Zapytaj MySQL za pomocą Claude lub Kursor poprzez MCP.
Połącz MySQL — lokalnie, z AWS RDS, Azure Database for MySQL lub Google Cloud SQL — z Claude lub Cursor za pomocą jednego klucza MCP. Schema Intelligence radzi sobie z dziwactwami dialektów (sortowanie bez uwzględniania wielkości liter, słowa zarezerwowane w cudzysłowie odwrotnym, TERAZ() - PRZEDZIAŁ n DZIEŃ, LIMIT n) dzięki czemu sztuczna inteligencja zapisuje prawidłowy kod MySQL przy pierwszej próbie.
Zapytaj Nova, uzyskaj SQL + wykresy
Poznaj Nova
Jeden klucz na partnera. Nie udostępniamy żadnych danych uwierzytelniających.
Zbuduj API
+więcej
Zaplanowana synchronizacja z ponad 6 platformami
Eksploruj
+więcej
Zapytania do interfejsów API za pomocą SQL, bez kodu
Eksploruj
+więcej
Claude, Cursor, ChatGPT i Grok komunikują się z Twoimi danymi
Połącz AIQuery Streams to bezpieczna platforma integracji danych w czasie rzeczywistym, która umożliwia integrację wszystkich baz danych i interfejsów API SaaS na Twoim koncie z Claude, Cursor, ChatGPT i Grok — za pośrednictwem jednego klucza MCP bez konieczności wprowadzania zmian w zaporze sieciowej. W tym przewodniku znajdziesz szczegółowy opis podłączania łącznika MySQL MCP, dzięki czemu Twoje narzędzie AI będzie mogło odpowiadać na pytania w języku prostym dotyczące zamówień, klientów, katalogów produktów i wszelkich innych danych MySQL — połączeń, agregacji, eksploracji schematów, raportów ad-hoc — bez konieczności kopiowania i wklejania eksportów CSV z MySQL Workbench, phpMyAdmin, DBeaver lub HeidiSQL. Więcej informacji można znaleźć na stronie QueryStreams.com. oraz zarejestruj się za darmo aby zacząć zadawać narzędziu AI prawdziwe pytania dotyczące MySQL.
Co oferuje Query Streams MCP dla MySQL
Inne serwery „MySQL MCP” w środowisku open source łączą narzędzie AI bezpośrednio z ciągiem połączenia MySQL. To działa, ale wstawia hasło do bazy danych do konfiguracji klienta AI, ogranicza zakres działania narzędzia AI tylko do tego jednego punktu końcowego MySQL i nie zapewnia żadnego śladu audytu, który wskazywałby, o co AI faktycznie pytało. Serwer Query Streams MCP dla MySQL rozwiązuje szerszy problem: jeden klucz, każdy konektor, pełny ślad audytu, a narzędzie AI nigdy nie przechowuje danych uwierzytelniających MySQL.
Zero luk w zaporze sieciowej
Agent sieciowy otwiera pojedyncze szyfrowane łącze wychodzące do strumieni zapytań w chmurze. Twój klient AI łączy się z chmurą, a nie z hostem MySQL. Nie ma portu do otwarcia, adresu IP do dodania do listy dozwolonych, VPN-u ani nasłuchiwacza MySQL wystawionego na publiczny internet.
Jeden klucz, każde złącze
Ten sam klucz MCP dociera do każdej bazy danych i interfejsu API SaaS, z którymi połączone jest Twoje konto. Dodaj łącznik Stripe lub PostgreSQL już jutro, a narzędzie AI zobaczy go obok Twoich tabel MySQL bez konieczności ponownego wprowadzania klucza.
Wbudowana inteligencja schematów
Sztuczna inteligencja widzi opracowane przez nią opisy, typy semantyczne, listy wartości wyliczeniowych i odkryte klucze obce dla każdej kolumny MySQL — nie tylko puste schemat_informacyjny Wynik. Zapisuje poprawne zapytanie SQL za pierwszym razem, nawet w starszych schematach MySQL z tajemniczymi nazwami kolumn.
Tylko do odczytu wymuszone przez agenta
Nawet mający halucynacje LLM nie może wydać USUWAĆ, AKTUALIZACJA, lub ŚCIĘTY poprzez Query Streams MCP. Agent sieciowy odrzuca wszystko, co nie jest SELECT, Z, lub WYJAŚNIĆ zanim MySQL w ogóle zobaczy kod SQL.
Limity stawek za klucz
Domyślnie 60 żądań na minutę i 10 wywołań wykonawczych na minutę, konfigurowalne dla każdego klucza. Niekontrolowana pętla wywołań narzędzia AI trafia do kontenera tokenów, a nie do puli połączeń MySQL ani rachunku za hosting.
