暴露服务方法；3）实时数据更新。文档详细说明了MCP工具注册机制、与Dify的交互流程、部署配置及测试方案，实现了从数据库到AI系统的标准化数据访问方案，确保数据实时性和一致性。
Cursor + MCP 查询数据库快速生成用户报告
在开始项目之前，我们需要进行一些初始化工作以确保项目的顺利进行。首先，我们需要创建一个新的 Next.js 项目。这条命令将会创建一个名为的新项目，并且会自动安装所有必要的依赖包。为了测试和开发，我们需要一个可用的数据源。推荐使用 Docker 来快速启动一个 MySQL 数据库实例，并添加一些测试数据。这可以通过以下步骤完成：安装 Docker 并启动 Docker 服务。使用 Docker 命令拉取 MySQL 镜像并启动一个容器实例。
Java大模型MCP服务端开发-数据库查询与数据分析（附源码）
MCP服务器是模型上下文协议(MCP)架构中的基础组件，为客户端提供工具、资源和功能。暴露客户端可以发现和执行的工具管理基于URI的资源访问模式提供提示模板并处理提示请求支持与客户端的能力协商实现服务器端协议操作管理并发客户端连接提供结构化日志和通知下面，我将以Java语言开发一个简单的数据库查询MCP服务器，并通过Cherry Studio进行测试。
Codex API 直接集成指南：告别中转代理，构建稳定高效的 AI 应用
在 AI 应用开发中，API 集成是连接模型能力与业务逻辑的核心环节。其基本原理是通过 HTTP 协议，按照服务提供商定义的规范发送请求并解析响应，实现远程调用。标准化的 API 设计确保了跨平台和跨语言的互操作性，其技术价值在于提供了稳定、可控且可扩展的服务接入方式，是构建企业级智能应用的基础。在实际应用场景中，开发者常需集成如 Codex 这类聚合了多种大语言模型的平台，以调用诸如 DeepSeek 等先进模型。然而，部分开发者仍依赖过时的第三方中转代理工具，这不仅引入了单点故障和版本锁定的风险，还可能
Claude Code 接入 MySQL 实战：让 AI 看懂你的表结构和数据
Claude code 连接 mysql数据库，解决AI coding痛点
把MinerU集成到Dify
本文介绍了如何将本地部署的MinerU与Dify平台进行集成。首先需要确保Dify和MinerU在Docker环境中正常运行，并通过配置虚拟网络实现互联。然后详细说明了在Dify平台安装MinerU插件的步骤，包括从插件市场搜索安装、配置连接参数等关键操作。特别强调了要等待MinerU容器完全启动(healthy状态)后再进行Dify配置，否则会出现连接错误。通过简单的URL指向和API密钥设置，用户即可实现Dify平台与本地MinerU算力网络的对接，为后续的AI应用开发提供基础支持。
Trae添加mysql mcp AI编程 链接数据库
高级配置: 允许DDL操作（CREATE、DROP、ALTER等），功能完整但需谨慎使用。SCHEMA_DDL_PERMISSIONS: 设置为 "true" 开启DDL权限。基础配置: 只允许查询操作（SELECT、SHOW等），安全性高。编辑配置（只读模式）这里不推荐设置ddl。
使用ExcelJS向XLSX单元格居中插入图片
本文记录了使用ExcelJS库向XLSX单元格里居中写入图片的方法。本文内容包括：xlsx 文件格式；xlsx 图片定位的长度单位；使用nativeColOff和nativeRowOff进行定位，不要使用官网给的定位方式；添加图片到数据表的总体流程和样例代码；注意事项等。
AMBA-CHI协议详解（十五）
Write transactions事务描述以及请求属性，cache line状态转换。
如何使用mcp-server-mysql：LLM与MySQL数据库安全交互的终极指南
在当今数据驱动的世界中，语言模型（LLMs）与数据库的交互变得越来越重要。**mcp-server-mysql** 作为一款基于Model Context Protocol的服务器，为LLM与MySQL数据库之间提供了安全高效的桥梁，让AI能够轻松检查数据库模式并执行查询操作。 ## ???? 什么是mcp-server-mysql？ mcp-server-mysql是一个专为MySQL数据库设计...
