# 基于DWS MCP Server搭建数据分析Agent 在企业数据分析和运营决策过程中，业务人员常需从数据仓库提取数据并生成分析报告。传统模式下，业务人员需将数据需求提交给开发人员，由开发人员编写SQL语句查询数据，再将结果反馈给业务人员。这一流程通常耗时数天，频繁的沟通迭代进一步拖慢了决策效率。 随着大语言模型（LLM）技术的成熟，是否存在一种方式能让业务人员直接使用自然语言与数据库交互，无需编写SQL即可完成数据查询与分析？ **DWS MCP Server** 正是为解决这一需求而生的方案。它基于**MCP（Model Context Protocol）协议**，将DWS数据库的元数据查询、SQL执行等能力以标准化工具接口暴露给大模型，使LLM能够自动理解数据库结构、生成SQL语句并执行查询，最终将查询结果进行业务解读与可视化呈现。 通过本实践，您可以快速搭建一个以**DWS + MCP + LLM** 为核心的数据分析Agent，实现"**自然语言提问 \> 自动生成SQL \> 查询执行 \> 分析报告**"的一键式数据服务。 #### 基本概念 在开始配置之前，了解以下核心概念有助于您更好地理解本文档的操作背景。 - **MCP（Model Context Protocol）**：由Anthropic于2024年11月提出的开放协议标准，旨在解决大语言模型与外部系统（如数据库、API）交互的碎片化问题。MCP通过标准化接口，让LLM动态理解工具功能并执行操作，降低集成成本。类比理解：MCP之于AI应用，相当于USB之于外设------提供统一的标准接口，让不同系统可以即插即用。 - **MCP Server**：实现了MCP协议的服务端程序，负责将特定系统（如数据库）的能力以Tools和Resources的形式暴露给支持MCP协议的客户端。本文中的DWS MCP Server即是一个将DWS数据库能力暴露给LLM的服务端。 - **MCP Client**：支持MCP协议的客户端应用，负责与MCP Server通信并向LLM转发工具调用请求。常见的MCP客户端包括Cline（VS Code插件）、Claude Desktop等。 - **Agent（智能体）**：基于LLM构建的自动化系统，能够根据用户输入的自然语言指令，自主规划任务步骤、调用外部工具并完成复杂工作流。本文搭建的数据分析Agent即为一个能够自动查询数据库并生成分析报告的智能体。 - **uv**：一个高性能的Python包管理器和运行器，用Rust编写，可快速安装和运行Python项目。在本实践中用于启动DWS MCP Server。可通过pip install uv安装。 - **Psycopg2**：Python语言中最流行的PostgreSQL数据库适配器，DWS基于PostgreSQL内核，因此使用Psycopg2作为DWS MCP Server与数据库之间的连接驱动。 #### 功能介绍 DWS MCP Server目前支持元数据查询、语句执行、监控信息查询等基本功能，以MCP协议中的工具（Tools）和资源（Resource）两种形式向支持MCP协议的客户端暴露。相关工具和资源参见[表1]和[表2]。 表1数据库管理工具（Tools） | 名称 | 描述 | |:---|:---| | **list_databases** | 列出所有数据库。 | | **get_activity** | 从 pgxc_stat_activity视图获取最近的查询活动。 | | **execute_query** | 执行 SQL 查询。 | | **list_schemas** | 列出当前数据库中的所有模式。 | | **list_tables** | 列出指定模式下的所有表。 | | **list_views** | 列出指定模式下的所有视图。 | | **get_table_info** | 获取表/视图的定义。 | | **get_comment** | 获取模式/表的注释。 | 表2可用资源（Resources） | 资源URI | 功能说明 | |:---|:---| | gaussdb:///{schema}/tables | 列出指定模式下的所有表 | | gaussdb:///{schema}/views | 列出指定模式下的所有视图 | | gaussdb:///{schema}/{table}/attributes | 列出指定表/视图所有的列 | | system:///{system_path} | 系统信息（例如 /version） | #### 前提条件 - 已创建DWS集群，且集群状态为"可用"。如需创建集群，请参见[创建DWS存算分离集群](https://support.huaweicloud.com/mgtg-dws/dws_01_0219.html) 。 - 已获取DWS集群的连接信息（主机IP、端口号、数据库名、用户名及密码）。参见[获取DWS集群连接地址](https://support.huaweicloud.com/mgtg-dws/dws_01_0033.html)。 - 客户端所在环境与DWS集群之间网络连通。如果集群为内网访问，需确保客户端与集群在同一VPC下；如需公网访问，请先绑定弹性公网IP。 - Python版本为3.10及以上。可通过命令python --version或python3 --version查看当前版本。 - uv版本为0.6.7及以上。可通过命令uv --version查看当前版本；如未安装，执行pip install uv安装。 - 已安装VS Code编辑器并安装Cline插件。如使用其他MCP客户端（如Claude Desktop），需确保客户端支持MCP协议的stdio传输方式。 #### 步骤一：搭建Agent和配置Server 以下使用Cline作为客户端演示如何配置使用DWS MCP Server。