使用说明
带MCP服务器的数据工程师代理
在这个项目中，我开发了一个AI代理，可以使用SQL操纵零售汽车数据库。代理可以根据用户偏好添加新广告或显示现有汽车。
代码分为三个文件：
dp.py
与SQL游标和LLM解析器相关的所有代码都位于此文件中。execute_mysql_query运行查询，如果是选择查询，则返回结果。此函数的结果传递给format_results_for_llm函数，使用列标题将其转换为dict格式，以便llm理解。
服务器.py
此文件是连接到数据库的MPC服务器。run_query工具负责在数据库上运行查询，并为模型提供数据库表的模式。
agent.ipynb
这是服务器的客户端。使用 LangChain MCP适配器 将MCP服务器中的工具转换为LangChain工具，并创建了一个简单的反应代理。该代码演示了两个示例：
示例1
在这个例子中，用户想买一辆丰田汽车，代理商在数据库中搜索丰田汽车并列出了结果。
示例2
在这个例子中，用户想卖一辆法拉利。但是，他们没有向代理提供足够的信息，因此代理要求用户填写信息，一旦有足够的信息来填写所需的每个字段，它就会将添加添加到数据库中。
披露人
LangChain MCP适配器 这是一个相当新的包，所以我无法让它以一种干净的方式工作。也许未来的更新可以解决它的问题。
