Cursor + MCP实战：用AI打造智能数据分析师，3行代码解锁数据库

程序智享家
0 阅读7分钟

Cursor + MCP实战：用AI打造智能数据分析师，3行代码解锁数据库交互新姿势

原创 自由的程序员 程序智享家 2025年05月07日 18:00 天津

 

Cursor + MCP实战：用AI打造智能数据分析师

一、当Cursor遇见MCP：重新定义AI编程边界

（一）MCP是什么？AI的"万能外接接口"

MCP（Model Context Protocol）是Anthropic推出的开放协议，堪称AI模型的"USB-C接口"。通过这套协议，Cursor**中的AI助手不再局限于代码补全，而是能像人类开发者一样调用外部工具：

  • • 数据库查询（如MySQL/PostgreSQL）
  • • 实时数据获取（API调用）
  • • 系统级操作（文件读写、命令执行）
    真正实现"AI从被动建议者到主动执行者"的质变。

（二）传统VS进阶：MCP带来的三大突破

特性传统AI编程助手启用MCP的Cursor
外部工具访问❌ 仅限预设功能✅ 自定义工具无限扩展
数据处理能力❌ 静态数据依赖✅ 实时动态数据交互
复杂任务处理❌ 单步代码生成✅ 多工具串联工作流

二、实战案例：3行代码构建用户年龄分析工具

（一）需求场景：公众号用户画像分析

假设你运营的公众号需要统计"30岁以上用户占比"，传统方式需手动写SQL查询，而通过MCP+Cursor，只需3行核心代码即可将数据库操作转化为AI可调用的智能工具。

创建一个mysql的数据库例如:user_demo，然后创建一个用户表，把用户画像的数据，保存到mysql的数据库里。

表结构和数据脚本如下：


 CREATE TABLE `user`  (  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,  `name` varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NOT NULL,  `age` int(11) NOT NULL,  `phone` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NULL DEFAULT NULL,  `address` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NULL DEFAULT NULL,  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE) ENGINE = MyISAM AUTO_INCREMENT = 11 CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_0900_ai_ci ROW_FORMAT = Dynamic;-- ------------------------------ Records of user-- ----------------------------INSERT INTO `user` VALUES (1, '张三', 23, '18322101102', '天津');INSERT INTO `user` VALUES (2, '李四', 30, '18322101102', '天津');INSERT INTO `user` VALUES (3, '王五', 27, '18322101102', '天津');INSERT INTO `user` VALUES (4, '赵六', 35, '18322101102', '天津');INSERT INTO `user` VALUES (5, '吕依依', 22, '18322101102', '山东');INSERT INTO `user` VALUES (6, '赵甜甜', 28, '18322101102', '山东');INSERT INTO `user` VALUES (7, '王世子', 31, '18322101102', '山东');INSERT INTO `user` VALUES (8, '例子一', 26, '18322101102', '山东');INSERT INTO `user` VALUES (9, '例子二', 29, '18322101102', '山东');INSERT INTO `user` VALUES (10, '例子三', 24, '18322101102', '山东');SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;

（二）代码逐行解析：从数据库到AI的丝滑联动

# 1. 初始化MCP服务
mcp = FastMCP("MySQLMCP")  

# 2. 注册数据库分析工具（关键装饰器！）
@mcp.tool()  
defanalysis_data(age: int) -> int:  
    # 标准数据库连接流程（注意cursor的核心作用）
    conn = pymysql.connect(...)  
    cursor = conn.cursor()  
    cursor.execute(f"SELECT COUNT(*) FROM user WHERE age > {age}")  # 执行查询
    result = cursor.fetchone()[0]  # 提取结果
    cursor.close()  # 资源释放最佳实践
    conn.close()  
    return result  

# 3. 启动MCP服务，等待AI调用
if __name__ == "__main__":  
    mcp.run()  

（三）AI调用效果：自然语言驱动数据库操作

当你在Cursor中输入：

"帮我分析公众号用户中，年龄超过25岁的用户有多少？"
AI会自动触发analysis_data工具，完成从"自然语言解析→SQL执行→结果返回"的全流程，无需手动编写任何查询代码。

