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通过 MCP（Multi-Agent Collaboration Platform，多智能体协作平台）+ 数据库，实现一个AI检索和分析系统。

一、系统目标

实现通过 AI 多智能体对结构化（数据库）和非结构化（文档、文本）数据进行：

• ✅ 智能检索（自然语言问答、SQL 自动生成）

• ✅ 智能分析（总结、趋势识别、异常检测、风险分析等）

• ✅ 多模型协同分析 + 决策建议

• ✅ 结果推送（如 ECM、BPM 系统对接、前端仪表盘展示） 

二、技术组成与框架结构

整体结构如下：

[ 用户 ] ⇄ [ MCP Server ] ⇄ [ Agent / LangChain Tool ] ⇄ [ 数据库 / 文档系统 ]⇅[ 多模型分析引擎 ]

1. MCP Server

• 支持用户通过自然语言输入查询意图（如：“分析近三月销售异常”）

• 调用 Agent 工厂，动态分配合适的 AI Agent 进行任务分解与协作

• 负责中控调度、缓存上下文、流程记录和结果集成

2. 数据检索模块（LangChain + 数据库工具）

• 使用 LangChain SQLDatabaseChain 或 SQLAgent 工具对接数据库

• 支持自然语言转 SQL（通过 GPT/Claude 等模型）

• 数据库返回结构化数据（DataFrame）

• 对于多表分析，使用 SQLGraph 工具做自动联表推理

3. AI 分析 Agent

• 负责对结构化数据进行统计分析、趋势识别、聚类等

• 可通过 Python Agent（LangChain 的 Pandas DataFrame Agent）进行数据分析（用模型调用 pandas、matplotlib 等进行分析）

4. 多模型投票机制（可选）

• 通过调用 Claude/GPT/Mistral 等多个模型

• 对分析结果进行比对和投票（如多个模型都认为某条数据是风险项，则置信度更高）

5. 分析结果输出模块

• 可以将结果推送到：

  • ECM 系统（如 IBM FileNet）做文档记录

  • BPM 系统（如 IBM BPM）发起审批流程

  • 前端仪表盘展示（如 React + Tailwind + Charts） 

三、功能示例

示例 1：自然语言问数据库

用户输入：「帮我查一下过去3个月每个地区的销售趋势，并找出异常波动。」

执行流程：

1. MCP 调用 SQLAgent 将用户意图翻译为 SQL

2. 查询数据库中相关销售表

3. 将数据交给 Pandas Agent 进行趋势图绘制 + 异常检测

4. 返回分析结果 + 图表

5. 可选：将异常记录推送到 BPM 发起“销售异常核查”流程 

示例 2：合同数据分析（结合 ECM）

用户输入：「找出近30天签署的合同中，金额超过100万的，并做风险分析。」

1. 查询数据库 + ECM 中文档（合同 PDF 或条款摘要）

2. 使用 NLP 模型（或 Agent）读取文本内容进行分析（如违约风险）

3. 多模型评估结果（Claude/GPT/Mistral 投票）

4. 推送分析结果到 ECM 系统的备注字段或 BPM 流程中 

四、数据库接入方式（MySQL/PostgreSQL 示例）

可以使用 LangChain 中的 SQLDatabase 对象连接数据库：

from langchain.utilities import SQLDatabasedb = SQLDatabase.from_uri("mysql+pymysql://user:password@host:3306/database_name")

然后使用 SQLDatabaseChain 或 SQLAgent 对接：

from langchain.chains import SQLDatabaseChain
from langchain.chat_models import ChatOpenAIllm = ChatOpenAI(model_name="gpt-4")
db_chain = SQLDatabaseChain.from_llm(llm, db)response = db_chain.run("显示最近三个月销售额趋势")

五、搭建一个本地 MCP + SQLite 的 AI 数据分析原型系统，使用 LangChain + GPT（或本地模型）实现自然语言到 SQL，再通过 Pandas 分析数据。

第一步：系统核心结构设计

我们先构建一个最简 MVP（最小可行产品）版本，包含以下模块：

系统模块划分

模块名	功能说明
用户界面	输入自然语言查询
MCP Server	调度 Agent，管理上下文和执行流程
SQL Agent	自然语言转 SQL，并查询 SQLite
分析 Agent	用 Pandas 对结果做分析、趋势识别、图表输出等
输出模块	将分析结果展示在终端或网页

