这些天，我满脑子里都是 MCP，看了数十篇文章和论文，研究了各种案例后，我忍不住想给大家做下分享。
先说结论，通过 MCP，我让 Cursor 直接操作起了我本地的数据库。无论是数据查询，还是数据的增删改，他都无所不能。
大模型从此真正成了我私人的数据助手。
说实话，像 DeepSeek 啊、豆包啊或者 claude 之类的大模型再牛逼，当你问他，我本地数据库里面有多少条数据，他就会显得有些爱莫能助。
因为他的训练集不可能会包含你的隐私数据。这也导致了大模型在个人或企业隐私数据的瓶颈。
以前，很多人直接搞个本地的大模型，然后将隐私数据投喂给大模型，来训练私有化大模型。
这是常见的做法，先不说私有化部署的成本，光是微调训练的过程就不是普通人能搞定的。
但现在有了 MCP，很多东西都可以重新再衡量了。
所以，MCP 究竟是啥？
MCP 是一种模型上下文协议，全称为 Model Context Protocol，它是由 Anthropic 公司建立并开源的。
简单来说，MCP 可以让大模型（比如 DeepSeek、豆包等）可以痛快的调用外部工具和资源（类似我们日常使用的 USB-C）。
正如 USB-C 简化了不同设备与计算机的连接方式，MCP 简化了 AI 模型与数据、工具和服务之间的交互方式。
MCP 被定位为 AI 智能体与外部工具、数据交互的开放标准协议，类似软件工程中的 HTTP，目标是成为 AI 生态的通用语言。
MCP 让大模型不再局限于静态知识库，而是能像人类一样调用搜索引擎、访问本地文件、连接 API 服务，甚至操作第三方软件。
目前 MCP 支持 STDIO 模式（本地运行）和 SSE 模式（远程服务）2 种模式。使用方式也很简单，在 Cursor、Cherry Studio 等客户端中可以直接使用。
真的只需要复制黏贴就可完成配置，做到了丝滑接入。
先以 Cursor 为例吧，简单介绍下配置。
这里以添加高德地图的 MCP Server 为例。首先进入 Cursor Settings：
添加高德地图的 MCP Server：
直接黏贴这段代码：
这样在 Cursor Settings 中就可以看到灯绿了，如果灯是红的，可以点击右侧的 Enabled 或者刷新即可。
那如何使用呢？选择 Agent 模式，模型选择 claude-3.7-sonnet。
现在，我就可以直接在 Cursor 中查询天气了。可以看到自动调用了 MCP。
还可以进行形成规划：
当然高德的这个 MCP Server 还提供了一系列的工具，大胆点的朋友可以一个个试试😂
聪明的你肯定会想，既然能直接通过高德的 MCP Server 访问高德服务，那是否有对应 MCP Server 可以访问本地自己数据库呢？
还真有，而且不止一个，实现原理也并不复杂，这里就以 Ian Borla 的 mcp-server-mysql 来进行配置。
在 Cursor 中直接操作本地或者远程数据库，只需要简单配置如下：
每个配置做下简单的解释：
配置好后，就可以进行丝滑的「用嘴」操作数据库了。无需任何编程经验。
1、查询某一个表有多少条数据：
噼里啪啦，自动调用 MCP 服务，查出数据，直接给到结果。
2、查询数据库中一共有多少张表？
3、创建一个新表：
MCP Server 权限问题，无法直接创建表，这里我已经提了 issue。
为了实验的顺利，这里我就先在 navicate 中创建学生表。然后进行接下来的操作。
4、添加一条记录
说是已经添加成功，去数据库看看吧：
诚不欺我：
5、修改一条记录
数据不仅做了更新，还友好的将更新时间也顺带更新了。这可真是太方便了 ba。
6、多表联查
为了验证多表联查场景，我新建一个课程表，有关联字段学生表中的 id。
Cursor 直接生成的代码：
先插入一条测试数据：
一下子集插入成功了：
同样的方法插入 3 条数据，现在只需要用自然语言来进行多表联查。
可以看到 Cursor 自动写好联查 SQL，并统计好结果直接给我了。
同样不再话下，在 Cursor 中操作数据库变得如此简单。
说实话，这还只是 MCP 案例中的冰山一角，目前已经有好几千的 MCP Server 已经被开发出来，而且很多还在路上。
速度之快，不少人已经玩疯了，大模型搭载 MCP，越来越多好玩的智能体也随之出现。
很多应用也支持接入 MCP，比如 GitHub、高德、百度地图、apifox 等等。
大模型是工具，当工具本身能调用工具，事情就会变得越来越有意思了。
那么，如何系统的去学习大模型LLM？
作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。
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