MindsDB：你唯一需要的 MCP 服务器

摘要：去年，我曾深陷客户反馈的泥潭-邮件、Slack、陌生数据库中的信息碎片让我焦头烂额。直到遇见MindsDB这款开源工具，它让我能用自然语言与数据对话，就像和老友聊天一样简单。这个支持200+数据源（Slack、Gmail、各类数据库）的工具，凭借28,000+

“数字共生”

本文使用 ClinePRO 自动翻译。

原文作者：Code Pulse

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去年，我曾深陷客户反馈的泥潭-邮件、Slack、陌生数据库中的信息碎片让我焦头烂额。直到遇见MindsDB这款开源工具，它让我能用自然语言与数据对话，就像和老友聊天一样简单。这个支持200+数据源（Slack、Gmail、各类数据库）的工具，凭借28,000+ GitHub星标和内置的MCP服务器，成了治理数据混乱的魔杖。

什么是MindsDB？

MindsDB 是一款超酷的工具，无论数据藏在哪里-数据库、应用程序，还是你早已遗忘的旧数据仓库，它都能将所有数据整合在一起。你可以像给朋友发消息一样用自然语言向它提问，也可以用 SQL 查询（如果你喜欢的话）。它配备的 MCP 服务器能让应用无缝调用海量数据集。

真希望以前上班时能用到这个工具。我们当时的客户评论分散在五个不同的工具里，每次整理都要花很久。要是有 MindsDB，我就不用深夜狂喝咖啡加班了。而且它是开源的，你可以随心所欲地调整代码，这对像我这样的技术宅来说简直太棒了。

MindsDB的核心优势

全连接：数据库/Slack/Gmail等200+数据源即插即用

零门槛：支持自然语言和SQL双模式查询

会学习：AI自动理解数据结构，智能应答

全开源：28k+ gitHub星标，可深度定制

跨平台：本地/云端随意部署

MindsDB快速指南

让我们来设置它。我保证这比解开圣诞彩灯的线团还简单。我会用你可以直接复制的代码一步步带你完成。

第一步：安装设置

我喜欢用 docker Desktop，因为它很快捷，但你也有其他选择。

Docker Desktop（推荐）

打开终端并输入：

Docker run --name mindsdb_container \-p 47334:47334 -p 47335:47335 mindsdb/mindsdbdocker run -e MINDSDB_APIS="http,mysql,mongodb,postgres" \-p 47334:47334 -p 47335:47335 -p 47336:47336 -p 55432:55432 mindsdb/mindsdb

默认情况下，MindsDB 仅启动 HTTP API。如果需要使用其他 API，可以通过设置 MINDSDB_APIS环境变量来指定要启动的 API 列表（用逗号分隔）。

另外，别忘了在 Docker 命令中使用 -p选项开放正确的端口，以便访问这些 API。

PyPI

想修改代码？可以使用 PyPI：

访问 GitHub 上的 MindsDB 仓库（https://github.com/mindsdb/mindsdb），并将其 fork 到你自己的 GitHub 账户。

git clone https://github.com//mindsdb.git

创建一个虚拟环境：

Python -m venv mindsdb-venv

激活虚拟环境：

.\mindsdb-venv\Scripts\activate

macOS/Linux:

source mindsdb-venv/bin/activate

安装包含本地开发依赖的 MindsDB：

安装依赖项：

cd mindsdbpip install -e .pip install -r requirements/requirements-dev.txt

启动MindsDB：

python -m mindsdb

第二步：连接你的数据

MindsDB 支持各类数据源。为了简单起见，我们尝试连接一个演示用的 Postgres 数据库：

-- Connect to demo postgres DBCREATE DATABASE demo_postgres_dbWITH ENGINE = "postgres",PARAMETERS = { "user": "demo_user", "password": "demo_password", "host": "samples.mindsdb.com", "port": "5432", "database": "demo", "schema": "demo_data"};

这会将 MindsDB 连接到 Postgres 数据库。现在你可以用 SQL 进行查询了。例如：

SELECT * FROM demo_postgres_db.amazon_reviews LIMIT 10;

这会获取 10 条亚马逊评论。你可以随心所欲地对数据进行处理。

第三步：构建智能知识库

这是 MindsDB 变得有趣的地方。它的知识库就像一个对你的数据了如指掌的伙伴，既能处理整洁的电子表格，也能应对杂乱的文本。我们来为亚马逊评论创建一个知识库吧。

-- first create a knowledge baseCREATE KNOWLEDGE_BASE mindsdb.reviews_kb;-- now insert everything from the amazon reviews table into it, so it can learn itINSERT INTO mindsdb.reviews_kb ( SELECT review as content FROM demo_pg_db.amazon_reviews);-- check the status of your loads hereSELECT * FROM information_schema.knowledge_bases;-- query the content of the knowledge baseSELECT * FROM mindsdb.reviews_kb;

这个工具会深入分析评论并为你提供最佳内容，就像是有一个随时待命的研究专家。

第四步：使用 Python

如果你正在开发应用程序，MindsDB 的 Python SDK 使用起来非常简单。首先安装它：

pip install mindsdb_sdk

然后连接到 MindsDB 并开始提问：

import mindsdb_sdk# Connect to the MindsDB serverserver = mindsdb_sdk.connect('http://127.0.0.1:47334')# Access the Knowledge Basemy_kb = server.knowledge_bases.get('mindsdb.reviews_kb')# Search for Kindle reviewsdf = my_kb.find('what are the best kindle reviews').fetchprint(df)

这与直接执行 SQL 的效果相同，但可以轻松集成到你的应用程序中。上周我在一个小项目中使用了它，效果非常好。

总结一下

MindsDB就像那个随时stand by的万能老友，让我忍不住逢人就夸：

说人话就行：无需数据专家，日常语言就能操作

专治不服：杂乱无章的数据？它眼皮都不抬一下就能搞定

可盐可甜：想折腾？自定义模型任你玩；想躺平？自动模式一键托管

随处逍遥：本地笔记本还是云端服务器，说跑就跑不矫情

有一次我帮朋友整理她面包店网站的客户反馈，MindsDB 把一个头疼的问题变成了快速解决方案。这就是我如此热爱它的原因。

它可以用来做什么

以下是一些你可以尝试的事情：

分析客户评论，了解哪些产品受欢迎或不受欢迎

挖掘 Slack 或电子邮件，发现常见的投诉问题