LLM大模型在數據分析領域的挑戰
在數據分析領域，大模型（LLM）具備強大語言理解能力，NL2SQL等各類智能化工具也極大提升了數據分析人員的分析效率，但仍舊面臨不少挑戰：
- 傳統 LLM 缺乏實時數據接入能力，無法動態調用專業工具鏈，上下文記憶鏈路短，數據分析經過多步驟分解后逐漸出現幻覺
- 數據分布在不同系統，例如在線數據平臺、本地CSV/Excel等文件，跨系統數據整合需大量準備時間，取數仍然需要大量依賴取數工程師和取數平臺
- 如果使用靜態文件交換，難以做數據審計，即使數據實時更新，但是也只能進行 T+1 的離線分析，且需經歷數據清洗（占比 28%）、格式轉換（占比 22%）、版本核對（占比 15%）等冗長環節
Hologres對接了標準的MCP協議，通過與眾多支持MCP的平臺聯動，可以構建跨數據源、多步驟分解的數據分析Agent，解決LLM在數據預處理、可視化解讀和科學推理環節存在的系統性缺陷。同時，由于Hologres具備高性能數據分析、湖倉一體數據分析的能力，可以快速輸出數據結果，并與湖倉的歷史數據進行聯合分析，極大簡化分析人員的分析流程，提高分析效率。
Hologres已成為MCP官方集成服務：??https://github.com/modelcontextprotocol/servers??
MCP介紹：重構 AI 與外部系統的標準化連接協議
模型上下文協議（Model Context Protocol，MCP）是 Anthropic 于 2024 年推出的開源標準，旨在解決大模型與外部工具、數據源的集成難題。其核心作用是通過標準化接口架構，將 AI 模型的決策邏輯與外部資源解耦，形成 "智能大腦 + 外接四肢" 的協同模式。
該協議通過定義四大核心原語實現交互標準化：
- 資源（Resources）：結構化數據片段，如實時行情數據、歷史報表等，為 LLM 提供決策依據；
- 工具（Tools）：封裝的可執行函數，支持 SQL 查詢、可視化渲染等專業操作；
- 提示（Prompts）：預定義的任務指令模板，引導 LLM 生成符合業務規范的輸出；
- 采樣（Sampling）：異步調用機制，允許服務器向 LLM 請求多輪推理結果。
這種標準化設計帶來顯著優勢：開發人員只需編寫一次接口代碼，即可實現與多數據源的無縫對接，將傳統 “一對一” 集成模式升級為 "一對多" 的標準化生態。
Hologres + MCP +LLM 搭建數據分析Agent的優勢
- 實時數據中樞：通過 MCP 管道實現Hologres與 API / 數據庫 / 物聯網設備等多源數據毫秒級接入，同時，Hologres作為高性能實時數倉，在Agent的逐步分解分析時，輸出結果更快。
- 湖倉數據加速：支持Agent通過Hologres直接對MaxCompute、OSS等湖倉數據訪問，無需頻繁搬運數據，MaxCompute透明加速性能提升10倍。
- 智能數據工廠：Hologres 實時數據庫自動完成數據清洗、標準化與元數據管理，預處理效率提升 85%
- 對話式分析引擎：LLM 直接調用實時數據接口，支持自然語言提問生成動態可視化報告，響應時間 < 2 秒
- 資源隔離與降本：?Hologres支持秒級擴縮容，Agent數據分析資源可以與數據生產系統隔離，讓分析成本降低 30%。
數據分析Agent Demo：
1、選擇Hologres中的DataSource
2、提出需要分析的問題
“幫我從Hologres中讀取數據，分析下在public這個schema下的數據，分析下1995年相較于1994年在 BRAZIL 銷售情況的變化，如何提升銷售額，并使用中文回答。答案中可以使用一些圖表去解釋一些信息，圖表使用html寫。”
3、拆解數據分析步驟并通過Hologres運行：
- 查看與銷售相關的表結構
- 查詢BRAZIL對應的國家代碼
- 按月分析1994 年和 1995 年 BRAZIL的銷售情況
- 按類別分析1994 年和 1995 年 BRAZIL的銷售情況
- 按客戶細分市場分析1994 年和 1995 年 BRAZIL的銷售情況
- 按配送方式分析1994 年和 1995 年 BRAZIL的銷售情況
- 分析訂單優先級與銷售情況的關系
4、生成數據分析報告
- 基于上述分析數據，生成HTML圖表代碼，轉成可視化數據報告
- 輸出 BRAZIL 1994 年至 1995 年 銷售數據分析以及銷售額提升建議
??https://cloud.video.taobao.com/vod/OQHryLrnqaTK4moa6SEjwk_2Hzr4gNnAy3uD2nZk6ZA.mp4???
