AI导哈

数据库自然语言查询工具

一个通过OpenAI GPT-3.5模型实现自然语言查询SQLite数据库的工具，利用FastMCP框架实现实时交互。

  • by Sakushal
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 Sakushal/MCP_OpenAI_Database-Integration

使用说明

MCP OpenAI数据库集成

该项目使用以下工具将SQLite数据库与OpenAI GPT-3.5模型集成在一起 FastMCP 服务器框架。主要目标是允许用户使用自然语言通过OpenAI模型查询数据库。

通过此设置 主控程序 （模型控制提示）服务器允许用户通过对话式AI提示在SQLite数据库上运行SQL查询，与数据无缝实时交互。

特性

  • 连接到SQLite数据库。
  • 提供查询数据库架构和运行只读SQL查询的工具。
  • 整合 OpenAI GPT-3.5 数据库查询的自然语言理解模型。
  • 使用 FastMCP 易于模型工具交互的框架。
  • 检索数据库架构信息，并根据用户输入执行SQL查询。

先决条件

  • Python 3.7+
  • OpenAI API密钥 （从 开放人工智能)
  • 要查询SQLite数据库（.db文件）。

设置和安装

1.克隆存储库

将项目克隆到本地计算机：

git clone https://github.com/Sakushal/MCP_OpenAI_Database-Integration.git
cd MCP_OpenAI_Database-Integration

2.安装所需的Python库

创建虚拟环境并激活它：

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate    # On Linux/MacOS
.venv\Scripts\activate      # On Windows

安装必要的依赖项：

pip install -r requirements.txt

3.设置环境变量

在项目目录的根目录中创建.env文件，并添加以下内容：

OPENROUTER_API_KEY=your-openai-api-key-here

将“your-openai-api-key-here”替换为实际的openai api密钥。

4.运行应用程序

使用以下命令运行程序：

python mcp_server1.py

5.与应用程序交互

运行程序时，系统将提示您输入与数据库相关的自然语言。OpenAI模型将解释您的查询，并使用可用的工具来获取或查询SQLite数据库。

"Show me all users who are older than 30 years"

这将生成适当的SQL查询并从数据库返回结果。

文件结构

MCP_OpenAI_数据库集成/

——.venv/

Mabalin遇到了i-print学生。

├── .env

├── .py文件

├── .csv文件和.db

├── 需求.txt

└── README.md

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