您也可根据需求选择其他支持MCP协议的客户端（如Claude Desktop等），配置方式类似。 1. 从GitHub下载DWS MCP Server源码到本地环境。 1. 打开VS Code，按下Ctrl + \`（反引号，即键盘左上角Esc下方的按键）打开终端面板。也可通过菜单栏**终端 → 新建终端**打开。 2. 在终端中执行以下命令下载或更新uv。 如果已安装uv可跳过此步骤。 ``` pip install uv ``` 3. 在终端中执行以下命令克隆源码仓库： ``` git clone https://github.com/HuaweiCloudDeveloper/mcp-server.git ``` 注意源码默认下载到**huaweicloud_dws_mcp_inner**目录下，请在后续Cline配置步骤中进行设置。例如，若在/home/user/下执行clone，则该目录路径为/home/user/mcp-server/huaweicloud_dws_mcp_inner。 ![](https://support.huaweicloud.com/bestpractice-dws/figure/zh-cn_image_0000002662913763.png "点击放大") 2. 为Cline配置大模型访问凭证，使其能够调用LLM进行自然语言推理与工具调用。 1. 单击Cline对话面板右上角的**齿轮图标**（设置按钮），进入Cline设置界面。 2. 在设置界面的**API Configuration** 区域，根据自身使用情况填入以下信息： - **API Provider**：选择您使用的大模型服务商（如OpenAI、Anthropic等）。 - **OpenAI Compatible API Key**：填入对应的API密钥。 3. 填写完成后，设置会自动保存。 ![](https://support.huaweicloud.com/bestpractice-dws/figure/zh-cn_image_0000002632761222.png "点击放大") 3. **配置MCP Server** 。将DWS MCP Server注册到Cline客户端，使其能够发现并调用DWS数据库工具。 1. 单击Cline对话面板右上角的MCP图标，进入MCP配置界面。 2. 单击**Installed** 页签，在下方单击**Configure MCP Servers**按钮，此时会打开一个JSON配置文件。 3. 在配置文件中填入以下DWS MCP Server配置，各参数说明参见[表3]。 ``` { "mcpServers": { "DWS": { "disabled": false, "timeout": 60, "type": "stdio", "command": "uv", "args": [ "--directory", "/path/to/huaweicloud_dws_mcp_inner", "run", "server.py" ], "env": { "DB_HOST": "192.168.0.1", "DB_PORT": "8000", "DB_NAME": "gaussdb", "DB_USER": "dbadmin", "DB_PWD": "password" } } } } ``` 表3Cline参数说明 | 参数名称 | 描述 | 示例 | |:---|:---|:---| | /path/to/huaweicloud_dws_mcp_inner | MCP Server源码所在目录。 | 替换为huaweicloud_dws_mcp_inner目录所在路径。 | | host_ip | DWS集群IP地址。 | 192.168.0.1 | | port_no | DWS集群端口号。 | 8000 | | database | DWS数据库名称。 | gaussdb | | username | DWS数据库用户名称。 | dbadmin | | password | DWS数据库用户密码。 | - | 4. 如果因网络问题无法使用uv，可以**通过python启动server** ，步骤如下。 1. 在源码目录下通过pip安装dws-mcp-server。 ``` pip install . ``` 2. 将Cline的MCP Server配置更换为如下参数。注意，/path/to/huaweicloud_dws_mcp_inner/src/server.py 替换为 DWS MCP Server 源码中server.py的完整路径。 ``` { "mcpServers": { "DWS": { "disabled": false, "timeout": 60, "type": "stdio", "command": "python", "args": [ "/path/to/huaweicloud_dws_mcp_inner/src/server.py", ], "env": { "DB_HOST": "host_ip", "DB_PORT": "port_no", "DB_NAME": "database", "DB_USER": "username", "DB_PWD": "password" } } } } ``` 保存配置信息后，观察Cline MCP页面是否成功加载DWS MCP Server，如能够加载DWS Server并显示对应工具及资源，说明配置成功。 ![](https://support.huaweicloud.com/bestpractice-dws/figure/zh-cn_image_0000002663092027.png "点击放大") 5. DWS MCP Server通过 Psycopg2 连接集群，需要放通DWS安全组网络。 