作者：了哥
演示主題：AI 進行數據庫設計以及做數據分析
演示目的
演示通義靈碼對于數據庫的設計能力以及數據分析能力。
演示準備
- 準備數據庫，這里為了簡單實用 sqlite3
brew?install sqlite3
-
使用 vscode，同時安裝好通義靈碼的插件
-
安裝 uvx
pip?install uvx
這里需要注意 python 的環境 3.12 及以上，建議用 pipenv/poetry（https://python-poetry.org/）等配置 python 的環境變量。確保 uvx 安裝正確，信息參考如下：
- 安裝 mcp-server-sqlite
uvx?install ?mcp-server-sqlite
- 安裝 npm
brew?install npm
- 本地創建一個演示目錄，并創建一個 sqlite 文件
mkdir?<dir>
cd?<dir>
touch?demo.sqlite
- 在通義靈碼上配置 sqlite 以及以及 AntV 的 MCP 插件
通過 json 配置更改來添加 mcp 插件。
添加如下內容：
{"mcpServers":?{"git":?{"command":?"/opt/homebrew/bin/python3.12","args":?["-m",?"mcp_server_git",?"--repository",?"<你的工程路徑>"]},"mcp-server-sqlite":?{"autoApprove":?[],"disabled":?false,"timeout":?60,"command":?"mcp-server-sqlite","args":?["--db-path","<你的實際路徑>/demo.sqlite"],"transportType":?"stdio"},"mcp-server-chart":?{"command":?"npx","args":?["-y","@antv/mcp-server-chart"]}? ??}??
}
注意：這里需要更改數據庫文件的路徑到前面自己創建目錄的路徑。
8.（可選）安裝 vscode sqlite 插件
可以在 vscode 中安裝 sqlite 插件來瀏覽數據庫。
- 配置通義靈碼讓 agent 可以 mcp
演示步驟
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在 vscode 打開數據庫文件所在的文件夾
-
打開通義靈碼 Agent 模式，使用 qwen3-thing 開始對話，創建數據庫表以及插入樣本數據
Prompt： 查詢下我 demo.sqlite 數據庫有什么表
Lingma：
Prompt： 我想創建一個訂單表到我 demo.sqlite 數據庫，用于電商賣鞋的訂單表，字段請先根據你的理解提供
Lingma：
擴展：這里可以對話，讓模型修改字段或者是增加字段。
Prompt： 請給出前面創建表的 sql
Lingma：
CREATE?TABLE?orders (order_id?INTEGER?PRIMARY?KEY AUTOINCREMENT,customer_name TEXT?NOT?NULL,customer_email TEXT,shipping_address TEXT?NOT?NULL,product_id?INTEGER?NOT?NULL,product_name TEXT?NOT?NULL,product_size TEXT,product_color TEXT,quantity?INTEGER?NOT?NULL,total_price?DECIMAL(10,2)?NOT?NULL,status TEXT?DEFAULT?'pending',payment_method TEXT,payment_status TEXT?DEFAULT?'unpaid',payment_date DATETIME,shipping_cost?DECIMAL(10,2),shipping_status TEXT?DEFAULT?'not_shipped',create_date DATETIME?DEFAULT?CURRENT_TIMESTAMP
);
Prompt： 請通過 mcp 執行這些索引創建
Lingma：
Prompt：請給數據庫插入 100 條樣例數據
Lingma：
注意：這里可能是模型的原因，沒有一次性處理。
3. 使用通義靈碼做數據分析
Prompt：請按照訂單價格區間做分類分析
Lingma：
擴展：這里可以繼續讓模型做不同的分析。
Prompt：請按照訂單價格區間做分類分析，并拖過 mcp-server-chart 展示柱狀圖
Lingma：
)
