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使用场景/数据库查询

数据库 MCP(PostgreSQL / MySQL / Redis)

用自然语言查询、分析数据库。适合数据分析、运维排查、生成 SQL(需在受控环境使用)。

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什么是数据库查询?

数据库 MCP 让 AI 用自然语言查库:把「最近 30 天每日订单额」翻译成 SQL、解释慢查询执行计划、导出生成报表、对照 Schema 回答字段含义。Postgres / MySQL / SQLite 类 Server 提供连接与只读执行工具,Redis 类侧重键空间巡检。

安全是第一约束:务必使用只读账号接入,配合行级权限或视图收敛可见范围;开启语句白名单或人工确认写操作;生产库前先在同构的 staging 库演练。SQLite / DuckDB MCP 直接读本地文件,适合个人数据分析且无泄露连接串的风险。

提效实践:让 MCP 暴露 schema 检索工具,AI 先取相关表结构再写 SQL,可显著降低对不存在列的幻觉;把常用查询沉淀为 Skill,团队共享同一套「问数」口径。

适合做什么

  • 开发环境数据探查
  • 生成只读分析 SQL
  • Schema 文档化
  • Redis 键空间巡检

不太适合

  • 生产库无限制的写操作
  • 未脱敏的敏感表直接暴露给 AI
常见组合: Postgres MCP + SQL 分析 Skill → 对话式 BI

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前端设计评审

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评审并产出高品质、符合设计系统规范的生产级前端界面。以三大支柱评估:从洞察到行动的零摩擦、工艺质量、可信构建。适用:PR 评审、设计评审、无障碍审计、设计系统合规检查、富有创意的前端设计、UI 代码评审、组件评审、响应式检查、主题测试,以及打造令人难忘的 UI。不适用:后端 API 评审、数据库表结构评审、基础设施或 DevOps 工作、不含 UI 的纯业务逻辑,以及非前端代码。

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以清晰的命名、恰当的数据类型、约束、关联关系与多层校验定义数据库模型。在创建或修改数据库模型文件、ORM 类、schema 定义或数据模型关系时使用。适用于处理模型文件(如 models.py、models/、ActiveRecord 类、Prisma schema、Sequelize 模型)、定义表结构、设置外键与关联、配置级联行为、实现模型校验、添加时间戳或使用数据库约束(NOT NULL、UNIQUE、外键)。任何涉及数据完整性强制、关联定义或模型级数据校验的任务均适用。

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数据库迁移规范

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后端开发准则

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常见问题

AI 会不会直接改坏生产数据?

用只读账号从连接层杜绝写操作;确需写入时走「AI 生成 SQL → 人工审核 → 受控执行」流程,并要求带回滚方案。

本地分析用哪个最省事?

SQLite / DuckDB 类 MCP 最轻——直接指向本地文件,无需服务与凭证;Postgres 类需要连接串,建议指向 staging。

自然语言生成的 SQL 可信吗?

让 AI 先读取 schema、给出解释再执行,并用小样本 LIMIT 验证口径,正确率会高很多。涉及金额与去重的关键报表仍建议人工复核 SQL。

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