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
とおすコンテクストセンシティブ歌で応える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）
操作ガイド
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
効果評価
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）
この答えは記事から得たものである。MCP Toolbox for Databases: 高速なデータベース操作のためのMCPサービスについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 怎样提升自然语言查询数据库的准确性和效率？
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