使用Dify访问数据库(mysql)

1、在本地搭建数据库访问的服务,并使用ngrok暴露到公网。

#sql_tools.py

from flask import Flask, request, jsonify
import mysql.connector

# 数据库连接配置
config = {
    'user': 'your_username',
    'password': 'your_password',
    'host': 'localhost',
    'database': 'your_database',
    'raise_on_warnings': True
}

# 初始化Flask应用
app = Flask(__name__)

# 连接数据库
def connect_to_database():
    try:
        conn = mysql.connector.connect(**config)
        print("Connected to MySQL database")
        return conn
    except mysql.connector.Error as err:
        print(f"Error: {err}")
        return None

# 执行SQL查询
def execute_query(conn, sql):
    cursor = conn.cursor()
    try:
        cursor.execute(sql)
        if sql.strip().lower().startswith("select"):
            # 如果是查询操作,返回结果
            result = cursor.fetchall()
            return result
        else:
            # 如果是插入、更新、删除操作,提交事务并返回受影响的行数
            conn.commit()
            return cursor.rowcount
    except mysql.connector.Error as err:
        print(f"Error executing SQL: {err}")
        return None
    finally:
        cursor.close()

# HTTP接口:执行SQL
@app.route('/execute', methods=['POST'])
def execute_sql():
    # 获取请求中的SQL语句
    data = request.json
    if not data or 'sql' not in data:
        return jsonify({"error": "SQL statement is required"}), 400

    sql = data['sql']
    conn = connect_to_database()
    if not conn:
        return jsonify({"error": "Failed to connect to database"}), 500

    # 执行SQL
    result = execute_query(conn, sql)
    conn.close()

    if result is None:
        return jsonify({"error": "Failed to execute SQL"}), 500

    # 返回结果
    return jsonify({"result": result})

# 启动Flask应用
if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=3000)

2、创建知识库,导入表结构描述。

3、创建数据库访问工作流。

代码执行:


import requests
def main(sql: str) -> dict:
    # 定义API的URL
    url = "https://xxx.ngrok-free.app/execute"

    # 构造请求体
    payload = {
        "sql": sql
    }

    # 发送POST请求
    try:
        response = requests.post(url, json=payload)
    
        # 检查响应状态码
        if response.status_code == 200:
            # 解析响应数据
            result = response.json()
            return {
                "result": f"{result}"
            }
        else:
            return {
                "result": f"请求失败,状态码:{response.status_code},{response.json()}"
            }
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        return {
            "result": f"请求异常:{e}"
        }

4、创建数据库智能体

方法二:在执行代码中直接访问mysql
import pymysql
def execute(sql):
    #具体实现
def main(sql):
     #调用execute(sql)
但需要增加配置:
1、dify/docker-legacy/volumes/sandbox/dependencies/python-requirements.txt 里面增加pymysql这个依赖
2、dify/docker/ssrf_proxy/squid.conf.template 里面增加对数据库IP及端口的访问权限。

参考:若是非localnet,可以使用devnet。

<think>好的,我现在需要处理用户关于Dify连接数据库工作流配置问题。用户提到已经安装好Dify和DeepSeek-R1,现在需要进行整合配置。我需要先理解Dify的基本配置步骤,特别是关于数据库连接的部分。 首先,用户可能需要配置Dify的环境变量,特别是数据库相关的设置,比如数据库类型、主机、端口、用户名、密码和数据库名。这通常在Dify的配置文件(如.env)中进行。例如,设置`DATABASE_URL`来指定数据库连接信息。 接下来,用户可能需要创建工作流,这可能涉及在Dify的界面中定义流程,添加数据库操作节点,比如查询或写入数据。需要确保工作流节点正确配置数据库连接参数,并且测试连接是否成功。 然后,用户可能需要集成DeepSeek-R1,这可能涉及到API的配置,确保DeepSeek-R1能够访问数据库,或者在Dify工作流中调用DeepSeek-R1的服务来处理数据。 此外,权限设置也很重要,确保Dify和DeepSeek-R1有足够的权限访问数据库,避免连接失败。可能还需要处理SSL连接或防火墙设置,特别是如果数据库在远程服务器上。 最后,测试整个工作流的运行,检查数据是否正确流动,是否有错误日志,并根据需要进行调试和优化。 用户可能需要具体的步骤说明和示例配置,比如如何编辑.env文件,如何在Dify界面中创建工作流,如何测试连接等。同时,常见问题如连接超时或权限错误的解决方法也会有帮助。</think>### Dify连接数据库工作流配置教程 #### 一、Dify基础配置 1. **修改环境变量** 在Dify的`.env`配置文件中添加数据库连接信息,例如MySQL配置: ```bash # MySQL示例 DATABASE_URL=mysql://username:password@host:3306/database_name?charset=utf8mb4 ``` 支持PostgreSQL、SQLite等其他数据库,需调整对应的驱动和参数[^1]。 2. **重启服务** 修改后执行`docker-compose restart`使配置生效。 #### 二、创建工作流 1. **进入Dify工作流设计器** 通过`http://<your-domain>/workflow`进入可视化编辑器。 2. **添加数据库节点** - 拖拽**Database Operator**节点到画布 - 配置连接参数: ```yaml host: 数据库IP地址 port: 端口号 username: 数据库账号 password: 数据库密码 database: 目标数据库名 ``` - 选择操作类型(查询/插入/更新) 3. **测试连接** 点击`Test Connection`验证配置正确性,成功提示应显示绿色状态。 #### 三、DeepSeek-R1集成 1. **添加AI处理节点** 在数据库操作节点后连接**DeepSeek Processor**,配置: ```python # 示例:将查询结果传递给AI分析 def process(data): from deepseek_api import analyze return analyze(data) ``` 2. **设置API网关** 在`integrations`页面创建新的API端点,绑定工作流并开启数据库访问权限。 #### 四、权限与安全 1. **数据库用户授权** ```sql GRANT SELECT,INSERT ON target_table TO &#39;dify_user&#39;@&#39;%&#39;; FLUSH PRIVILEGES; ``` 2. **网络策略配置** - 开放数据库服务器的入站规则(默认3306端口) - 建议配置SSL连接: ```bash DATABASE_URL=mysql://...&ssl=true&sslca=/path/to/ca.pem ``` #### 五、调试技巧 1. 查看实时日志: ```bash docker logs -f dify-worker ``` 2. 使用测试数据集验证工作流 3. 性能监控建议配置Prometheus指标收集
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