OceanBase MCP Server 与 Trae 集成
MCP(Model Context Protocol) 是 Anthropic 公司于 2024 年 11 月推出并开源,旨在实现大语言模型与外部工具或数据源交互的协议。通过 MCP,用户不需要将大模型的输出手动复制执行,大模型可以直接指挥工具执行相应的动作(Action)。
MCP Server 通过 MCP 协议提供了大模型与 seekdb 交互的能力,可以执行 SQL 语句。通过合适的客户端可以快速搭建项目原型,已在 github 上开源。
Trae 是一款可集成 MCP Server 的 IDE,可从官网下载最新版本。
本文将展示如何使用 Trae IDE 与 OceanBase MCP Server 集成,快速构建后端应用程序。
前提条件
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您已完成部署 seekdb。
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安装 Python 3.11 及以上版本 和相应 pip。如果您的机器上 Python 版本较低,可以使用 Miniconda 来创建新的 Python 3.11 及以上的环境,具体可参考 Miniconda 安装指南。
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根据所用的操 作系统,安装 Git。
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安装 Python 包管理器 uv。安装完成后,可使用
uv --version命令验证安装是否成功:pip install uv
uv --version -
下载 Trae IDE,根据自己的操作系统选择合适的版本进行安装。
步骤一:获取数据库连接信息
联系 seekdb 部署人员或者管理员获取相应的数据库连接串,例如:
obclient -h$host -P$port -u$user_name -p$password -D$database_name
参数说明:
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$host:提供 seekdb 连接 IP 地址。 -
$port:提供 seekdb 连接端口,默认是2881。 -
$database_name:需要访问的数据库名称。提示连接的用户需要拥有该数据库的
CREATE、INSERT、DROP和SELECT权限。 -
$user_name:提供数据库连接账户。 -
$password:提供账户密码。
步骤二:配置 OceanBase MCP Server
克隆 OceanBase MCP Server 仓库
执行下面的命令将源代码下载到本地:
git clone https://github.com/oceanbase/mcp-oceanbase.git
进入源代码目录:
cd mcp-oceanbase
安装依赖
在 mcp-oceanbase 目录下执行下面的命令创建虚拟环境,并安装依赖:
uv venv
source .venv/bin/activate
uv pip install .
创建 Trae 客户端的工作目录
手动创建一个 Trae 的工作目录,并用 Trae 打开,后面 Trae 生成的文件将放在这个目录下,示例的目录名为 trae-generate。

在 Trae 客户端中配置 OceanBase MCP Server
使用快捷键 Ctrl + U(Windows)或者 Command + U(MacOS)打开聊天对话框,点击右上角的齿轮,选择 MCP。

添加并配置 MCP Servers
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点击
添加 MCP Servers,选择手动配置。

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填写配置文件,将编辑框中的示例内容删除。

然后填入以下内容:
{
"mcpServers": {
"oceanbase": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
// 需要替换为 oceanbase_mcp_server 文件夹的绝对路径
"/path/to/your/mcp-oceanbase/src/oceanbase_mcp_server",
"run",
"oceanbase_mcp_server"
],
"env": {
// 需替换为您的 seekdb 连接信息
"OB_HOST": "***",
"OB_PORT": "***",
"OB_USER": "***",
"OB_PASSWORD": "***",
"OB_DATABASE": "***"
}
}
}
} -
如配置成功,将显示
可使用状态。
测试 MCP Server
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选择
Builder with MCP智能体。
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在对话框中输入提示:
test 库中有多少张表?,Trae 客户端会展示即将执行的 SQL 语句。确认无误后,点击运行按钮执行查询。
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Trae 客户端会展示
test库中的所有表名称,这表明我们已经成功连接到 seekdb。
使用 FastAPI 快速创建 RESTful API 风格的项目
你可以使用 FastAPI 快速创建 RESTful API 风格的项目。FastAPI 是一个 Python 的 Web 框架,可以快速构建 RESTful API。
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创建 customer 表
在对话框中输入提示:
创建一个 customer 表,主键是 ID,包含 name,age,telephone,location 字段,确认 SQL 语句后,点击运行按钮执行查询。
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插入测试数据
在对话框中输入提示:
向 customer 表中插入 10 条数据,确认 SQL 语句后, 点击运行按钮执行查询。
插入成功后,会展示执行结果:

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创建 FastAPI 项目
在对话框中输入提示:
创建一个 FastAPI 项目,生成基于 customer 表的 RESTful API,确认 SQL 语句后,点击运行按钮执行查询。
此步骤将自动生成三个文件。建议首次使用时选择 "全部接受",因为 AI 生成的文件内容可能具有不确定性,后续可根据实际需求进行调整。
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创建虚拟环境并安装依赖
执行如下命令,在当前目录下使用 uv 包管理工具创建虚拟环境,并安装依赖包:
uv venv
source .venv/bin/activate
uv pip install -r requirements.txt -
启动 FastAPI 项目
执行如下命令,启动 FastAPI 项目:
uvicorn main:app --reload -
查看表中数据
在命令行中运行如下命令,或者使用其他请求工具,查看表中的数据:
curl http://127.0.0.1:8000/customers返回结果如下:
[{"ID":1,"name":"张三","age":25,"telephone":"13800138000","location":"北京"},{"ID":2,"name":"李四","age":30,"telephone":"13900139000","location":"上海"},{"ID":3,"name":"王五","age":35,"telephone":"13700137000","location":"广州"},{"ID":4,"name":"赵六","age":22,"telephone":"13600136000","location":"深圳"},{"ID":5,"name":"孙七","age":40,"telephone":"13500135000","location":"成都"},{"ID":6,"name":"周八","age":28,"telephone":"13400134000","location":"杭州"},{"ID":7,"name":"吴九","age":33,"telephone":"13300133000","location":"南京"},{"ID":8,"name":"郑十","age":27,"telephone":"13200132000","location":"武汉"},{"ID":9,"name":"陈十一","age":31,"telephone":"13100131000","location":"西安"},{"ID":10,"name":"林十二","age":24,"telephone":"13000130000","location":"重庆"}]可以看到增、删、改、查的 RESTful API 已经成功生成:
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
import mysql.connector
app = FastAPI()
# 数据库连接配置
config = {
'user': '*******',
'password': '******',
'host': 'xx.xxx.xxx.xx',
'database': 'test',
'port':xxxx,
'raise_on_warnings': True
}
class Customer(BaseModel):
id: int
name: str
age: int
telephone: str
location: str
@app.get('/customers')
async def get_customers():
cnx = mysql.connector.connect(**config)
cursor = cnx.cursor(dictionary=True)
query = 'SELECT * FROM customer'
cursor.execute(query)
results = cursor.fetchall()
cursor.close()
cnx.close()
return results
@app.get('/customers/{customer_id}')
async def get_customer(customer_id: int):
cnx = mysql.connector.connect(**config)
cursor = cnx.cursor(dictionary=True)
query = 'SELECT * FROM customer WHERE ID = %s'
cursor.execute(query, (customer_id,))
result = cursor.fetchone()
cursor.close()
cnx.close()
return result
@app.post('/customers')
async def create_customer(customer: Customer):
cnx = mysql.connector.connect(**config)
cursor = cnx.cursor()
query = 'INSERT INTO customer (ID, name, age, telephone, location) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s)'
data = (customer.id, customer.name, customer.age, customer.telephone, customer.location)
cursor.execute(query, data)
cnx.commit()
cursor.close()
cnx.close()
return {'message': 'Customer created successfully'}
@app.put('/customers/{customer_id}')
async def update_customer(customer_id: int, customer: Customer):
cnx = mysql.connector.connect(**config)
cursor = cnx.cursor()
query = 'UPDATE customer SET name = %s, age = %s, telephone = %s, location = %s WHERE ID = %s'
data = (customer.name, customer.age, customer.telephone, customer.location, customer_id)
cursor.execute(query, data)
cnx.commit()
cursor.close()
cnx.close()
return {'message': 'Customer updated successfully'}
@app.delete('/customers/{customer_id}')
async def delete_customer(customer_id: int):
cnx = mysql.connector.connect(**config)
cursor = cnx.cursor()
query = 'DELETE FROM customer WHERE ID = %s'
cursor.execute(query, (customer_id,))
cnx.commit()
cursor.close()
cnx.close()
return {'message': 'Customer deleted successfully'}