微信小程序 - request:fail errcode:10011 cronet_error_code:0 error_msg:network change, cancel all task请求报错
微信小程序请求接口，报request:fail errcode:10011是什么原因，uniapp微信小程序request:fail errcode:10011 cronet_error_code:0 error_msg:network change, cancel all task，微信小程序wx.request常规访问接口，有个别用户的接口请求频繁报错，UniApp 微信小程序uni.request请求接口报错：request:fail errcode:10011 的原因分析与解决方案，苹果ios，安卓
基于 Spring AI 与 Mysql MCP 的智能数据查询实践
摘要：本文介绍了如何结合Spring AI与Mysql MCP实现智能数据查询的技术方案。Mysql MCP提供execute_query、get_table_info和list_tables等功能，支持数据库操作。结合LLM大语言模型后，系统能通过自然语言理解查询意图，自动生成SQL语句，显著降低开发成本、快速响应多变需求并提升交互体验。实现步骤包括环境搭建、数据库配置、创建LLM服务类、实现Mysql MCP查询操作及整合测试。该方案尤其适用于商业智能等需要快速获取数据分析的场景，通过自然语言即可完成复
【雕爷学编程】Arduino智慧农业之温湿度数据上传到云平台
它们可能有错误、不适用或者无法编译。在实施过程中，需要注意传感器的选择和校准、通信和网络稳定性、数据隐私和安全保护、电源管理以及数据分析和决策支持等方面的事项。数据分析和决策支持：上传到云平台的温湿度数据可以提供丰富的信息，但需要合适的数据分析和决策支持工具来帮助农业业主理解和利用这些数据。您可以根据自己的需求和喜好选择适合您的云平台和库，并根据您的具体硬件配置进行适当的修改和调整。将温湿度数据上传到云平台，农业业主可以实时监测粮库内的温湿度情况，及时采取通风、除湿等措施，确保粮食质量和长期储存的稳定性。
CAN轴控制流【6041，6040】
【代码】CAN轴控制流【6041，6040】
Cursor实战案例：利用DBHub MCP连接操作MySQL数据库
摘要：本文介绍了通过MCP协议和DBHub服务实现自然语言驱动数据库的高效开发模式。传统数据库操作存在学习成本高、效率低、安全风险等问题，而MCP+DBHub方案提供标准化接口、安全隔离和智能交互等优势。文章详细讲解了环境准备、DBHub部署（Docker/Python两种方案）以及在AI工具中连接数据库的操作方法，包括查询和写入数据示例。最后探讨了MCP协议的技术优势与未来潜力，为开发者提供更简单安全的数据库操作方案。
实现电脑同时上内网和外网（或通过外网访问到该电脑通过该电脑访问内网）
一、需求描述 目前使用的公司网络只能够上内网，但是又有上外网查资料的需求： ①想要实现电脑既能上内网的同时也可以上外网； ②想要使用其他外网电脑使用外网连接到该电脑，通过该电脑访问内部的网络内容。 二、准备内容 电脑必须具备两个网卡，即：可以同时连接内网和外网（比如我的笔记本就可以：使用网线连接笔记本网口与内网通讯，使用WIFI连接手机热点访问外部网络）； 注意：如果只有一个网口，可以另外购买USB的无线网卡来实现上网卡。 三、实现电脑同时上内网和外网的操作步骤 3.1、网络拓扑图 ..
让HR也能自己开发MCP Server的MCP实战课
在上一篇文章中，我们介绍了MCP的基本概念、架构和价值。今天，我们将进入实战环节，手把手教大家如何使用Python开发MCP服务器和客户端，并展示一个实用的MySQL数据库查询与可视化示例。
蓝牙模块HM-10手册
蓝牙模块HM-10手册，该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。
lwip-2.0.3
lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。
Dify+MCP 组合拳：彻底根治 Excel 上传知识库回答数据不准的难题！
MCP结合数据库的方案为Dify等知识库应用提供了高效、精准的结构化数据检索能力，显著提升了数据查询的准确性和灵活性，弥补了RAG的检索精度上的不足。但是，这一方案也是有缺点的，与RAG每次只检索相关文本片段不同，MCP+数据库会真正执行SQL查询，若一次查询数据量过大，会消耗大量Token，甚至可能导致MCP客户端卡死。在实际应用中，我们应该将两种技术结合使用，取长补短，灵活处理自己的业务场景。
Statistics and Machine Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具
Cursor实战：使用DBHub MCP快速连接MySQL数据库
摘要： DBHub MCP服务通过自然语言指令简化MySQL数据库操作，降低开发门槛。其优势包括零代码生成SQL、跨平台兼容和安全可控。安装需配置Node.js和Docker环境，并在Cursor中设置MCP服务器。实战案例展示了如何用自然语言创建表、插入数据和执行复杂查询。常见问题涉及连接失败、权限不足和指令优化。此外，DBHub可结合AI生成Python等代码脚本，提升开发效率。未来，MCP协议或将成为AI驱动数据库操作的核心技术。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
Dify+MCP+MySQL：智能问数本地实践
本文分享了基于Dify+MCP+MySQL构建AI问答系统的实践经验。主要内容包括： 系统架构：Dify作为AI开发平台，MCP作为中间层，MySQL存储数据 环境部署：在macOS系统下使用Docker部署Dify，通过conda创建Python虚拟环境运行MCP服务 数据库配置：创建专用MySQL数据库存储金融股票数据 工作流配置：在Dify中集成MCP插件，建立对话工作流应用 问题解决：详细记录了MCP服务连接配置中的常见错误及解决方法 实践表明该方案能有效解决XX问题，为构建智能问答系统提供有效路径
MySQL MCP Server Pro v1.3.0 版本发布：Prompt 模块与智能查询能力升级
MySQL MCP Server Pro v1.3.0 版本发布：Prompt 模块与智能查询能力升级 MySQL MCP Server Pro 是一个专注于 MySQL 数据库管理的智能服务平台，通过集成先进的自然语言处理技术，帮助开发者更高效地与数据库交互。该项目旨在降低数据库操作的复杂度，让用户能够使用自然语言完成复杂的数据库查询和分析任务。 核心功能升级 最新发布的 v1.3.0 版本带来...
创建你的第一个MCP服务
本文介绍了如何在编译器上配置MCP服务，以MySql数据库为例
数据库Mysql简单配置转换为MCP Server 现有rest api简单配置转换为MCP Server
给AI Agent提问，它会把mcp工具信息当前提示词喂给大模型，大模型根据mcp工具信息分析并返回需要调用的get-user工具，组装工具需要的参数。给AI Agent提问，它会把mcp工具信息当前提示词喂给大模型，大模型根据mcp工具信息分析并返回需要调用的Mysql工具，组装工具需要的参数。Higress 控制台添加目标 REST API 的服务来源， 本示例使用公网服务 randomuser.me，也可以使用自己开发的服务。查看全局配置，可以看到Mysql的连接信息已经添加到配置里。
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