👑 把“人话”翻译成SQL：XiYan MCP Server 全面测评 —— 开源SOTA级Text-to-SQL网关，让AI替你查数据库

1. 模型概述：它不是“模型”，而是懂SQL的AI翻译官

很多开发者第一次看到“XiYan MCP Server”会误以为它是一个大模型。其实不是。

它是一个MCP协议服务器，你可以把它理解为AI与数据库之间的“万能翻译插座” 。它的核心使命是：听懂人话、自动写SQL、去数据库查出结果、再把结果喂给AI。

1.1 能力评估：它到底能干什么？

一句话总结：给AI一双能查数据库的眼睛。

✅ 已完成的任务能力：

• 自然语言 → SQL 自动转换：你问“去年卖得最好的3款产品”，它自动生成SQL并执行返回结果 。

• 数据库表结构感知：自动列出当前数据库有哪些表、表里有哪些字段 。

• 样本数据读取：可读取指定表的预览数据（前N行），帮助AI理解数据格式 。

✅ 接口与参数：

• Tools（工具）：目前核心公开工具为 get_data —— 唯一面向用户的自然语言查询接口 。

• Resources（资源）：

  • {dialect}://：列出当前数据库名

  • {dialect}://{table_name}：获取该表的样本数据

• 传输协议支持：STDIO（标准输入输出） + SSE（服务端推送）双协议栈 。

• 配置参数：约15+个可调参数（模型名称、API密钥、Base URL、数据库连接、传输协议、端口、日志级别等）。

⭐ 隐含能力（重要）：
它支持挂载通用大模型（GPT、Qwen-Max）作为SQL生成引擎，也支持专用SOTA模型（XiYanSQL-QwenCoder-32B），甚至支持纯本地3B小模型离线运行 。

1.2 技术特点：为什么它比直接连MySQL的MCP更强？

杀手锏：
根据 MCPBench 基准测试，XiYan MCP Server 在Text-to-SQL任务上领先原生MySQL/PostgreSQL MCP达2~22个百分点 。这意味着：同样的问题，它答对的概率明显更高。

1.3 应用场景：谁需要它？

• 企业内部BI分析师：不想写SQL，直接用中文问销售数据、库存情况。

• SaaS产品经理：快速验证数据假设，不用追着开发要报表。

• AI应用开发者：给自己的AI助手加上“查数据库”技能（如百度“心响App”正是同类思路）。

• 高安全需求环境：数据不出内网，用本地3B模型跑SQL转换 。

2. 安装与部署方式（手把手版，包教包会）

⚠️ 重要区别：
这个项目不是桌面软件，它没有图标可双击，它是一条供Claude、Cline等AI客户端调用的“命令”。
“安装成功”的标志是：AI客户端能识别它并列出工具。

2.1 准备工作（所有系统通用）

1. Python 3.11+ 必须（低于3.11会报错）。

2. MySQL/PostgreSQL 数据库：可以是本地，也可以是云数据库（如RDS）。

3. API Key（云端模式）或本地模型（本地模式）。

2.2 模式选择决策树（先想清楚）

你要用哪个模式？
├─ 云端SOTA模式（推荐，速度快，需联网）
│    ├─ 用ModelScope API → 去官网申请Key
│    └─ 用DashScope试用版 → 发邮件获取临时Key（200次/月）
└─ 本地模式（高安全，Mac约12秒/次）
     └─ 需16GB+内存，下载3B模型（6GB）

2.3 Windows 11 完整配置流程

🟦 场景A：云端模式（最快上手）

Step 1：安装Python库

pip install xiyan-mcp-server

Step 2：获取配置文件模板

# 随便跑一下，让它生成yml配置提示
env YML=config.yml python -m xiyan_mcp_server

此时会提示“找不到文件”，没关系，我们手动建。

Step 3：创建 config.yml
用记事本新建文件，粘贴以下内容（以MySQL + ModelScope为例）：

model:
  name: "XGenerationLab/XiYanSQL-QwenCoder-32B-2412"
  key: "你的ModelScope API Key"  # 去ModelScope官网申请
  url: "https://api-inference.modelscope.cn/v1/"
database:
  host: "127.0.0.1"
  port: 3306
  user: "root"
  password: "你的数据库密码"
  database: "你的库名"

Step 4：测试运行（验证配置是否正确）

set YML=C:\你的路径\config.yml
python -m xiyan_mcp_server

如果没有报错，说明配置成功。按Ctrl+C停止。

🟦 场景B：本地模式（纯离线，高安全）

Step 1：安装额外依赖

pip install flask modelscope torch==2.2.2 accelerate>=0.26.0 numpy==2.2.3

Step 2：下载本地模型（约6GB）

modelscope download --model XGenerationLab/XiYanSQL-QwenCoder-3B-2502

⚠️ 常见问题：下载慢或失败
✅ 解决方案：使用国内镜像或使用迅雷下载后手动放入缓存目录。

Step 3：启动本地推理服务

# 下载项目源码中的本地服务脚本
wget https://raw.githubusercontent.com/XGenerationLab/xiyan_mcp_server/main/src/xiyan_mcp_server/local_xiyan_server.py
python local_xiyan_server.py

看到 * Running on http://127.0.0.1:5090 表示成功。

Step 4：配置本地模式config.yml

model:
  name: "xiyansql-qwencoder-3b"
  key: ""  # 本地模式无需key
  url: "http://127.0.0.1:5090"
database:
  ...  # 同上数据库配置

