MCP系统数据库设计与SQL模板优化方案

摘要：本文总结了构建ERP辅助SQL编写工具（MCP）的数据库设计方案，推荐使用PostgreSQL作为主数据库，并结合全文检索、模糊匹配和历史行为分析实现表/字段智能匹配。

1. MCP系统核心功能与数据库选型

      在构建ERP辅助SQL编写工具（MCP）时，核心目标是提升开发人员编写SQL的效率和准确性。经过分析，推荐使用PostgreSQL作为主数据库，因为它具备强大的关系模型、JSON支持、全文检索能力以及丰富的扩展插件，能够满足ERP元信息存储、SQL模板管理、搜索优化等需求。

2. PostgreSQL优势与适用场景

• 结构化数据建模：支持复杂表结构设计，适合ERP系统的元信息存储。
• JSONB字段支持：可灵活存储SQL模板、参数结构等非结构化内容。
• 全文检索能力：通过`Full Text Search`和`pg_trgm`插件实现模糊匹配和关键词搜索。
• 事务支持：保证SQL模板、用户权限等操作的一致性。

3. SQL模板设计与管理

      SQL模板是MCP系统的核心组件，用于快速生成标准SQL查询。以下是一个示例表结构：

CREATE TABLE sql_templates (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    name TEXT NOT NULL,
    description TEXT,
    content TEXT NOT NULL,
    parameters JSONB,
    tags TEXT[],
    created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
    updated_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);

      模板内容包含变量占位符（如`{{customer_name}}`），通过参数替换生成最终SQL语句。

4. 表/字段匹配策略

      针对ERP系统中表名、字段名描述不规范的问题，建议采用以下策略：

• 关键词匹配 + 全文检索：利用PostgreSQL的`to_tsvector`和`to_tsquery`进行模糊搜索。
• 拼音缩写与同义词映射：建立别名表，支持“客户”→“customers”、“订单号”→“order_no”的映射。
• 历史行为推荐：记录用户常用字段和表，按频率排序推荐最相关的结果。
• AI/NLP语义理解（进阶）：结合大模型解析自然语言，提取实体并匹配数据库结构。

5. 推荐架构与技术组合

      整体架构如下：

digraph G {
  rankdir=LR;
  subgraph cluster_ide {
    label = "IDE 插件";
    style = "filled";
    color = "#f0f0f0";
    node [style=filled, color=white];
    "VS Code / DBeaver" -> "FastAPI 后端";
  }

  subgraph cluster_backend {
    label = "后端服务 & 数据库";
    style = "filled";
    color = "#e0e0e0";
    node [style=filled, color=white];
    "FastAPI" -> "PostgreSQL";
  }

  subgraph cluster_db {
    label = "PostgreSQL";
    style = "filled";
    color = "#d0d0d0";
    node [style=filled, color=white];
    "metadata" -> "sql_templates";
    "user_search_log" -> "synonyms";
  }
}

6. 下一步建议

      若需进一步开发，可从以下方向入手：

• 设计完整的PostgreSQL表结构。
• 提供FastAPI接口用于SQL模板搜索和推荐。
• 构建VS Code插件原型，集成MCP功能。
• 引入AI模型增强语义匹配能力。