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lzwcai-mcp-server-package/lzwcai_mcpskills_analyzeWorkOrder/README.md
yuanzhipeng 384a1fbcb2 feat(create_mcp): 添加MCP工具输出Schema定义
添加了固定的输出Schema定义,包含code、message和data字段,
用于规范MCP工具的返回格式,提高API响应的一致性。

- 定义了标准的输出Schema结构
- 包含响应状态码、消息和数据字段
- code和message为必需字段
2026-01-04 10:14:23 +08:00

139 lines
2.1 KiB
Markdown

# lzwcai-mcp-sqlexecutor
一个基于 MCP (Model Context Protocol) 的 SQL 查询执行服务器,支持从 JSON 配置文件动态生成查询工具。
## 功能特性
- 🚀 动态工具生成:从 `businessQueries.json` 自动生成 MCP 工具
- 🔧 灵活配置:支持自定义业务查询和参数验证
- 📝 完整日志:详细的操作日志记录
- 🌐 中文支持:工具名称自动转换为拼音
## 安装
### 使用 pip 安装
```bash
pip install lzwcai-mcp-sqlexecutor
```
### 从源码安装
```bash
git clone <repository-url>
cd lzwcai_mcp_sqlexecutor
pip install -e .
```
### 使用 uv 安装(推荐)
```bash
uv pip install lzwcai-mcp-sqlexecutor
```
## 使用方法
### 命令行启动
安装后,可以直接通过命令启动:
```bash
lzwcai-mcp-sqlexecutor
```
### 作为 Python 模块运行
```bash
python -m lzwcai_mcp_sqlexecutor.main
```
### 配置到 MCP 客户端
在你的 MCP 客户端配置文件中添加:
```json
{
"mcpServers": {
"lzwcai-sqlexecutor": {
"command": "lzwcai-mcp-sqlexecutor"
}
}
}
```
## 配置说明
### businessQueries.json
`businessQueries.json` 中定义你的业务查询:
```json
[
{
"id": "query-001",
"businessName": "用户订单查询",
"businessDescription": "根据用户ID查询订单信息",
"sqlTemplate": "SELECT * FROM orders WHERE user_id = {{userId}}",
"parameters": {
"type": "object",
"required": ["userId"],
"properties": {
"userId": {
"type": "integer",
"description": "用户的唯一标识符",
"examples": [10086]
}
}
}
}
]
```
## 开发
### 依赖项
- Python >= 3.13
- httpx >= 0.28.1
- mcp[cli] >= 1.10.1
- pypinyin >= 0.53.0
### 本地开发
```bash
# 克隆仓库
git clone <repository-url>
cd lzwcai_mcp_sqlexecutor
# 安装开发依赖
pip install -e .
# 运行服务器
python -m lzwcai_mcp_sqlexecutor.main
```
## 构建与发布
### 使用 build 构建
```bash
pip install build
python -m build
```
### 发布到 PyPI
```bash
pip install twine
twine upload dist/*
```
## 许可证
MIT License
## 作者
lzwcai