OData 协议的智能化语义互操作 - 张善友
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原文中文，约6000字，阅读约需15分钟。
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内容提要
query-craft-mcp 作为 LLM 与 OData 服务的桥梁，解决了 OData v4 的语法复杂性。OData 自 2007 年起成为国际标准，旨在实现数据共享与互操作性，其核心设计原则包括遵循 REST、保持简单性和增量式构建。OData 的实体数据模型（EDM）定义资源结构，支持丰富的查询选项，提升数据分析能力，为企业构建“AI Ready”数据架构奠定基础。
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关键要点
- query-craft-mcp 作为 LLM 与 OData 服务之间的语义桥梁，解决了 OData v4 语法复杂性。
- OData 自 2007 年起成为国际标准，旨在实现数据共享与互操作性。
- OData 的核心设计原则包括遵循 REST、保持简单性和增量式构建。
- OData 的实体数据模型（EDM）定义资源结构，支持丰富的查询选项。
- OData 的设计哲学强调 REST 原则，并在语义表达上进行了增强。
- OData 的实体数据模型（EDM）通过实体集、实体、复杂类型和标量类型定义资源。
- OData 服务必须提供服务文档和元数据文档，以实现客户端的自发现能力。
- OData 的查询语言通过系统查询选项允许客户端精确控制数据返回。
- OData v4.0 引入了 $apply 扩展，提升了数据分析能力。
- OData 通过乐观并发控制和批处理等策略优化性能。
- Model Context Protocol (MCP) 旨在连接 AI 助手与外部应用，降低数据交互成本。
- query-craft-mcp 通过元数据感知生成和路径推导等功能提升 LLM 的查询准确性。
- OData 的强类型 EDM 架构为大语言模型的应用提供了稳固的语义基础。
- OData 在金融、供应链等领域的地位不可替代，是构建 AI Ready 数据架构的关键。
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