Jak to działa bez otwierania portów zapory sieciowej
Agent sieciowy Query Streams instaluje się raz na komputerze, który może połączyć się z serwerem MySQL, i nawiązuje jedno połączenie TLS wychodzące do chmury za pomocą standardowego protokołu przewodowego MySQL. Żadne dane przychodzące nie są nigdy ujawniane, a narzędzie AI nigdy nie widzi ciągu połączenia MySQL. jak działa połączenie tylko wychodzące →
Klient AI
Kursor, Claude,
ChatGPT, Grok
Serwer QS MCP
HTTP z możliwością przesyłania strumieniowego
Autoryzacja kluczem X-MCP
Agent sieciowy
W Twojej sieci
Połączenie z chmurą
Baza danych MySQL
Ciąg połączenia
posiadane przez agenta
Klucz MCP, który podajesz Cursorowi lub Claude'owi, ma zakres (Czytać / analizować / wykonać), odwoływalne w dowolnym momencie i ograniczone szybkością dla każdego klucza. Narzędzie AI korzysta z następujących narzędzi MCP do wykonania swojej pracy:
klucz_wzorca z opcjonalnymi nadpisaniami parametrów.Dlaczego Schema Intelligence wyróżnia Query Streams MCP
Większość serwerów „MCP dla MySQL” w środowisku open-source zapewnia takie samo narzędzie do sztucznej inteligencji schemat_informacyjny MySQL podaje nieznajomego. Nazwy kolumn. Typy danych. Może klucz podstawowy. LLM musi zgadnąć, co… identyfikator_statusu = 3 znaczy co usr_eml sklepy, czy też order_items.order_id faktycznie dołącza do zamówienia.id (nigdy nie deklarowano klucza obcego w żaden sposób — częste w starszych schematach z ery MyISAM, które poprzedzały wymuszanie kluczy obcych w InnoDB, oraz w schematach MySQL 5.6, gdzie programiści pomijali deklaracje kluczy obcych ze względu na „wydajność”). Dlatego pierwszy kod SQL pisany przez większość programów LLM na podstawie schematu bazującego na gołym schemacie jest błędny — nie dlatego, że program LLM jest zły, ale dlatego, że nie zawiera danych niezbędnych do poprawnego działania.
Query Streams MCP zwraca ten sam schemat wzbogacony o Inteligencja schematów (SI) — Metadane opracowane przez sztuczną inteligencję, profilowane na podstawie Twoich danych rzeczywisty Dane MySQL, dzięki czemu każde narzędzie do tworzenia schematów zwraca podstawowy schemat plus sześć warstw skatalogowanej wiedzy, a LLM przestaje zgadywać. Dlaczego Schema Intelligence wyróżnia Query Streams MCP →
Aby to uściślić, oto co klient AI otrzymuje z jednego qs_get_table_schema wywołanie dla typowej bazy danych e-commerce MySQL (klienci, zamówienia, elementy zamówienia, produkty, płatności, kategorie) — najpierw bez Schema Intelligence, potem z nią.
Sześć warstw, które dodaje Schema Intelligence
Każda warstwa odnosi się do klasy pytań, na które LLM w innym przypadku by zgadł. Profilowanie SI z opcją zgody jest przeprowadzane na danych MySQL bez zmiany schematu ani zapisywania danych w bazie danych i odświeża się przyrostowo po zmianie schematu. co dodaje Schema Intelligence i jak pozostaje ona aktualna →
Opisy tworzone przez sztuczną inteligencję
Prosty opis każdej bazy danych, schematu, tabeli i kolumny — generowany raz, odświeżany po zmianie schematu. Punktacja wiarygodności; opisy autorstwa użytkowników zawsze wygrywają.
jeden rząd na kasę.”
Klasyfikacje tabel
Każda tabela oznaczona jest tagiem FACT (wydarzenia transakcyjne), DIM (odniesienie opisowe) lub LOOKUP (małe mapy kodu), a także domeną biznesową — sprzedaż, kadry, SEO, finanse, wsparcie i 14 innych.
klienci [DIM, domena:klienci]
Typy semantyczne na kolumnę
Osiemnaście typów — currency_usd, email, date_iso, status_code, percentage, ranking_position, identifier, url, person_name i inne. Sztuczna inteligencja generuje poprawne dialektowo kody SQL MySQL odpowiednie dla każdego typu.
e-mail: e-mail · data_zamówienia: data_iso
Przykładowe wartości z rzeczywistych danych
Losowe wiersze są przesyłane do LLM, co pozwala mu rozpoznawać wzorce, których żaden schemat nie jest w stanie pokazać — konwencje formatowania, zakodowane wartości, style skrótów i rzeczywisty kształt ciągów znaków.