1. 进入[DWS控制台](https://console.huaweicloud.com/dws)，左侧导航栏单击"集群 \> 集群列表"，单击集群名称进入DWS集群详情。 2. 单击安全组名称。 图1DWS安全组 ![](https://support.huaweicloud.com/bestpractice-dws/figure/zh-cn_image_0000002632879052.png "点击放大") 3. 选择"入方向规则 "，检查是否已放通端口为8000的所有IP。如下图，如果没有则手动添加一条规则。 ![](https://support.huaweicloud.com/bestpractice-dws/figure/zh-cn_image_0000002633038974.png "点击放大") #### 步骤二：使用自然语言完成SQL查询并生成报表 完成客户端及集群相关配置后，即可开始使用数据分析Agent。以下以Cline为客户端，基于TPC-DS数据集进行演示。 **演示场景**：根据TPC-DS相关表的数据，对1998\~2002年间的销售情况进行分析并提出洞察与建议，最终交付数据分析报告。 DWS MCP Server为LLM提供了准确的数据来源，依赖模型的推理和分析能力，您可以在无需手动编写SQL查询语句的情况下获取数据，用自然语言一键式完成查询，并进一步借助LLM对数据进行初步的分析和洞察。 1. 在Cline的对话框中输入需要完成的数据分析任务的Prompt。例如： "请根据数据库中的TPC-DS数据，分析1998年至2002年间的销售趋势，包括年度销售额变化、热销品类排名、季节性波动等，并给出业务建议。" ![](https://support.huaweicloud.com/bestpractice-dws/figure/zh-cn_image_0000002663354395.png "点击放大") 2. 发送任务后，Cline会调用模型并依据推理结果发起一系列tools或resource的调用请求(如下显示)。 大部分无需干预，您只需要观察请求主体并**选择同意** （可以按需开启自动同意执行）。 - **解析任务并生成执行计划** 。模型理解用户意图，拆解分析任务为多个子步骤。 ![](https://support.huaweicloud.com/bestpractice-dws/figure/zh-cn_image_0000002663275149.png "点击放大") ![](https://support.huaweicloud.com/bestpractice-dws/figure/zh-cn_image_0000002633036014.png "点击放大") - **调用工具获取元数据** 。模型自动调用list_tables、get_table_info等工具（参见[表1]），了解数据库中有哪些表以及表结构。 ![](https://support.huaweicloud.com/bestpractice-dws/figure/zh-cn_image_0000002633036050.png "点击放大") ![](https://support.huaweicloud.com/bestpractice-dws/figure/zh-cn_image_0000002663275381.png "点击放大") - **生成SQL并执行查询** 。根据元数据信息，模型推理并生成查询SQL，调用execute_query工具获取具体数据。 ![](https://support.huaweicloud.com/bestpractice-dws/figure/zh-cn_image_0000002632877448.png "点击放大") - **生成分析报告** 。模型将查询结果整理为结构化的分析报告，包含数据表格和业务解读。 ![](https://support.huaweicloud.com/bestpractice-dws/figure/zh-cn_image_0000002633042282.png "点击放大") ![](https://support.huaweicloud.com/bestpractice-dws/figure/zh-cn_image_0000002632883028.png "点击放大") ![](https://support.huaweicloud.com/bestpractice-dws/figure/zh-cn_image_0000002663282581.png "点击放大") ![](https://support.huaweicloud.com/bestpractice-dws/figure/zh-cn_image_0000002633043676.png "点击放大") - **输出总结** 。模型给出关键洞察和业务建议。 ![](https://support.huaweicloud.com/bestpractice-dws/figure/zh-cn_image_0000002663283327.png "点击放大") #### 总结 通过搭建DWS MCP Server，企业与数据分析团队可以将自然语言对话与DWS数据仓库无缝衔接，实现"一键查询、自动化报表、动态分析"的全链路数据服务。按本实践步骤完成配置后，LLM将直接识别MCP工具接口（如list_databases、execute_query等），在安全约束内调用接口进行SQL生成与执行。元数据查询（schema、tables、views）与业务查询结果无缝串联，随后模型可立即进行业务解读、可视化图表与洞察报告的自动生成。该方案不仅显著降低了传统SQL开发的门槛和运维成本，还提升了数据迭代的响应速度，为数据驱动决策提供了高度可靠且易扩展的技术平台。