让大模型使用本地MySql数据库：MCP就是大模型点外卖

摘要：很多粉丝反馈了一些问题，比如：MCP能不能解决很多文档资料的整理？MCP能不能返回很长的内容？MCP能不能从试题资料库中自动出题？等等吧。

大家好，我是程序员寒山。

上一期我们讲了MCP的大概介绍，并展示了如何使用MCP协议，让大模型使用本地数据库的简单过程。

很多粉丝反馈了一些问题，比如：MCP能不能解决很多文档资料的整理？MCP能不能返回很长的内容？MCP能不能从试题资料库中自动出题？等等吧。

今天呢我们就从MCP的技术解析，深入了解MCP的妙用。让你彻底明白MCP的原理，然后就可以判断是否需要MCP，以及如何使用MCP，MCP到底可以实现哪些功能。

大模型点外卖MCP技术解析：AI的"万能翻译官"实战演练：构建智能菜谱系统，代码分析粉丝问题分析解答

这种现象的背后，是大模型幻觉以及数据孤岛的困境。

要解决此类问题，需要给大模型提供必要的专业数据，传统方式要让大模型连接MySQL数据库，开发者需要：

编写API接口设计数据格式规范处理权限验证维护接口稳定性

每个数据库都需要重复造轮子，就像每家餐厅都要进行门店的装修设计，需要一个专业团队来完成。

而MCP（Model Context Protocol）的出现，如同为AI世界制定了万能互联标准，让大模型可以即插即用各类数据源。

就像是我们现在使用外卖一样，不再关心店铺的装修和桌椅板凳的问题，我们只需要按照外卖流程下单，餐就送到门口了。

MCP就像是大模型点外卖，不管是京东还是美团，流程和协议是一样的，只要客户点餐都可以送到门口。

大模型需要的数据，只需要按照MCP的协议发送请求，MCP服务器会自动执行SQL查询，并返回结果。这些结果会作为大模型的上下文输入，大模型会根据这些数据生成更智能的回答。

接下来我们将用菜谱数据库的实例，揭秘这项技术的神奇之处。

需求解析：用户提问"四川特色菜有哪些？"协议封装：AI生成标准化请求{ "method": "query_recipes", "params": { "cuisine": "四川菜", "limit": 5 }}服务响应：MCP服务器执行SQL查询SELECT * FROM recipes WHERE cuisine='四川菜' LIMIT 5结果返回：结构化数据自动融入回答，大模型生成智能回答。数据库示例：CREATE TABLE recipes ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(100), ingredients TEXT, steps TEXT, difficulty ENUM('简单','中等','复杂'));MCP服务器配置（Python示例）：@app.read_resourceasync def read_recipe(uri: str): if uri.startswith("mysql://recipes/"): dish_id = uri.split("/")[-1] result = mysql.query(f"SELECT * FROM recipes WHERE id={dish_id}") return json.dumps(result)

用户提问：
"我想学做一道适合新手的川菜"

系统响应流程：

解析"川菜"和"新手"关键词生成MCP请求：{ "method": "search_recipes", "params": { "cuisine": "四川菜", "max_difficulty": "简单" }}执行SQL查询：SELECT * FROM recipes WHERE cuisine='四川菜' AND difficulty='简单'ORDER BY RAND LIMIT 1传统方式MCP方案提升效果每个数据库独立开发接口统一协议即插即用开发效率提升300%需要预定义所有查询方式支持动态发现新工具灵活度提升单向数据请求双向实时通信响应速度提升40%分散的安全策略统一权限控制体系安全性提升

典型案例：菜谱APP接入MCP后，菜谱问答准确率提升还比较明显的。但随着MCP的引入，用户体验和效率都大大提升。

五、粉丝问题解析

MCP能不能解决很多文档资料的整理？

解析：其实到这里大家应该明白MCP是什么，它就是一个协议标准，只要能按照这个标准实现相应的功能，就可以实现文档的整理，多少都可以实现的。

MCP能不能返回很长的内容？

解析：这个协议本身没有限制的，但是大模型的上下文是有限制的，超过了大模型的上下文就执行不了，就像点外卖，你可以点很多，关键是能吃的完么？

MCP能不能从试题资料库中自动出题？

解析：这其实是一个比较复杂的问题，智能出题应该是项目，不是一个简单的功能，要实现很多的细分功能，比如年级范围、难易程度，还有需要借助大模的推理，题目的考点不能重复，等等，MCP更多的是提供查询试题的能力，但是给模型的工作流设计好了，应该也是可以实现的。

结语：
MCP犹如为AI世界装上了"触手"，让大模型不仅能背诵菜谱，更能实时获取最新美食数据。

随着技术发展，或许不久的将来，AI真的能通过MCP协议，像《中华小当家》里的料理仙人般，创造出令人惊艳的全新菜式。

想要体验这波技术红利么？

想要解决自己的很多数据无法给大模型使用的问题么？