'QS-027-AMBER']
Wykrywanie wyliczeń z dystrybucjami
Kolumny o niskiej kardynalności (50 lub mniej odrębnych wartości, maksymalnie 5% wierszy unikatowych) mapowane na pełną listę wartości z liczbą wierszy. Sztuczna inteligencja nigdy nie zgaduje wielkości liter ani pisowni.
| dostarczone (12%) | oczekujące (5%) …
Niejawne wykrywanie klucza obcego
Analiza nakładania się danych między tabelami wykrywa połączenia, które nie są zadeklarowane jako ograniczenia DDL. Przechowywane wraz z formalnymi kluczami obcymi z wynikami ufności, zwracane przez qs_get_relationships.
(98% nakładania się, konf. 0,95)
Ten sam monit, inny kod SQL
Dowód znajduje się w kodzie SQL, który narzędzie AI faktycznie zapisuje. Ta sama sesja Cursora, ten sam model Claude'a, ten sam monit — „Jakie były 5 najlepszych produktów pod względem przychodów w ciągu ostatnich 30 dni?” Bez Schema Intelligence, LLM musi zgadywać. Dzięki niej, LLM wie.
si_recommendation blok informujący sztuczną inteligencję o tym, czego jej brakuje, w tym opcja jednorazowego połączenia umożliwiająca SI w trakcie rozmowy za pośrednictwem qs_request_si_analysis. jak działa Schema Intelligence i ile czasu to zajmuje →
Połącz AWS RDS, Azure Database lub Google Cloud SQL MySQL z Claude
Większość obecnie działających baz danych MySQL działa w ramach zarządzanej usługi chmurowej, a nie na własnym serwerze. Query Streams MCP działa w ten sam sposób w przypadku zarządzanej bazy danych MySQL w każdej głównej chmurze — jedyną różnicą jest miejsce instalacji agenta sieciowego i wybrana metoda uwierzytelniania. Poniżej przedstawiono trzy najczęstsze scenariusze wdrożenia wraz z zalecaną konfiguracją dla każdego z nich.
AWS RDS dla MySQL / Aurora MySQL
EC2 / rówieśnik VPCZainstaluj agenta sieciowego na małej instancji EC2 w ta sama sieć VPC i grupa podsieci jako instancję RDS dla opóźnień sieciowych poniżej milisekundy. db.t4g.micro w zupełności wystarcza do zapełnienia puli połączeń typowego ruchu MCP; należy zwiększać skalę tylko wtedy, gdy istnieje wielu użytkowników zapisujących zapytania jednocześnie.
- Autoryzacja:
Uwierzytelnianie bazy danych IAMzalecane; uwierzytelnianie hasłem obsługiwane jako rozwiązanie awaryjne. - Aurora MySQL: skieruj agenta na klaster czytelnik punkt końcowy — MCP jest tylko do odczytu na poziomie agenta, więc punkt końcowy zapisujący nigdy nie jest potrzebny.
- Przełączanie awaryjne w wielu strefach dostępności: RDS obsługuje to transparentnie; agent automatycznie nawiązuje ponowne połączenie.
- Wychodzące: wyjście HTTPS agenta do
agent.querystreams.comdziała poprzez dowolną standardową bramę NAT lub trasę wyjściową VPC — bez konieczności stosowania niestandardowych reguł zapory.
Azure Database for MySQL (elastyczny serwer)
Sieć wirtualna / łącze prywatneZainstaluj agenta sieciowego na maszynie wirtualnej platformy Azure ta sama sieć wirtualna jako Twój elastyczny serwer (lub użyj prywatnego punktu końcowego/prywatnego łącza). Nazwy FQDN kończą się na *.mysql.database.azure.com; Burstable B1ms jest dobrym poziomem początkowym dla hosta agenta.
- Autoryzacja: Azure AD / Microsoft Entra ID Zalecane jest uwierzytelnianie w środowisku produkcyjnym; obsługiwane jest uwierzytelnianie SQL (nazwa użytkownika/hasło).
- SSL: Platforma Azure domyślnie wymaga protokołu TLS — agent wymusza go automatycznie i przypina pakiet Microsoft RootCA.
- Pojedynczy serwer (starsza wersja): Nadal obsługiwane; obowiązuje harmonogram wycofania usługi Microsoft. Migracja do Flexible Server w dogodnym momencie — ciąg połączenia agenta ulega zmianie, ale wszystko powyżej agenta pozostaje niezmienione.
