MCP 服务器

MySQL MCP Server

一个模型上下文协议服务器，它使人工智能模型能够通过自然语言与 MySQL 数据库交互，支持 SQL 查询、表创建和模式探索。

README

MySQL MCP 服务器

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概述

一个模型上下文协议 (MCP) 服务器实现，通过 MySQL 提供数据库交互能力。该服务器支持运行 SQL 查询、创建表和探索数据库模式信息。

组件

工具

该服务器提供五个核心工具：

查询工具

read_query
- 执行 SELECT 查询以从数据库读取数据
- 输入： * query (string): 要执行的 SELECT SQL 查询
- 返回：查询结果作为对象数组
write_query
- 执行 INSERT、UPDATE 或 DELETE 查询
- 输入： * query (string): SQL 修改查询
- 返回：{ affected_rows: number }
create_table
- 在数据库中创建新表
- 输入： * query (string): CREATE TABLE SQL 语句
- 返回：表创建确认

模式工具

list_tables
- 获取数据库中所有表的列表
- 无需输入
- 返回：表名数组
describe_table
- 查看特定表的模式信息
- 输入： * table_name (string): 要描述的表的名称
- 返回：包含名称和类型的列定义数组

安装

前提条件

Python 3.10+
MySQL 数据库
必需的 Python 包：
- mcp (模型上下文协议)
- sqlalchemy
- pymysql (或其他 MySQL 驱动程序)
- python-dotenv
- uvicorn (用于 HTTP 传输)

使用 Conda 设置

首先，创建并激活一个 conda 环境：

# 创建环境
conda create --name mcp-demo python=3.12
# 激活环境
conda activate mcp-demo

然后，安装所需的依赖项：

# 方法 1：使用 pip
pip install "mcp[cli]>=0.1.0" "pymysql>=1.1.0" "sqlalchemy>=2.0.0" "python-dotenv>=1.0.0" "uvicorn>=0.27.0"

# 方法 2：使用 uv
uv pip install "mcp[cli]>=0.1.0" "pymysql>=1.1.0" "sqlalchemy>=2.0.0" "python-dotenv>=1.0.0" "uvicorn>=0.27.0"

配置

您可以使用以下方式配置服务器：

环境变量文件 (.env)

复制 .env.template 文件并将其重命名为 .env：

cp .env.template .env

使用您的配置编辑 .env 文件：

# 数据库配置
DB_URL=mysql+pymysql://username:password@localhost:3306/dbname

命令行参数

您还可以使用命令行参数覆盖配置：

python src/mysql/server.py --db-url mysql+pymysql://username:password@localhost:3306/dbname

用法

启动服务器

# 使用 .env 文件配置
python src/mysql/server.py

# 使用命令行参数
python src/mysql/server.py --db-url mysql+pymysql://username:password@localhost:3306/dbname --transport http

使用 MCP Inspector 测试

您可以使用 MCP Inspector 工具测试服务器：

npx @modelcontextprotocol/inspector uv run /Users/caicongyang/IdeaProjects/tom/mcp-demo/src/mysql/server.py

这将启动服务器，并允许您以交互方式测试可用的工具。

示例工作流程

使用您的 MySQL 数据库连接启动服务器
使用 MCP 客户端将 AI 模型连接到服务器
使用 list_tables 工具查看可用的表
如果需要，使用 create_table 创建表
使用 write_query 插入数据
使用 read_query 查询数据

与 Claude Desktop 一起使用

uv

将服务器添加到您的 claude_desktop_config.json：

"mcpServers": {
  "mysql": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "--directory",
      "path_to_mcp_demo",
      "run",
      "python",
      "src/mysql/server.py",
      "--db-url",
      "mysql+pymysql://username:password@localhost/dbname"
    ]
  }
}

Docker

将服务器添加到您的 claude_desktop_config.json：

"mcpServers": {
  "mysql": {
    "command": "docker",
    "args": [
      "run",
      "--rm",
      "-i",
      "-v",
      "mcp-mysql:/mcp",
      "mcp/mysql",
      "--db-url",
      "mysql+pymysql://username:password@localhost/dbname"
    ]
  }
}

包安装

您还可以使用 pip 安装该包：

# 以开发模式安装
pip install -e .

# 使用已安装的包运行
mcp-mysql --db-url mysql+pymysql://username:password@localhost/dbname

在 Cursor IDE 中

Cursor 是一个 AI 辅助的 IDE。您可以将此 MCP 服务器与 Cursor 集成，以便在编码期间直接查询 MySQL 数据库。

在 Cursor 中设置

启动 MCP 服务器
```
python src/mysql/server.py
```
在 Cursor 设置中配置 MCP

添加您的 MCP 服务器 URL：
```
http://localhost:8000
```

使用 Cursor 命令访问 MCP

在 Cursor 编辑器中，使用：

/mcp mysql-query {"query": "SELECT * FROM users LIMIT 5"}

对于参数化查询：

/mcp mysql-query {"query": "SELECT * FROM users WHERE age > :min_age", "params": {"min_age": 30}}

API 参考

输入格式

{
  "query": "SELECT * FROM users WHERE age > :min_age",
  "params": {
    "min_age": 30
  }
}

输出格式

{
  "results": [
    {"id": 1, "name": "John", "age": 35},
    {"id": 2, "name": "Jane", "age": 42}
  ],
  "columns": ["id", "name", "age"],
  "rowcount": 2
}