MCP是什么？为什么要用它？

MCP全称Model Context Protocol，简单说就是让AI助手能够调用外部工具的标准协议。想象一下，如果AI只能聊天，那就像一个很聪明但没有手的人。MCP就是给AI装上了"手"，让它能够真正操作数据库、文件系统等等。

对于数据库操作来说，MCP的优势特别明显：

• 一问即答：直接问AI就能获取数据库信息
• 安全可控：AI只能调用你预设的工具函数
• 智能分析：AI能理解数据关系，给出有用的建议

第一步：项目结构搭建

咱们先把项目的骨架搭起来。

为什么这样设计？

• 使用 uv 作为包管理器，更现代更快速
• src/ 目录让代码结构更清晰
• data/ 存放测试数据和初始化脚本
• tests/ 目录为后续单元测试预留
• 配置文件简洁，专注核心功能

第二步：环境配置和依赖

咱们使用现代的 uv 包管理器来管理依赖：

pyproject.toml 文件内容：

为什么选择 uv？

• 速度极快：比 pip 快 10-100 倍
• 依赖解析：更智能的依赖管理
• 项目隔离：自动创建虚拟环境
• 现代标准：支持最新的 Python 包管理标准

第三步：数据库连接管理

数据库连接是整个项目的基础，咱们先把这部分搞定。我设计了一个DatabaseManager类来管理连接：

第四步：第一个MCP工具函数

现在是最重要的部分 - 实现第一个MCP工具函数list_tables()！

第五步：测试数据准备

光有工具还不行，得有数据来测试。第1周我们创建一个超级简单的测试数据库，重点是能让list_tables()功能工作：

运行这个脚本：

你就会得到一个包含3个基础表的测试数据库。

第六步：Cursor 集成测试

配置 Cursor

在 Cursor 的 MCP 配置中添加我们的服务器。打开 Cursor 设置，找到 MCP 配置部分：

正常来说是能开启的：

测试功能

总结与预告

第1章我们成功搭建了MCP数据库智能助手的基础，下一章将实现更多的工具函数。