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人工智能如何与我的数据库对话 第二部分：MySQL与Gemini
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原文英文，约4300词，阅读约需16分钟。
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内容提要
本文介绍了如何使用FastMCP框架和MySQL数据库构建MCP服务器，并通过Gemini API进行集成。作者展示了安全执行SQL查询的方法，并利用AI获取电影数据，最终成功查询到符合条件的电影，强调了选择合适模型的重要性。
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关键要点
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使用FastMCP框架和MySQL数据库构建MCP服务器。
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Gemini API可以访问本地MCP服务器。
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安全执行SQL查询的方法。
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利用AI获取电影数据。
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强调选择合适模型的重要性。
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创建MySQL测试数据库并加载Sakila示例数据库。
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创建只读用户以连接到Sakila数据库。
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使用uv创建虚拟环境并安装必要的Python模块。
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测试MCP服务器的功能并验证数据库集成。
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使用Gemini集成进行多表查询。
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AI在处理查询时的表现和模型选择的影响。
❓
延伸问答
如何使用FastMCP框架构建MySQL MCP服务器？
使用FastMCP框架时，只需指定如何访问MySQL数据库，并定义安全执行SQL查询的工具。
Gemini API如何与本地MCP服务器集成？
Gemini API可以直接访问本地MCP服务器，允许通过AI进行多表查询。
如何安全地执行SQL查询？
通过定义一个工具来安全执行SQL查询，并返回结构化的JSON响应。
在MCP服务器中如何创建只读用户？
可以通过MySQL命令创建只读用户，并授予其对特定数据库的选择权限。
如何测试MCP服务器的功能？
可以通过连接到虚拟环境并使用FastMCP客户端请求工具列表来验证MCP服务器的功能。
选择合适的AI模型对查询结果有何影响？
选择合适的AI模型可以显著影响查询的准确性和响应的质量。
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