- Wychodzące: Standardowy ruch wychodzący Azure VNet działa bez zmian; nie ma potrzeby dodawania żadnych reguł Azure Firewall.
Google Cloud SQL dla MySQL
GCE / Cloud RunZainstaluj agenta sieciowego na maszynie wirtualnej GCE w ten sam projekt i region jako instancję Cloud SQL lub uruchom ją w Cloud Run z bezpośrednim wyjściem VPC. Publiczny adres IP jest dozwolony, ale zalecanym wzorcem jest prywatny adres IP przez połączenie z prywatnymi usługami Cloud SQL.
- Autoryzacja: Uwierzytelnianie bazy danych IAM zalecane; obsługiwane uwierzytelnianie hasłem.
- Serwer proxy uwierzytelniania Cloud SQL: Zgodność — agent łączy się przez serwer proxy po skonfigurowaniu. Większość instalacji pomija serwer proxy, ponieważ agent znajduje się już w sieci VPC.
- Generacja: obsługiwane są wszystkie generacje Cloud SQL dla MySQL (protokół przewodowy to standardowy MySQL).
- Wychodzące: Cloud Run + wyjście bezpośrednie VPC lub instancja GCE z domyślnym wyjściem, oba zasięgi
agent.querystreams.combez zmian w zaporze sieciowej.
agent.querystreams.com na porcie 443. Nie są wymagane żadne zmiany zapory sieciowej w ruchu przychodzącym w żadnej chmurze, nie ma listy dozwolonych adresów IP, VPN ani NAT Punchthrough. Zgodnie z wytycznymi bezpieczeństwa Microsoft, AWS i Google, należy preferować uwierzytelnianie za pomocą IAM/bazy danych Azure AD zamiast haseł o długim okresie ważności, o ile silnik je obsługuje — magazyn danych uwierzytelniających agenta obsługuje wszystkie trzy.
MCP nie jest dla Ciebie? Wypróbuj Nova AI.
Całkowicie pomiń konfigurację JSON: Nova AI jest wbudowana w portal internetowy Query Streams i zadaje te same proste pytania dotyczące Twojego łącznika MySQL — ten sam agent, to samo wymuszanie trybu tylko do odczytu, ta sama inteligencja schematu, brak obsługi MCP.
Poznaj Nova AIWymagania wstępne
Zanim zaczniesz, upewnij się, że masz:
- Bezpłatne konto Query Streams na stronie my.querystreams.com.
- Agent sieciowy Query Streams zainstalowany na komputerze, który może połączyć się z serwerem MySQL — zobacz Pobierz agenta strumieni zapytań.
- Łącznik MySQL skonfigurowany dla agenta — zobacz istniejący konfiguracja złącza przewodniki dotyczące ciągu połączenia. Agent przechowuje hasło użytkownika MySQL (lub dane uwierzytelniające IAM/Azure AD w przypadku zarządzanej usługi MySQL w chmurze); narzędzie AI nigdy ich nie modyfikuje.
- Dowolny klient AI obsługujący MCP. W tym przewodniku omówimy Cursor, Claude Desktop, ChatGPT i Grok; jeśli używasz Windsurf, Zed, Continue, Cline, VS Code Copilot, Codex lub Goose, blok konfiguracyjny jest zasadniczo taki sam.
- Pięć minut.
Wygeneruj klucz MCP
Z /mcp strona w Query Streams, utwórz klucz z zakresami, których potrzebujesz.
Wrzuć to do swojego klienta AI
Jeden fragment kodu JSON dla Cursor, Claude, ChatGPT lub Grok. Ten sam klucz wszędzie.
Zadaj pytanie
„Jakich 10 klientów było najbardziej wartościowych pod względem cyklu życia klienta?” — sztuczna inteligencja dzwoni do odpowiednich narzędzi, a Ty otrzymujesz odpowiedź.
Krok 1: Wygeneruj klucz MCP w strumieniach zapytań
Zaloguj się do Query Streams i otwórz Strona MCP (lub zaloguj się najpierw na my.querystreams.com i kliknij MCP (w nawigacji po lewej stronie). Kliknij Wygeneruj klucz, nadaj kluczowi rozpoznawalną nazwę (coś w stylu kursor-laptop lub claude-desktop) i wybierz zakresy, jakie ma mieć ten klucz:
Czytać— sztuczna inteligencja może przeglądać złącza i odczytywać schematy. Wymagane do wszystkich innych zadań.analizować— sztuczna inteligencja może profilować tabele i odkrywać relacje (wartości próbek, rozkłady, typy semantyczne). Opcjonalne, ale zdecydowanie zalecane w przypadku pracy z MySQL, gdzie zrozumienie kształtu danych ma znaczenie, gdy LLM generuje połączenia między starszymi schematami.wykonać— sztuczna inteligencja może faktycznie uruchamiać SQL. Bez tego, sztuczna inteligencja jest w stanie odczytywać jedynie metadane schematu.
W przypadku typowego przepływu pracy „pozwól Claude'owi przeanalizować moje dane MySQL” wszystkie trzy zakresy są odpowiednie. W przypadku klucza, który przekazujesz członkowi zespołu lub klientowi o mniejszym zaufaniu, pomiń wykonać i pozwól im tylko przeglądać. Możesz w każdej chwili odwołać dowolny klucz z tej samej strony; klient AI zobaczy MCP_KEY_REVOKED przy następnym wywołaniu i natychmiast przestaje działać. Nie ma opóźnienia propagacji.
Skopiuj klucz teraz — Query Streams wyświetla go raz, a następnie przechowuje tylko skrót. Jeśli go zgubisz, wygeneruj nowy. Klucz wygląda tak: qsmcp_ po którym następuje 48 losowych znaków i to jest to, co wysyła Twój klient AI Klucz X-MCP nagłówek żądania.
Krok 2: Dodaj MCP Query Streams do swojego klienta AI
Konfiguracja ma taki sam kształt dla każdego klienta obsługującego MCP — wpis serwera MCP wskazujący na https://mcp.querystreams.com z kluczem w środku Klucz X-MCP nagłówek. Wybierz swojego klienta poniżej.
// Edytuj ~/.cursor/mcp.json { „serwery mcp”: { „strumienie zapytań”: { "adres URL": "https://mcp.querystreams.com", „nagłówki”: { „Klucz X-MCP”: "qsmcp_WKLEJ_KLUCZ_TUTAJ" } } } }
// Ustawienia → Deweloper → Edytuj konfigurację { „serwery mcp”: { „strumienie zapytań”: { "adres URL": "https://mcp.querystreams.com", „nagłówki”: { „Klucz X-MCP”: "qsmcp_WKLEJ_KLUCZ_TUTAJ" } } } }
// Ustawienia → Aplikacje i łączniki → Dodaj MCP Adres URL serwera https://mcp.querystreams.com Nagłówek autoryzacji Klucz X-MCP Wartość nagłówka qsmcp_WKLEJ_KLUCZ_TUTAJ // Wymaga płatnego planu ChatGPT // (Plus / Pro / Team / Enterprise).
// Grok → Ustawienia → Narzędzia { „serwery_mcp”: [{ "nazwa": „strumienie zapytań”, "adres URL": "https://mcp.querystreams.com", „nagłówek_auth”: „Klucz X-MCP”, „wartość_autoryzacji”: "qsmcp_..." }] }
Uruchom ponownie klienta AI. Przy kolejnym uruchomieniu wykryje on osiem narzędzi MCP Query Streams wymienionych powyżej i wyświetli je w palecie narzędzi. W programach Cursor i Claude Desktop możesz to sprawdzić, wpisując: „lista łączników” — sztuczna inteligencja powinna zadzwonić qs_list_connectors i zwróć łącznik MySQL wraz ze wszystkim, co skonfigurowałeś.
Krok 3: Zadaj sztucznej inteligencji pytanie dotyczące MySQL
Nie piszesz SQL – robi to sztuczna inteligencja. Zadajesz pytanie, sztuczna inteligencja wybiera odpowiednie narzędzie MCP, agent uruchamia zapytanie do bazy danych MySQL, a odpowiedź powraca w postaci tekstu i tabel. Trzy przykładowe polecenia do wypróbowania na początek:
zamówienia, elementy zamówienia, klienci, oraz produkty stoły, a następnie qs_run_query z SELECT, który dzieli według DATA(o.order_date), dołącza zamówienia do elementy zamówieniai agregaty SUMA(oi.ilość * oi.cena_jednostkowa). Używa idiomatycznego języka MySQL GDZIE o.order_date >= TERAZ() - INTERWAŁ 30 DNI dla ograniczenia czasowego i wartości wyliczeniowej odkrytej przez SI „opłacony” aby wykluczyć zamówienia oczekujące i anulowane. Otrzymujesz 30-wierszowy wynik z dniem, przychodem brutto, liczbą zamówień i średnią wartością zamówienia (AOV) – sztuczna inteligencja zazwyczaj sygnalizuje spadki w weekendy, wzrosty z tygodnia na tydzień i wszelkie anomalie, które wykryje bez Twojej wiedzy.produkty dla kolumny zapasów lub akcji (Schema Intelligence wyświetla ją jako lada typ semantyczny), koreluje z ostatnimi 30 dniami order_items.ilość popyt i prognozy dotyczące dni dostępności. Rezultatem jest tabela rankingowa z nazwą produktu, aktualnym stanem magazynowym, średnim dziennym popytem i prognozowaną liczbą dni do wyczerpania zapasów. Sztuczna inteligencja zazwyczaj wyróżnia produkty, których dostępność nie przekracza 14-dniowego progu dostępności. zmienić kolejność kandydatów i grupuje je według kategoria aby zespół ds. zaopatrzenia mógł grupować zamówienia zakupu.klienci dołączył do zamówienia z MAX(o.order_date) łączna wartość dla każdego klienta, filtrowana według MAJĄC MAX(o.order_date) < TERAZ() - INTERWAŁ 60 DNIi uporządkowane według historycznej wartości cyklu życia (SUMA(o.total_amount) (w całej historii klienta). Rezultatem jest szczegółowa lista klientów o wysokiej wartości, którzy odeszli z serwisu, zawierająca adres e-mail, datę ostatniego zamówienia, liczbę dni od ostatniego zamówienia i łączne wydatki — sztuczna inteligencja zazwyczaj sugeruje kampanię odzyskiwania i oznacza klientów, których odejście z serwisu zbiega się ze zwrotem pieniędzy lub eskalacją pomocy technicznej. Możesz to zrobić za pomocą „Dlaczego Acme-corp przestało składać zamówienia?” a sztuczna inteligencja pociągnie płatności i historię zamówień.Gdy sztuczna inteligencja po raz pierwszy wywoła narzędzie, Twój klient może wyświetlić monit o potwierdzenie z prośbą o zatwierdzenie wywołania narzędzia — to standardowy proces uzyskiwania zgody w MCP, a nie coś, co dodaje Query Streams. Zatwierdź raz, a sztuczna inteligencja swobodnie kontynuuje rozmowę. Możesz w dowolnym momencie powrócić do zgody w ustawieniach klienta.
Uczciwa informacja o rozliczeniach: opłaty za korzystanie z MCP są naliczane za nieskompresowane bajty
Transport HTTP z możliwością przesyłania strumieniowego MCP nie może niezawodnie kompresować danych od początku do końca, dlatego wystawia rachunki nieskompresowane bajty gdzie klienci korzystający z Excela, Arkuszy, Kreatora zapytań i Nova wystawiają faktury skompresowane bajty:zapytanie MySQL o rozmiarze 3 MB kosztuje ~3 MB przez MCP w porównaniu z ~400–600 KB przez te transporty, ponieważ dane MySQL z powtarzającymi się wartościami wyliczeniowymi VARCHAR (statusy, kategorie, metody płatności) kompresują się ~5–7 razy przez LZ4. Te same dane, inny transport, inny rozmiar faktury. jak działa rozliczenie w obszarze danych w różnych transportach →
Często zadawane pytania
Czy muszę otworzyć porty lub uruchomić sieć VPN, aby z tego korzystać? +
https://mcp.querystreams.com z publicznego Internetu — jeśli wychodzący protokół HTTPS działa na hoście agenta, protokół MCP działa. Zobacz jak działa połączenie tylko wychodzące →
Jakich narzędzi AI mogę używać z Query Streams MCP? +
Czy mogę unieważnić klucz MCP? +
/mcp (strona, organizacja za pośrednictwem ustawień planu i platforma), z których żadna nie wymaga rotacji hasła bazy danych ani ponownego uruchomienia agenta. Więcej o bezpieczeństwie kluczy MCP →
W jaki sposób korzystanie z MCP jest rozliczane w oparciu o mój obszar danych? +
skompresowane bajty); MCP działa w oparciu o protokół Streamable HTTP, który nie obsługuje kompresji end-to-end przez każdego klienta i serwer proxy, dlatego wystawiamy faktury nieskompresowane bajtyWynik agregacji MySQL o rozmiarze 3 MB zwrócony do Excela zazwyczaj kosztuje około 400–600 KB obszaru danych (LZ4 kompresuje powtarzające się wartości wyliczeniowe VARCHAR 5–7 razy); ten sam wynik o rozmiarze 3 MB zwrócony do Cursora przez MCP kosztuje około 3 MB. Jesteśmy o tym transparentni, ponieważ wolimy, abyś wiedział o tym z góry, niż był zaskoczony pod koniec cyklu rozliczeniowego.
