核心挑战
传统NL2SQL方案存在语义理解偏差、缺乏数据库上下文等问题，导致查询结果不准确。
MCP优化方案
pass (a bill or inspection etc)context-sensitivecap (a poem)预定义工具双重机制实现优化：
- 模式绑定：在tools.yaml中明确定义参数类型（如string/date）和字段描述，例如：
parameters:
- name: check_in_date
type: date
description: 客户入住日期(YYYY-MM-DD) - 工具链式调用：复杂查询分解为多个预定义工具组合
- 动态SQL生成：基于表结构自动优化查询（如添加索引提示）
Operation Guide
1. 使用IDE插件直接输入自然语言（如”2024年Q3销售额TOP10客户”）
2. 系统自动匹配最接近的预定义工具
3. 可视化验证生成的SQL后再执行
Effectiveness evaluation
实测可降低70%的语法错误，查询响应时间缩短50%（相比原始NL2SQL方案）
This answer comes from the articleMCP Toolbox for Databases: MCP services for fast database operationsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样提升自然语言查询数据库的准确性和效率？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil