核心的課題
従来のNL2SQLスキームは、偏った意味理解やデータベースのコンテキストの欠如といった問題に悩まされており、不正確なクエリ結果につながる。
MCP最適化プログラム
とおすコンテクストセンシティブ歌で応える定義済みツール最適化を達成するための二重のメカニズム：
- パターン・バインディング：例えば、tools.yamlでパラメータの型（文字列/日付など）とフィールドの説明を明示的に定義する：
parameters:
- name: check_in_date
type: date
description: 客户入住日期(YYYY-MM-DD) - ツール・チェーン・コール複雑なクエリを複数の定義済みツールの組み合わせに分解する。
- 動的SQL生成：テーブル構造に基づく自動クエリ最適化（インデックスヒントの追加など）
操作ガイド
1.IDEプラグインを使用した自然言語の直接入力（例：「2024年第3四半期の売上高上位10社）
2.システムは自動的に最も近い事前定義されたツールを一致させる
3.生成されたSQLの実行前の視覚的検証
効果評価
シンタックスエラーを701 TP3T削減し、クエリ応答時間を501 TP3T削減（オリジナルのNL2SQLソリューションと比較）。
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 " 自然言語クエリ・データベースの精度と効率を向上させるには？