2.4 macOS（Apple Silicon）完整配置流程

基本步骤与Windows相同，差异点如下：

✅ 安装Python推荐用Homebrew：

brew install python@3.11

✅ 配置文件路径：
建议放在 ~/config/xiyan/config.yml

✅ 环境变量设置（调试用）：

export YML=~/config/xiyan/config.yml
python -m xiyan_mcp_server

✅ 本地模式注意事项：
Mac跑3B模型约12秒/查询，M1/M2芯片不需要CUDA，torch会自动使用Metal加速。

2.5 Linux（Ubuntu 22.04+）完整配置流程

Step 1：确保Python3.11

sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
sudo apt update
sudo apt install python3.11 python3.11-venv python3.11-dev

Step 2：虚拟环境（强烈推荐）

python3.11 -m venv xiyan_env
source xiyan_env/bin/activate
pip install xiyan-mcp-server

Step 3：PostgreSQL特殊处理
如果用PostgreSQL，需单独装驱动：

pip install psycopg2-binary  # 比psycopg2更容易编译通过

并在config.yml中指定：

database:
  dialect: "postgresql"
  host: "localhost"
  port: 5432
  ...

3. 配套客户端：让AI用上这把“枪”

XiYan MCP Server本身没有界面，它需要被MCP客户端调用。

📥 下载地址：

• Claude Desktop：https://claude.ai/download

• VSCode + Cline：在VSCode插件市场搜索“Cline”

• Cursor：https://cursor.sh

🟪 Windows用户配置Claude Desktop

文件路径：
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

示例配置：

{
  "mcpServers": {
    "xiyan-sql": {
      "command": "C:\\Users\\你的用户名\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python311\\python.exe",
      "args": ["-m", "xiyan_mcp_server"],
      "env": {
        "YML": "C:\\Users\\你的用户名\\config\\xiyan\\config.yml"
      }
    }
  }
}

⚠️ 黄金法则：command 一定要写Python的完整绝对路径！只写python Claude经常找不到 。
用 where python 查看完整路径。

🍏 macOS用户配置Claude Desktop

文件路径：
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

示例配置：

{
  "mcpServers": {
    "xiyan-sql": {
      "command": "/opt/homebrew/bin/python3.11",
      "args": ["-m", "xiyan_mcp_server"],
      "env": {
        "YML": "/Users/你的用户名/config/xiyan/config.yml"
      }
    }
  }
}

which python3.11 帮你找到路径。

4. 案例讲解：电商老板的“人话查数”神器

🎯 场景设定

你是一个独立站卖家，数据库里有：

• orders 订单表

• products 商品表

• customers 客户表

你不会写SQL，但老板每天问你要数据。现在你用 Claude + XiYan MCP Server，让AI替你打工。

🔧 前置准备

1. 按照第3章配置好Claude Desktop。

2. 确保config.yml里连对了你的电商数据库。

3. 重启Claude，看到🔨工具图标亮起，出现 get_data。

💬 实战对话实录

你：

“帮我看看最近7天下单超过3次的客户有哪些？”

Claude内部动作：

1. 识别意图 → 调用 get_data

2. 参数："最近7天下单超过3次的客户"

3. XiYan Server → 生成SQL → 查询数据库 → 返回JSON

4. Claude 将结果整理成表格给你看

返回结果：

你：

“这些客户最喜欢买什么品类？”

Claude：

再次调用 get_data，关联订单+商品表，返回品类分布。

全程你没写过一行SQL，甚至不需要知道数据库字段名。

📎 附：可运行的“最小验证”代码

这不是传统意义上的Python调用代码，而是MCP协议层的调试指令。

如果你想不启动Claude，纯命令行测试XiYan Server是否正常：

1. 启动SSE模式服务器

YML=./config.yml python -m xiyan_mcp_server

你会看到 SSE server listening on http://localhost:8000/sse 。

2. 用curl模拟MCP客户端请求（列出工具）

curl -X POST http://localhost:8000/message \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","method":"tools/list","id":1}'

3. 预期返回（证明安装成功）

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "result": {
    "tools": [
      {
        "name": "get_data",
        "description": "使用自然语言从数据库获取数据...",
        "inputSchema": {...}
      }
    ]
  },
  "id": 1
}

看到这个，你就完全掌握了该项目的主动权。

5. 使用成本与商业价值评估

💰 使用成本

关于收费的明确事实 ：

DashScope试用Key有效期1个月或200次查询，以先到者为准。商用需联系官方获取商用授权。

结论：个人开发者/小团队完全可以0元启动，先用试用Key或ModelScope按量付费。

📈 商业价值与使用收益

1. 节省开发时间
一个普通的管理后台，光“导出报表”功能，后端+前端联调至少2人天。用XiYan MCP，0行后端代码。

2. 降低数据分析门槛
以前只有会SQL的人能查数，现在运营、产品、销售都能自助查询。决策周期从“等排期”变成“问一句”。

3. 提高AI应用的专业度
如果你的AI Agent只能聊聊天，它值10分；如果它能执行真实的业务查询，它值100分。

4. 安全合规价值
纯本地模式，数据零外流。对于金融、医疗、政务客户，这是唯一可过审的方案 。

收益公式（估算）：

一个中小团队，每月节省5张报表的开发需求 ≈ 节约2个后端人日 ≈ 直接节省2000~4000元人力成本。
而工具本身几乎零边际成本。

写在最后

XiYan MCP Server 不是一个“花架子”项目。它背靠SOTA论文，代码质量扎实，文档清晰（甚至包含了Key过期时间、Mac本地延迟、路径坑点这些真实细节）。

它最大的亮点不是“能转SQL”，而是“让不懂技术的人也能安全、准确地查数据库”。

如果你正在为你的AI应用寻找数据库接入层，或者你只是厌倦了一遍遍给业务部门写SQL——今晚就可以装上试试。

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