三、核心技术点拆解：MCP工具开发三要素

（一）FastMCP：轻量级工具管理框架

  • • 命名规范：初始化时指定服务名称（如"MySQLMCP"），方便AI识别工具用途
  • • 装饰器机制：@mcp.tool()将普通函数转化为MCP可调度的工具，支持类型注解（如age: int）
  • • 生命周期管理：mcp.run()启动独立服务进程，支持热更新**和远程调用

（二）数据库游标（Cursor）的核心作用

  1. 1. 指令执行：通过cursor.execute()发送SQL语句到数据库服务器
  2. 2. 结果处理：fetchone()/fetchall()精准获取查询结果，支持复杂数据结构解析
  3. 3. 资源控制：显式调用close()释放连接，避免数据库连接泄漏（生产环境必备！）

（三）安全最佳实践

  • • SQL注入防护：改用参数化查询（非f-string拼接）

    cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM user WHERE age > %s", (age,))  

  • • 配置管理：敏感信息（密码/端口）通过环境变量或配置文件加载，避免硬编码

  • • 连接池：生产环境建议使用pymysqlpool等连接池工具，提升数据库访问效率

四、公众号运营场景延伸：数据驱动内容策略

（一）三大实战应用方向

  1. 1. 用户分层运营
    通过analysis_data(18)和analysis_data(30)分别统计青年/中年用户量，针对性推送育儿类/职场类内容。
  2. 2. 活动效果评估
    新用户注册活动后，对比"活动前后25岁以上用户增量"，量化活动对目标人群的吸引力。
  3. 3. 竞品用户分析
    连接竞品数据库（需授权），分析其高活跃用户年龄分布，优化自家内容定位。

（二）MCP工作流示例：从数据到报告的自动化

用户提问 → Cursor解析需求 → 调用analysis_data工具 → 获取年龄分层数据 → AI生成分析报告（含可视化建议）

全程无需人工介入，30秒内完成从数据查询到策略建议的闭环。

五、上手准备：3步搭建你的第一个MCP服务

（一）环境配置

    1. 安装依赖：pip install pymysql fastmcp
    1. 创建数据库表（示例）：
    CREATE TABLE user (id INT PRIMARY KEY, age INT, register_time DATETIME);  
    1. 确保Cursor版本≥0.45.6（MCP功能最低支持版本）

（二）代码部署

    1. 将工具代码保存为mysql_mcp.py
    1. cursor配置mcp服务

  3. 图片转存失败，建议直接上传图片文件

    1. 在Cursor设置中添加自定义MCP Server
{
    "mcpServers": {
        "mysql_mcp": {
            "command": "cmd",
            "args": [
                "/c",
                "python",
                "D:\\OnlyWork\\pywork\\MCPApi\\mysql_mcp.py"
            ]
        }
    }
}

（三）测试验证

在Cursor中输入：

"调用MySQLMCP服务，查询30岁以上的人有几人"即可看到AI返回具体数值，标志工具部署成功。

六、避坑指南：生产环境必看

（一）常见问题处理

问题现象解决方案
数据库连接失败检查host/port/密码是否正确，防火墙是否放行3306端口
工具未被AI识别确认@mcp.tool()装饰器正确使用，服务名称与调用名称一致
SQL注入警告强制使用参数化查询，禁用字符串拼接

（二）性能优化技巧

  1. 1. 连接复用：使用conn.ping(reconnect=True)保持长连接，减少重连开销
  2. 2. 结果缓存：对高频查询添加本地缓存（如lru_cache装饰器）
  3. 3. 异步支持：改用aiomysql实现异步数据库操作，提升并发处理能力

结语：从代码执行者到工具定义者

通过MCP，开发者不再局限于编写单个功能代码，而是像"搭积木"一样构建自定义工具生态。本文演示的数据库分析工具，只是MCP能力的冰山一角——你还可以开发文件解析工具、API调用工具、甚至硬件控制工具，让Cursor成为真正属于你的智能开发助手。

现在就打开Cursor，用3行代码开启AI编程新体验，让数据驱动的决策不再受限于代码能力！关注公众号:【程序智享家】，回复"MCP工具包案例"获取本文完整代码示例及配置模板。

（全文完）

延伸思考：如果让你设计一个公众号专属MCP工具，你会选择解决哪个痛点？欢迎在评论区分享你的创意！

avatar
文章
阅读
粉丝