PolarDB MySQL MCP：一句话搭建知识问答系统
背景
MCP
模型上下文协议（Model Context Protocol，简称MCP）是一个由 Anthropic 在 2024 年 11 月 25 日开源的新标准。MCP 为 AI 模型连接不同数据源和工具提供了标准化方式，MCP通过统一的数据交互规范，让LLM能够像“即插即用”一样快速对接表格、数据库、API、外部工具等多样化资源。
PolarDB
PolarDB是阿里巴巴自研的新一代云原生数据库，在计算存储分离架构下，利用了软硬件结合的优势，为用户提供具备极致弹性、高性能、海量存储、安全可靠的数据库服务。PolarDB MySQL版100%兼容原生MySQL的多个版本，包括MySQL 5.6、MySQL 5.7和MySQL 8.0。
PolarDB MySQL版本推出的列存索引（In-Memory Column Index，简称IMCI）面向OLAP场景大数据量复杂查询。通过列存索引，PolarDB MySQL版实现了一体化的实时事务处理和实时数据分析的能力，成为一站式HTAP数据库产品解决方案。通过一套数据库系统，即可满足业务的OLTP及OLAP需求。PolarDB MySQL的AI节点还内置各种AI大模型和机器学习组件，无需手动将PolarDB中的数据同步至其他AI平台，便可直接通过SQL语句调用内置的AI大模型来完成复杂的分析任务。
PolarDB MySQL MCP
环境准备
VScode IDE+Cline插件
下载VSCode，并安装Cline插件，在百炼中申请千问API
Cline中配置LLM(qwen-max-latest)
PolarDB MySQL MCP Server安装
具体安装参考：https://github.com/aliyun/alibabacloud-polardb-mcp-server/blob/master/polardb-mysql-mcp-server/README.md
Cline安装好了MCP Server的效果
MCP Server 提供的功能
polardb-mysql://tables：列出当前数据库所有表信息
polardb-mysql://models：列出当前已经创建的模型算法
polardb-mysql://{table}/field：列出具体表的字段信息
polardb-mysql://{table}/data：列出具体表的数据(默认读取50行)
execute_sql: 执行符合PolarDB MySQL语法的SQL语句
polar4ai_update_index_for_text_2_sql: 利用polardb的AI节点,对当前库的表建索引，用于文本转SQL或者文本转chart
polar4ai_text_2_sql:利用polardb的AI节点,将用户的文本转换成sql语句
polar4ai_text_2_chart:利用polardb的AI节点,将用户的文本统计需求直接转换成图表
polar4ai_create_models:使用polar4ai语法，创建各种自定义算法模型
polar4ai_import_doc:利用polardb的AI节点,将用户本地目录的文档导入到PolarDB中形成知识库；
polar4ai_search_doc:利用polardb的AI节点,从PolarDB中的知识库中搜索用户问题并返回答案；
tools
resouces
RAG
大模型幻觉
如下图所示，直接想LLM咨询：“介绍下PolarDB代理的全局一致性”，回答的结果完全是自己瞎编造的，将各种DB的通用特性瞎编在一起，对于不太熟悉PolarDB代理的同学，有明显的误导作用。
RAG是什么
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合信息检索技术与大语言模型（LLM）生成能力的技术框架，其核心思想是通过从外部知识库中检索相关信息，并将这些信息作为提示（Prompt）输入给LLM，从而提升模型回答的准确性、可控性和时效性，对于解决上面的幻觉有明显的效果。
为何选择RAG而非直接微调
解决模型幻觉问题：RAG通过引入外部知识库的实时检索结果，为LLM提供事实依据，减少模型因知识缺失或过时而产生的“一本正经胡说八道”现象而微调仅能固化训练数据中的知识，无法动态更新，对幻觉问题的缓解有限
实时性与时效性：RAG的知识库可动态更新（例如接入最新财报、政策文件），使LLM能应对时效性问题（如回答“2025年春运数据”）。相比之下，微调需要重新训练模型才能更新知识，成本高且耗时
数据安全与隐私保护：企业可通过RAG将私有数据存储在本地知识库中，仅通过检索传递必要信息给LLM，避免将敏感数据上传至第三方模型进行微调，从而降低数据泄露风险