Czy Query Streams MCP działa z MySQL 5.7 / 8.0 / 8.1, Percona Server lub Aurora MySQL? +
SELECT Zapytania są obsługiwane przez wymuszanie trybu „tylko do odczytu” protokołu MCP, dzięki czemu punkt końcowy zapisu nigdy nie jest potrzebny. Opcje uwierzytelniania obejmują hasło_mysql_native, hasło_cachingowe_sha2 (domyślna wartość MySQL 8), Uwierzytelnianie bazy danych AWS IAM, Azure AD / Microsoft Entra ID w bazie danych Azure dla MySQL i Uwierzytelnianie bazy danych Google IAM w Cloud SQL dla MySQL. Protokół SSL/TLS z niestandardowymi certyfikatami CA jest w pełni obsługiwany. W przypadku starszych instancji MySQL 5.6 skontaktuj się z pomocą techniczną — dostępna jest dla nich ścieżka zapasowego sterownika. Wskazówka: Zarejestruj każdą używaną instancję MySQL jako osobny łącznik. Twoje „production-oltp-mysql” i „warehouse-replica-mysql” mogą być dwoma oddzielnymi łącznikami na tym samym kluczu, a LLM wybiera właściwy na podstawie pytania (wyszukiwania punktów trafiają do OLTP, duże agregacje trafiają do repliki odczytu lub magazynu). Serwer MCP nie widzi danych uwierzytelniających; widzi je tylko agent.
Czym to się różni od samodzielnego uruchomienia serwera MySQL MCP z otwartym kodem źródłowym? +
dzienniki_zdarzeńoraz taki sam proces rozliczeń w obrębie obszaru danych, z którego już korzystasz — a żadnego z nich nie oferuje bezpośredni MySQL MCP.
Co się stanie, jeśli sztuczna inteligencja spróbuje zapisać lub usunąć dane? +
qs_run_query połączenie jest analizowane przez zakodowany na stałe walidator tylko do odczytu, który pozwala tylko SELECT, Z, oraz WYJAŚNIĆ oświadczenia; cokolwiek innego zwraca NARUSZENIE TYLKO DO ODCZYTU i nigdy nie dociera do MySQL. Walidator działa w procesie agenta w Twojej sieci, a nie w chmurze, więc zainfekowana powierzchnia chmury nie mogłaby go ominąć. (Można nałożyć warstwę użytkownika tylko do odczytu po stronie MySQL (np. UDZIEL SELECT ON db.* do dedykowanego qs_tylko do odczytu (użytkownika) na górze, jeśli chcesz mieć pewność, że wszystko jest w porządku — walidator agenta jest niezależny od uprawnień przyznanych przez MySQL, które skonfigurowałeś.)
Czy mogę zobaczyć, o co właściwie zapytała sztuczna inteligencja? +
dzienniki_zdarzeń z organizacją, użytkownikiem, kluczem, zakresem, opóźnieniem i kodem wyniku. Administrator organizacji może odpowiedzieć na pytanie „kto korzystał z MCP w zeszłym tygodniu, który łącznik i o co pytał?” jednym zapytaniem. Należy pamiętać, że rejestrujemy nazwa i metadane narzędzia, a nie tekst SQL ani zwrócone wiersze — te przepływają przez łącze w chmurze i nigdy nie trafiają do logów w chmurze. Jeśli chcesz pełnego audytu SQL, włącz audyt po stronie bazy danych w silniku bazowym; w przypadku MySQL jest to szczególnie ważne. dziennik_audytu wtyczka (MySQL Enterprise Audit), Wtyczka dziennika audytu Percona dla instalacji społecznościowych/Percona lub istniejącego ogólnego/powolnego procesu rejestrowania zapytań.
