db-mcp-server 是一款强大的多数据库服务器，它实现了模型上下文协议 (MCP)，旨在为 AI 助手提供结构化的数据库访问能力。作为 MCP 服务器，它允许 AI 模型通过标准化的方式与多个数据库进行交互，极大地扩展了 AI 的数据处理能力。

该解决方案支持同时连接和操作多种数据库，如 MySQL 和 PostgreSQL，并为每个数据库动态生成专用工具，例如 SQL 查询、事务管理和模式探索等。通过清晰的架构设计，db-mcp-server 确保了模块化和可维护性，并与 OpenAI Agents SDK 完全兼容，从而实现与 AI 助手的无缝集成。

使用 db-mcp-server，开发者可以简化 AI 应用与数据库的集成流程，提升数据访问效率，并构建更智能、更强大的 AI 解决方案。它支持多种传输模式，包括 STDIO 和 SSE，方便集成到不同的开发环境和应用场景中。

多数据库统一访问

db-mcp-server的核心在于能够同时连接和操作多个不同类型的数据库，如MySQL和PostgreSQL。它通过读取配置文件中的连接信息，为每个数据库建立独立的连接池。这种能力极大地简化了跨数据库操作的复杂性，AI模型无需关心底层数据库的差异，只需通过统一的接口即可访问数据。例如，一个AI助手需要从MySQL数据库获取用户信息，并从PostgreSQL数据库获取订单信息，传统的做法需要编写两套不同的代码逻辑，而使用db-mcp-server，AI助手只需调用相应的工具，即可轻松完成数据整合。在技术实现上，服务器内部维护了一个数据库连接映射表，根据数据库ID将请求路由到对应的数据库连接。

动态工具生成

针对每个连接的数据库，db-mcp-server能够自动生成一套定制化的工具，包括查询、执行、事务管理、模式探索和性能分析等。这些工具以标准化的方式暴露给AI模型，使得AI模型能够以一致的方式与不同类型的数据库进行交互。例如，对于一个名为"orders_db"的MySQL数据库，服务器会自动生成query_orders_db、execute_orders_db等工具。这种动态生成工具的方式，极大地提高了灵活性和可扩展性，当新增或修改数据库连接时，无需修改服务器代码，只需更新配置文件即可。在技术实现上，服务器使用Go语言的反射机制，根据数据库类型和预定义的工具模板，动态生成相应的工具函数。

数据库事务管理

db-mcp-server提供强大的事务管理功能，允许AI模型在多个数据库上执行原子性的操作。它支持事务的开始、提交和回滚，确保数据的一致性和完整性。例如，一个AI助手需要同时更新MySQL数据库中的用户账户余额和PostgreSQL数据库中的订单状态，如果其中一个操作失败，整个事务需要回滚，以避免数据不一致。通过db-mcp-server提供的事务管理工具，AI助手可以轻松实现这种跨数据库的事务操作。在技术实现上，服务器使用数据库的本地事务机制，通过维护事务ID来跟踪事务的状态，并确保事务的原子性。

技术实现：清洁架构

db-mcp-server采用清洁架构设计，将系统划分为领域层、仓库层、用例层和交付层，实现了关注点分离和高度模块化。领域层定义了核心业务实体和接口，仓库层负责数据访问的具体实现，用例层包含了应用程序的业务逻辑，交付层则负责与外部系统进行交互，例如MCP工具的暴露。这种架构设计使得系统易于维护、测试和扩展。例如，当需要支持新的数据库类型时，只需在仓库层实现新的数据访问接口，而无需修改其他层的代码。在技术实现上，服务器使用Go语言的接口和依赖注入机制，实现了各层之间的解耦。

集成优势：OpenAI Agents SDK

db-mcp-server与OpenAI Agents SDK完全兼容，可以无缝集成到OpenAI的AI助手中。这意味着开发者可以使用OpenAI的强大AI能力，结合db-mcp-server的数据访问能力，构建更加智能和强大的数据库应用。例如，开发者可以使用OpenAI的自然语言处理能力，将用户的自然语言查询转换为SQL语句，然后通过db-mcp-server执行查询，并将结果返回给用户。这种集成方式极大地简化了AI应用的开发流程，提高了开发效率。在技术实现上，服务器遵循MCP协议，并提供了与OpenAI Agents SDK兼容的接口，使得AI助手可以轻松调用数据库工具。