 

第二步：环境准备

安装依赖（建议新建虚拟环境）

pip install langchain openai sqlite3 pandas matplotlib streamlit

你可以用 gpt-3.5-turbo 作为 LLM，也可以对接本地模型（如 Ollama）

 第三步：原型代码结构

我们先建立如下文件结构：

mcp_sqlite_demo/
│
├── main.py                # 主入口
├── db_init.py             # 创建并填充 SQLite 示例数据
├── mcp_server.py          # 模拟 MCP 调度器
├── agent_sql.py           # SQL Agent 实现
├── agent_analysis.py      # 数据分析 Agent 实现

第四步：编写关键代码

1. 创建示例数据库（db_init.py）

import sqlite3
import random
from datetime import datetime, timedeltaconn = sqlite3.connect("sales.db")
cur = conn.cursor()cur.execute("DROP TABLE IF EXISTS sales")
cur.execute("""
CREATE TABLE sales (id INTEGER PRIMARY KEY,region TEXT,amount REAL,sale_date TEXT
)
""")regions = ["华东", "华南", "华北", "西南", "东北"]
start_date = datetime(2023, 12, 1)for i in range(90):for region in regions:date = (start_date + timedelta(days=i)).strftime("%Y-%m-%d")amount = round(random.uniform(5000, 50000), 2)cur.execute("INSERT INTO sales (region, amount, sale_date) VALUES (?, ?, ?)",(region, amount, date))conn.commit()
conn.close()
print("数据库初始化完成 ✅")

 运行后会生成一个 sales.db 的销售数据库。

2. SQL Agent（agent_sql.py）

from langchain.utilities import SQLDatabase
from langchain.agents import create_sql_agent
from langchain.agents.agent_toolkits import SQLDatabaseToolkit
from langchain.chat_models import ChatOpenAIdef get_sql_agent():db = SQLDatabase.from_uri("sqlite:///sales.db")llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0)toolkit = SQLDatabaseToolkit(db=db, llm=llm)agent_executor = create_sql_agent(llm=llm,toolkit=toolkit,verbose=True,)return agent_executor

 3. 分析 Agent（agent_analysis.py）

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as pltdef analyze_sales(df):print("\n🔍 正在分析销售趋势...")trend = df.groupby("sale_date")["amount"].sum()trend.plot(kind="line", title="每日销售趋势", figsize=(10, 5))plt.tight_layout()plt.savefig("sales_trend.png")max_day = trend.idxmax()print(f"\n📈 销售峰值日期：{max_day}，金额：{trend.max():,.2f}")

 4. MCP Server 主控（mcp_server.py）

from agent_sql import get_sql_agent
from agent_analysis import analyze_sales
import pandas as pd
import sqlite3def run_query(natural_language_query):print(f"\n🧠 MCP 收到请求：{natural_language_query}")agent = get_sql_agent()sql_response = agent.run(natural_language_query)print("\n📊 SQL Agent 执行结果如下：")print(sql_response)# 执行 SQL 再交给分析模块db = sqlite3.connect("sales.db")df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM sales", db)analyze_sales(df)

5. 启动主程序（main.py）

from mcp_server import run_queryif __name__ == "__main__":print("欢迎使用 MCP + SQLite 智能分析系统")while True:query = input("\n💬 请输入分析请求（或 q 退出）：")if query.lower() in ['q', 'exit']:breakrun_query(query)

第五步：运行测试

先初始化数据库：

python db_init.py

 然后运行主程序：

python main.py

示例输入：

过去30天每个地区销售趋势如何？有没有异常波动？

六、可运行的本地系统模板

把这个 MCP + SQLite 的 AI 分析系统打造成一个完整可运行的本地系统模板，包括：

• ✅ 完整代码结构

• ✅ Streamlit 前端界面

• ✅ Docker 容器化部署支持

• ✅ 可扩展的多 Agent 结构 

1.项目结构设计（最终版）

我们建立如下目录结构：

mcp_sqlite_ai/
│
├── app/
│   ├── __init__.py
│   ├── db_init.py               # 初始化 SQLite 示例数据
│   ├── mcp_server.py            # MCP 调度模块
│   ├── agent_sql.py             # SQL Agent
│   ├── agent_analysis.py        # 分析 Agent
│   └── config.py                # 模型配置
│
├── frontend/
│   └── dashboard.py             # Streamlit 前端交互界面
│
├── Dockerfile                   # Docker 镜像构建
├── requirements.txt             # 依赖列表
└── run.sh                       # 一键运行脚本

