AI大模型MCP实战（三）springboot+mybatis操作数据库（sse模式）

前面我们介绍了使用java语言做一个MCP server，这里我们演示下使用springboot+mybatis集成一个mcp server，直接使用AI操作数据库。

整体的实现思路和之前的文章是一样的，这里我们使用前面的mcpdemo2来实现本文操作数据库的案例。

一、集成mybatis

这里首先需要做的就是集成mybatis服务，然后编写一个mapper文件即可，这里我们做3个案例，分别是：

1、查询某个库有多少张表
2、查询某个库下面所有的表
3、根据自定义条件来查询表数据

因此我们的mybatis的mapper类的代码示例如下：

@Select("select count(1) from information_schema.tables where table_schema = #{databaseName}")
Integer getAllTableNos(@Param("databaseName") String databaseName);

@Select("select table_name from information_schema.tables where table_schema = #{databaseName}")
List<String> getAllTableInfosByDBName(@Param("databaseName") String databaseName);

@Select("select * from ${dnName}.${tableName} where ${fieldName} ${operatorStr} #{value}")
List<HashMap<String, Object>> queryTableDatas(@Param("dnName") String dnName, @Param("tableName") String tableName, @Param("fieldName") String fieldName, @Param("operatorStr") String operatorStr, @Param("value") String value);

二、编写service

这里每一个方法都需要编写一个toolservice来使用，对应3个方法，我们需要编写3个service

三、注册tools

最重要的一步，就是需要把编写的toolservice给注册上去

@Bean
public ToolCallbackProvider dbTools(SqlService sqlService) {
    return MethodToolCallbackProvider.builder().toolObjects(sqlService).build();
}

四、进行测试

接下来我们就进行测试了，这里还是使用cherry studio来进行测试，启动项目，在cherry studio中添加mcp

然后我们与AI进行对话，添加这个MCPserver

这里一定要确保MCP服务器被勾选上，杰西莱开始对话：

案例一：查询test库有几张表

对话之后，可以看到他调用了mcp server的queryTableNosByDBName方法，返回了具体的数据

案例二：查询test库下面所有表的名称

对话之后可以看到他调用了mcp server的queryTableInfosByDBName方法，返回了所有表名称

案例三：查询test库accounts表中age大于10的数据

对话之后可以看到他调用了mcp server的queryTableDatas方法，返回了所有的数据

这里AI不止调用了数据库查询了满足条件的数据，并且还对数据进行了中文的整理，使用起来更加的方便。

备注：

1、目前市面上大部分的mcp server主要使用mython编写，使用java编写的都非常少，所以此系列主要是基于java来编写mcp server，让熟悉java的同学更快的熟悉AI。

2、本文的案例操作数据库的话直接使用mybatis就好，主要是把参数配置灵活一些，这样子可以更好的适配场景。

3、操作数据库的话，这里我们建议还是使用web或者springbootTest，把每个写好的toolservice进行测试好再发布，不然AI调用的时候出现报错异常会进行循环调用，造成资源浪费。

最后按照惯例，附上本案例的源码，登录后即可下载。