深度解析 MySQL 与 MCP 集成：从环境构建到 AI 驱动的数据交互全流程

本文深入解析了MySQL与Model Context Protocol（MCP）的集成方案，展示了从环境构建到AI驱动数据交互的全流程。2026年，MCP已成为连接大语言模型与外部数据源的标准协议，MySQL通过MCP集成可无缝支持自然语言到SQL的智能交互。文章详细介绍了MCP Server搭建（开源方案与Google Toolbox）、Spring AI Alibaba客户端配置，以及NL2S

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865人浏览 · 2026-01-08 19:09:04

m0_57545130 · 2026-01-08 19:09:04 发布

深度解析 MySQL 与 MCP 集成：从环境构建到 AI 驱动的数据交互全流程

2026年，随着AI Agent生态的成熟，Model Context Protocol (MCP)已成为连接大语言模型（LLM）与外部数据源的标准协议。MySQL作为主流关系型数据库，通过MCP集成，可无缝暴露为AI工具，让Agent实现“自然语言到SQL”（NL2SQL）的智能数据交互。这不仅提升了开发效率，还支持Multi-Agent协作场景，如数据分析、报告生成和实时查询。本文基于当前生态（包括Oracle MySQL HeatWave、Google MCP Toolbox和Spring AI Alibaba），从环境构建到生产落地，提供全流程深度解析。

1. MCP 与 MySQL 集成的核心价值与架构

MCP 回顾：MCP是Anthropic开源协议，支持Client（AI应用）与Server（工具/数据源）的标准化交互。传输方式包括stdio（本地）、SSE（远程流式）。
MySQL 集成痛点解决：传统方式需自定义API或JDBC连接；MCP将MySQL暴露为工具，支持schema查询、读写操作、NL2SQL，避免碎片化集成。常见场景：AI Agent查询用户数据、生成报告。
架构概述：
- MCP Client：集成在Spring AI或Agent框架中，调用MySQL工具。
- MCP Server：MySQL专用服务器（如Google Toolbox或开源repo），处理SQL执行、安全认证。
- 传输与安全：SSE + OAuth/SSH隧道，确保读写隔离。
生态支持（2026现状）：Oracle MySQL HeatWave内置MCP Server；Google ADK/Genkit支持MySQL Toolbox；Spring AI Alibaba提供Starter无缝集成。

组件	推荐实现	优势
MCP Server	Google MCP Toolbox for MySQL / benborla GitHub repo	支持Cloud SQL、自托管MySQL，读写分离
MCP Client	Spring AI Alibaba Starter	Java原生，集成DashScope/OpenAI
数据库	MySQL 8.x / HeatWave	向量支持、AI增强查询

2. 环境构建：从零搭建 MySQL + MCP

(1) 安装 MySQL 与依赖

MySQL 安装：使用Docker快速部署（2026推荐版本8.4+，支持AI扩展）。

docker run --name mysql-server -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=yourpassword -p 3306:3306 -d mysql:8.4

数据准备：创建测试数据库（e.g. employees），导入样例数据（可从MySQL官网下载）。
依赖工具：Java 21+、Spring Boot 3.x、Maven/Gradle。

(2) 搭建 MCP Server for MySQL

选项1: 使用开源Repo（推荐初学者，如benborla/mcp-server-mysql）。
- Clone仓库：git clone https://github.com/benborla/mcp-server-mysql
- 配置.env：设置MYSQL_HOST、MYSQL_USER、MYSQL_PASSWORD、SSH隧道（可选安全）。
- 运行：python main.py（支持读-only查询，暴露工具如list_tables、execute_query）。
选项2: Google MCP Toolbox（企业级，云原生）。
- 安装：pip install genai-toolbox
- 配置YAML：
```
sources:
  mysql:
    host: localhost
    port: 3306
    user: root
    password: yourpassword
    database: employees
```
- 启动Server：toolbox serve --protocol mcp
- 优势：支持AlloyDB/Spanner集成，内置安全沙盒。

(3) 配置 MCP Client（Spring AI Alibaba）

添加依赖（pom.xml）：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-mcp-client-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>spring-ai-alibaba</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
</dependency>

application.yml 配置：

spring:
  ai:
    dashscope:  # 或 openai
      api-key: your-api-key
    mcp:
      client:
        name: mysql-mcp-client
        version: 1.0.0
        type: SSE  # 远程流式
        transport:
          url: http://localhost:8080/mcp  # MCP Server地址

3. 集成实现：MCP Tool 定义与调用

(1) 定义 MySQL Tools

在MCP Server中，工具自动暴露（e.g. list_tables、describe_table、execute_sql）。

Spring AI侧，注入Tool：

@Bean
public McpClient mcpClient() {
    return McpClient.builder()
        .transport(new SseTransport("http://localhost:8080/mcp"))
        .build();
}

@Bean
public ChatClient chatClient(ChatClient.Builder builder, McpClient mcpClient) {
    return builder
        .defaultTools(mcpClient.getTools())  // 注入MySQL Tools
        .build();
}

(2) AI Agent 配置

使用Spring AI Alibaba的Graph支持Multi-Agent：

@Bean
public AgentGraph agentGraph() {
    return AgentGraph.builder()
        .node("dataQuery", new McpNode(mcpClient, "mysql"))  // 指定MySQL MCP节点
        .build();
}

4. AI 驱动的数据交互全流程

(1) 基本交互：NL2SQL 查询

示例：用户输入“查询员工表中薪资最高的10人”。
流程：
1. Agent解析Prompt → 调用MCP Tool (execute_sql)。
2. MCP Server执行SQL：SELECT * FROM employees ORDER BY salary DESC LIMIT 10;
3. 返回JSON结果，Agent生成自然语言响应。

代码示例：

String response = chatClient.prompt()
    .tools(mcpTools())  // MySQL Tools
    .user("查询员工表中薪资最高的10人")
    .call()
    .getResult()
    .getOutput()
    .getContent();
System.out.println(response);  // 输出：自然语言总结 + 数据表