如何通過Hologres + MCP +LLM搭建數據分析Agent
Hologres 可以使用 MCP 與各類 LLM 的 AI Agent 集成，例如 Cline、Cursor、Claude 等都支持。Hologres提供了hologres-mcp-server (源碼地址為：)來對接各種AI Agent。Hologres-mcp-server提供了多種能力，包括：Hologres中元數據（Schema、表等）查詢、執行SQL、查看query log等等。可以用于數據分析、管理運維等多種場景。本文簡單介紹怎么用hologres-mcp-server來做數據分析和洞察。
接下來，我們會使用Claude進行部署展示。
環境準備
啟動 MCP 之前，請確保環境滿足以下條件
- Python 3.13 或更高版本（可使用 檢查）
- uv 0.6.7 或更高版本（可使用 檢查），安裝方式可以??參考手冊??
- mcp 1.4.0 或更高版本
- psycopg2 2.9.5 或更高版本
- 正在運行的 Hologres 實例，創建實例可以??參考手冊??
與 Claude Desktop 集成
下載 Hologres MCP Server
使用 pip 安裝 hologres-mcp-server
pip install hologres-mcp-server
配置 Claude Desktop
進入 Claude 的 Settings 頁面，在 Developer 的 Tab 中，點擊 Edit Config
在 配置文件中，配置如下 MCP Server 信息
{
"mcpServers": {"hologres-mcp-server": {"command": "uv","args": ["run","--with","hologres-mcp-server","hologres-mcp-server"],"env": {"HOLOGRES_HOST": "host","HOLOGRES_PORT": "port","HOLOGRES_USER": "access_id","HOLOGRES_PASSWORD": "access_key","HOLOGRES_DATABASE": "database"}}}
}配置完成后保存配置。重新啟動 Claude Desktop。
當我們查詢相關內容的時候，Claude Desktop 就能自動使用 MCP 對接 Hologres 實例。
驗證
要驗證 Claude Desktop是否已成功與 Hologres MCP Server 集成：
打開 Settings 頁面，在 Developer 的 Tab 中，檢查“hologres-mcp-server”是否出現在 MCP 服務器列表中，并查看 MCP Server 是否有報錯。
數據分析體驗
下面的例子中，已經在 Hologres 中導入了 TPC-H 的樣例數據。TPC-H是一個標準測試集，它模擬了一個商戶的銷售（訂單）信息系統。
在 Claude Desktop 我們提出一個問題。
幫我從Hologres中讀取數據，分析下在public這個schema下數據，分析下 1995 年相較于 1994 年在 BRAZIL 銷售情況的變化，如何提升銷售額。并使用中文回答。答案中可以使用一些圖表去解釋一些信息，圖表使用html寫。
可以看到當沒有配置 MCP 時，模型無法良好的獲取數據。可以看到下圖中 Agent 無法很好的獲取數據進行分析
此時我們配置上 MCP，使 Agent 能夠良好的對接 Hologres 后，可以看到 Agent 就可以去選擇在 Hologres 中資源，提升分析的效率和準確性
分析時 Agent 可以輕松地調用 MCP 提供的各種工具，訪問 Hologres 中的數據，得益于 Hologres 強勁的查詢性能，Agent 可以快速地獲取分析需要的數據。
最后，在數據收集完畢后，即可分析數據，生成結果報告
總結
MCP 協議通過標準化接口，為 LLM 提供統一的數據訪問通道，解決傳統模型無法動態調用實時數據源的痛點。二者結合后，可實現 LLM 對 Hologres 中數據的高效檢索與計算，并且借助Hologres數據湖和MaxCompute 透明加速能力，顯著提升復雜分析任務的實時性與準確性，為智能決策系統提供可靠支撐。
如果想體驗Demo中Hologres的相關能力，歡迎在阿里云官網搜索Hologres進行免費試用。
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