前序文章介绍了「MCP基本概念与核心原理详解" data-itemshowtype="0" target="_blank" linktype="text" data-linktype="2">MCP基本概念与核心原理详解」 以及 「DeepSeek的MCP应用开发实践" data-itemshowtype="0" target="_blank" linktype="text" data-linktype="2">基于DeepSeek的MCP应用开发实践」，对MCP应用有了基本的概念。本文介绍MCP在数据领域的应用探索，通过MCP服务实现以Text2SQL的方式统计数据信息。本文包括以下内容：
1. 服务核心组件介绍
2. MCP数据服务实现
3. 数据服务功能验证
效果如下：
一、服务核心组件介绍
该MCP Server包括Resources、Prompts、Tools组件。首先介绍各组件概念及使用场景。
1. Resources
Resources 是 MCP中的一个核心组件，它允许Server暴露可以被 clients 读取并用作 LLM 交互上下文的数据和内容。
Resources 代表 MCP server 想要提供给 clients 的任何类型的数据。这可以包括：文件内容、数据库记录、API 响应、实时系统数据、屏幕截图和图像、日志文件等等。每个 resource 都由一个唯一的 URI 标识，并且可以包含文本或二进制数据。
Resources 可以包含两种类型的内容：
（1）文本资源
文本资源包含 UTF-8 编码的文本数据。这些适用于：
源代码
配置文件
日志文件
JSON/XML 数据
纯文本
（2）二进制资源
二进制资源包含以 base64 编码的原始二进制数据。这些适用于：
图像
PDFs
音频文件
视频文件
其他非文本格式
2. Prompts
Prompts 允许 servers 定义可复用的提示模板和工作流，clients 可以轻松地将它们呈现给用户和 LLMs。它们提供了一种强大的方式来标准化和共享常见的 LLM 交互。
MCP 中的 Prompts 是预定义的模板，可以：
接受动态参数
包含来自 resources 的上下文
链接多个交互
引导特定的工作流程
3. Tools
Tools 是MCP中的核心组件，它允许 servers 暴露可执行函数，这些函数可以被 clients 调用。通过 tools，LLMs 可以与外部系统交互、执行计算并采取进一步行动。如前文中的weather服务。
二、MCP数据服务实现
基于MCP实现数据库表结构查询、数据抽样、关联分析等核心功能，验证资源与工具的协同能力。
1. Resources
（1）列举数据库中表信息
（2）查询特定表的Schema
（3）查询表之间的关联信息
（4）表数据抽样
2. Tools
（1）执行只读Select查询语句
（2）统计表数据量
3. Prompts
（1）探索数据库
（2）分析表信息
（3）分析表关联
三、数据服务功能验证
通过Text2SQL服务将自然语言转化为SQL语句，完成订单总量统计、维度分类分析（如每日订单量、订单状态分布）及跨表关联查询（如特定商品类别的订单统计），提升数据查询效率与易用性。
数据包括用户表Users、订单表Orders、订单明细表Order_items以及商品信息表Products，其中订单明细表与订单表和商品表关联，数据模型如下：
1. 总量统计
统计订单总量
2. 维度分类统计
（1）统计每天订单量
（2）统计各状态的订单量
3. 关联统计
统计购买服装类的订单量
四、总结
本文系统性地探讨MCP在数据领域的应用实践，聚焦于通过Text2SQL服务实现自然语言到结构化查询的智能化转换。通过核心组件解析、数据服务实践与功能验证，全面展现MCP在数据管理与分析中的技术潜力与实用价值。未来随着场景深化，结合更丰富的工具链与模型优化，MCP有望成为企业数据智能化的核心基础设施。
- End -