成本与灵活性：微调需要大量计算资源和标注数据，且模型参数固定后难以适应新领域。RAG无需修改模型参数，仅需更新知识库即可快速适配新场景（如切换医疗、金融领域），显著降低维护成本
可解释性与可控性：RAG的检索结果可作为生成答案的参考来源，增强输出的可追溯性；而微调后的模型决策过程难以透明化
RAG的核心流程
索引构建：将知识库中的文本分块（Chunking），通过嵌入模型（Embeddings）将文本转化为向量并存入向量数据库
检索：用户提问时，将查询内容向量化后，在向量数据库中检索最相关的Top-K结果
生成：将检索到的上下文与用户问题组合成Prompt，输入LLM生成最终答案
本文的MCP Server在RAG流程中能扮演的角色
知识库建立：MCP Server提供了有如下能力的接口(Tool): 读取本地文件、然后进行文本分块和向量化，最后存储到向量数据库中；
知识检索：MCP Server提供了向量数据库的检索接口(Tool)，以便LLM回答问题前，先检索到相关的知识作为上下文Prompt，避免大模型幻觉产生；
知识问答系统搭建和效果演示
演示
本演示讲述的通过PolarDB MySQL MCP Server 来实现实时分析能力知识问答系统（RAG应用） ，通过在vcsode的cline插件(其他客户端cursor等类似) 描述一句话，即可以将本地的一个目录下所有的知识文件导入到PolarDB中，然后就可以进行知识问答，具体如下
知识库建立
问题：将目录/Users/zhengmaozhou/code/mcp/test/proxy 中的文件导入到PolarDB中，形成知识库；
结果：成功将文件导入到知识库中，并告知导入了13个文件和163个条目；
知识问答
有MCP Server和知识库时(知识库的内容为PolarDB的代理介绍)
问题：介绍下PolarDB代理的全局一致性原理
结果：把PolarDB的全局一致性功能都给列出来了，相比于直接让模型回答，明显解决了大模型幻觉的问题。
问答系统原理说明
组件说明
PolarDB MySQL实例
AI节点：PolarDB for AI是PolarDB MySQL版的分布式机器学习组件，内置多种AI大模型。您无需手动将PolarDB中的数据同步至其他AI平台，便可直接通过SQL语句调用内置的AI大模型来完成复杂的分析任务。此外，PolarDB for AI还支持通过SQL语句来构建自定义模型和加载外部模型，本文主要使用了AI节点的文本向量化能力；
IMCI节点：PolarDB MySQL的列存节点，本文主要使用了列存节点的向量存储和检索召回功能；
PolarDB MCP Server 提供了下面两个tools
import_doc：读取本地目录的所有文件，然后进行文本切片分割，并通过polardb AI节点进行向量化，最后存储到polardb的IMCI节点中的向量数据库中；
search_doc: 将需要搜索文本向量化，最后通过IMCI节点的向量数据库查询匹配到合适的条目；
具体的流程
知识库建立
检索召回
总结
从上面的例子可以看出，不管PolarDB MySQL兼容MySQL语法的SQL执行功能，还是自身OLAP和AI等特有的功能，通过MCP 协议暴漏给LLM，极大降低了用户的使用成本，为后续可能的DB-Agent智能体实现更加智能化能力提供可能。
PolarDB MCP获取/部署
Github仓库：https://github.com/aliyun/alibabacloud-polardb-mcp-server
阿里云百炼
PolarM: https://bailian.console.aliyun.com/?tab=mcp#/mcp-market/detail/polardb-mysql
PolarPG: https://bailian.console.aliyun.com/?tab=mcp#/mcp-market/detail/polardb-postgresql
阿里云函数计算MCP
PolarM： https://cap.console.aliyun.com/template-detail?template=258
PolarPG：https://cap.console.aliyun.com/create-project?template=259
pypi
PolarM: https://pypi.org/project/polardb-mysql-mcp-server/
PolarPG：https://pypi.org/project/polardb-postgresql-mcp-server/