2.文件内容逐个说明

✅ app/db_init.py

# 初始化数据库
import sqlite3
import random
from datetime import datetime, timedeltadef init_db():conn = sqlite3.connect("sales.db")cur = conn.cursor()cur.execute("DROP TABLE IF EXISTS sales")cur.execute("""CREATE TABLE sales (id INTEGER PRIMARY KEY,region TEXT,amount REAL,sale_date TEXT)""")regions = ["华东", "华南", "华北", "西南", "东北"]start_date = datetime(2023, 12, 1)for i in range(90):for region in regions:date = (start_date + timedelta(days=i)).strftime("%Y-%m-%d")amount = round(random.uniform(5000, 50000), 2)cur.execute("INSERT INTO sales (region, amount, sale_date) VALUES (?, ?, ?)",(region, amount, date))conn.commit()conn.close()print("✅ SQLite 数据库初始化完成")if __name__ == "__main__":init_db()

 ✅ app/config.py

OPENAI_API_KEY = "your-openai-key"  # 替换成你自己的，或使用环境变量加载

 ✅ app/agent_sql.py

from langchain.utilities import SQLDatabase
from langchain.agents import create_sql_agent
from langchain.agents.agent_toolkits import SQLDatabaseToolkit
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from app.config import OPENAI_API_KEYdef get_sql_agent():db = SQLDatabase.from_uri("sqlite:///sales.db")llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0, openai_api_key=OPENAI_API_KEY)toolkit = SQLDatabaseToolkit(db=db, llm=llm)return create_sql_agent(llm=llm, toolkit=toolkit, verbose=True)

✅ app/agent_analysis.py 

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as pltdef analyze_sales(df, output_path="frontend/sales_plot.png"):trend = df.groupby("sale_date")["amount"].sum()trend.plot(kind="line", title="每日销售趋势", figsize=(10, 5))plt.tight_layout()plt.savefig(output_path)plt.close()return f"趋势图已生成：{output_path}"

 ✅ app/mcp_server.py

import sqlite3
import pandas as pd
from app.agent_sql import get_sql_agent
from app.agent_analysis import analyze_salesdef run_mcp_query(query):agent = get_sql_agent()response = agent.run(query)conn = sqlite3.connect("sales.db")df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM sales", conn)plot_path = analyze_sales(df)return response, plot_path

✅ frontend/dashboard.py （Streamlit 前端） 

import streamlit as st
from app.mcp_server import run_mcp_queryst.set_page_config(page_title="AI 智能销售分析", layout="centered")st.title("📊 AI 销售数据分析平台")
query = st.text_input("请输入分析请求（如：过去30天销售趋势）", "")if st.button("提交分析") and query.strip():with st.spinner("正在分析，请稍候..."):response, img_path = run_mcp_query(query)st.success("分析完成")st.image(img_path, caption="销售趋势图", use_column_width=True)st.markdown("### 🤖 SQL Agent 结果")st.markdown(response)

 ✅ requirements.txt

langchain>=0.1.0
openai>=1.0.0
pandas
matplotlib
streamlit
sqlite3

 ✅ Dockerfile

FROM python:3.10-slimWORKDIR /appCOPY . /app
RUN pip install --upgrade pip && \pip install -r requirements.txtEXPOSE 8501CMD ["streamlit", "run", "frontend/dashboard.py", "--server.port=8501", "--server.address=0.0.0.0"]

 ✅ run.sh

#!/bin/bash
echo "初始化数据库..."
python3 app/db_init.pyecho "启动前端界面..."
streamlit run frontend/dashboard.py

3.启动方式

👉 本地运行：

chmod +x run.sh
./run.sh

 浏览器访问：http://localhost:8501

🐳 Docker 容器运行：

docker build -t mcp-ai-agent .
docker run -p 8501:8501 mcp-ai-agent