Czy muszę uruchomić Schema Intelligence, aby używać Query Streams MCP? +
(łącznik, baza danych) para, a MCP działa bez niego bez zarzutu. Sztuczna inteligencja otrzymuje podstawowy schemat (typy, klucze podstawowe, formalne klucze obce, indeksy) i tworzy podstawowe zapytania. Po włączeniu SI, sztuczna inteligencja otrzymuje sześć dodatkowych warstw uporządkowanych metadanych: (1) Opisy każdej bazy danych, tabeli i kolumny opracowane przez sztuczną inteligencję; (2) klasyfikacje tabel (FACT dla zdarzeń transakcyjnych, DIM dla odniesień opisowych, LOOKUP dla małych map kodu) oraz tag domeny biznesowej (sprzedaż, hr, SEO, finanse, wsparcie i 14 innych); (3) typ semantyczny w każdej kolumnie (currency_usd, email, date_iso, status_code, percentage, ranking_position, identifier, url, person_name i 9 innych), który umożliwia generowanie kodu SQL MySQL zgodnego z dialektem; (4) przykładowe wartości z Twoich rzeczywistych danych, aby LLM rozpoznał wzorce, których żaden schemat nie jest w stanie pokazać; (5) wykrywanie wyliczeń z pełnymi rozkładami wartości dla kolumn o niskiej kardynalności; i (6) Klucze obce odkryte przez sztuczną inteligencję na podstawie nakładania się danych między tabelami, ujawnione za pomocą qs_get_relationshipsBez SI każda odpowiedź narzędzia schematu również niesie ze sobą si_recommendation blok zawierający dokładną listę brakujących elementów połączenia — sztuczna inteligencja może to odczytać i zaproponować uruchomienie SI w trakcie rozmowy za pośrednictwem qs_request_si_analysisCzas wykonania skaluje się wraz z liczbą tabel: mała baza danych poniżej 100 tabel kończy się w około 10 minut; typowa baza danych średniej wielkości (kilkaset tabel) kończy się w 15–25 minut; duża baza danych przedsiębiorstwa z ponad 1500 tabelami może zająć 45–60 minut na pełne skanowanie. SI uruchamia się za pośrednictwem agenta sieciowego na Twoich danych (nigdy w chmurze), nigdy nie zapisuje do Twojej bazy danych, nigdy nie zmienia Twojego schematu i odświeża się przyrostowo po zmianie schematu — dzięki czemu kolejne uruchomienia po dodaniu lub zmianie tabel są znacznie szybsze niż pierwsze. Efekt kompleksowy: z włączoną SI Twój klient AI zapisuje poprawny kod SQL za pierwszym razem znacznie częściej niż na dowolnym serwerze „MCP dla X”, który po prostu przekazuje LLM. schemat_informacyjny.
Co się stanie, jeśli później dodam inny łącznik, np. Stripe lub PostgreSQL? +
qs_list_connectors (podnosi je automatycznie). Jeden blok konfiguracyjny kupuje całe Twoje konto, obecne i przyszłe. Dlaczego jeden klucz pasuje do każdego złącza →
Czy muszę skonfigurować MCP tylko po to, aby móc czatować przy użyciu swoich danych? +
Czy Query Streams MCP współpracuje z AWS RDS for MySQL, Azure Database for MySQL lub Google Cloud SQL for MySQL? +
SELECT), Baza danych Azure dla MySQL (zarówno serwer pojedynczy, jak i serwer elastyczny) oraz Google Cloud SQL dla MySQL (wszystkie generacje) działają od razu. Zainstaluj agenta sieciowego w tym samym regionie VPC, sieci wirtualnej (VNet) lub GCP, co instancja DBaaS, aby zapewnić zapytania o niskim opóźnieniu. Agent korzysta ze standardowych danych uwierzytelniających MySQL — Uwierzytelnianie bazy danych IAM na RDS, Azure AD / Microsoft Entra ID w bazie danych Azure dla MySQL, Uwierzytelnianie bazy danych IAM w Cloud SQL lub proste uwierzytelnianie hasłem na dowolnym z nich. Łącze chmurowe między agentem a Query Streams jest identyczne, niezależnie od tego, która baza danych jako usługa (DBaaS) hostuje Twój silnik; wszystko poniżej agenta to Twoja istniejąca infrastruktura, a Query Streams nigdy nie widzi danych uwierzytelniających bazy danych.
Zacznij
Podłącz swoje narzędzie AI do danych MySQL w pięć minut.
Jeden klucz MCP dociera do MySQL — lokalnego, AWS RDS, Azure Database for MySQL lub Google Cloud SQL — każdej innej bazy danych i każdego łącznika API na koncie Query Streams, z pełnym śladem audytu, limitami przepustowości dla każdego klucza i zerową zmianą zapory sieciowej. Claude, Cursor, ChatGPT i Grok działają od razu.
Powiązane przewodniki: Pobierz agenta strumieni zapytań | Konfiguracja łącznika bazy danych | Wszystkie przewodniki po serwerze MCP | Nova AI tekst-do-SQL
Kategoria: Serwer MCP
Tagi: mcp, claude, kursor, mysql, baza danych, baza danych open-source, aws-rds, baza danych azure, chmura-sql, aurora-mysql
Metaopis: Połącz MySQL z Claude lub Cursor przez Query Streams MCP. Gotowy do RDS, Azure i Cloud SQL. Konfiguracja tylko dla połączeń wychodzących, 5 minut.
English 
Spanish 
German 
French 
Portuguese 
Japanese 
Korean 
Chinese 
Italian 
Dutch 
Indonesian 
Polish