Подробное описание функций DBAPI MCP: превратите свои API для работы с данными в инструменты для AI‑агентов

Что такое MCP?

MCP (Model Context Protocol, протокол контекста модели) — это открытый стандартный протокол, предложенный и опубликованный компанией Anthropic. Он определяет способ взаимодействия между моделями искусственного интеллекта и внешними инструментами, источниками данных, подобно «USB‑C‑разъёму в мире ИИ»: благодаря унифицированной спецификации любой сервис, реализующий MCP, может быть seamlessly интегрирован в различные клиентские приложения и фреймворки ИИ.

Версия Enterprise 4.5.0 продукта DBAPI официально включает в себя возможность работы с MCP Server. Вы можете одним кликом преобразовать уже опубликованные API в DBAPI в инструменты MCP, доступные для обнаружения и вызова клиентскими приложениями ИИ.

Какие задачи решает MCP?

В корпоративных системах обработки данных ИИ часто нуждается в доступе к базам данных, запросах бизнес‑данных и вызове внутренних сервисов. Традиционные подходы требуют разработки отдельных интерфейсов и кода интеграции для каждого конкретного случая, что снижает эффективность и увеличивает затраты на поддержку.

Функция MCP в DBAPI позволяет:

Интеграция без написания кода: не требуется создавать никакой дополнительный код для интеграции с ИИ — существующие API автоматически становятся доступными для вызова ИИ.
Единое управление: все инструменты для работы с данными управляются централизованно через панель администратора DBAPI; права доступа, ограничения по трафику и мониторинг работают из коробки.
Открытая экосистема: поддерживается интеграция с популярными клиентскими приложениями и фреймворками ИИ, такими как Claude Desktop, Cursor, LangChain, Spring AI и другими.
Корпоративная безопасность: приватные API защищены аутентификацией по токену, а права доступа можно детально настраивать.

Принцип работы

Клиентское приложение ИИ / Фреймворк ИИ (Claude Desktop / Cursor / LangChain / Spring AI)
        │ Протокол MCP (Streamable HTTP)
        ▼
  Сервер MCP DBApi (порт 8526)
        │ HTTP‑запросы
        ▼
  Бэкенд DBAPI (порт 8520 / Gateway)
        │
        ▼
      База данных / Elasticsearch / Сторонние API

Сервер MCP выступает посредником: он регистрирует опубликованные API бэкенда DBAPI как инструменты MCP. Клиентское приложение ИИ через стандартный протокол MCP обнаруживает список доступных инструментов и отправляет запросы; сервер MCP перенаправляет эти запросы на бэкенд DBAPI для выполнения, после чего результат возвращается обратно клиенту ИИ.

Быстрый старт

Предварительные условия

Версия DBAPI Enterprise 4.5.0 или выше.
Бэкенд DBAPI запущен (по умолчанию на адресе http://127.0.0.1:8520).
Создано и опубликовано как минимум одно API.

Запуск сервера MCP

bash

# 1. Редактируем конфигурационный файл
vim mcp/mcp-config.yaml

# 2. Запускаем службу MCP
bash bin/dbapi-mcp.sh start

Публикация API в MCP

Только те API, которые уже опубликованы и у которых включён режим MCP, будут доступны как инструменты MCP.

Войдите в панель управления DBAPI.
Перейдите в раздел управления API.
Найдите нужный API и включите переключатель MCP в строке действий.
После включения сервер MCP автоматически синхронизирует изменения при следующем обновлении.

Элемент управления включением MCP на странице управления API

Вызов инструментов MCP

Конечный адрес MCP: http://<MCP_SERVER_HOST>:8526/mcp

Получение списка инструментов:

bash

curl http://localhost:8526/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list"}'

Вызов инструмента:

bash

curl http://localhost:8526/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: YOUR_BUSINESS_TOKEN" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/call","params":{"name":"dbapi_xxxx","arguments":{"key":"value"}}}'

Интеграция с клиентскими приложениями ИИ

Сервер MCP в DBAPI использует протокол Streamable HTTP. Большинство клиентских приложений (Claude Desktop, Codex CLI, Cursor, LangChain, Spring AI) автоматически поддерживают Streamable HTTP по указанному URL; OpenClaw требует явного указания параметра transport: "streamable-http".

Claude Desktop

Редактируйте конфигурационный файл (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json или %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json):

json

{
  "mcpServers": {
    "dbapi": {
      "url": "http://localhost:8526/mcp"
    }
  }
}

Codex CLI

Codex CLI поддерживает передачу данных по протоколу MCP с использованием Streamable HTTP. Добавьте соответствующую настройку командой:

bash

codex mcp add dbapi --url http://localhost:8526/mcp

Или редактируйте файл ~/.codex/config.toml:

toml

[mcp_servers.dbapi]
transport = { type = "streamable_http", url = "http://localhost:8526/mcp" }
enabled = true

Для приватных API, требующих токена, используйте переменную окружения env_http_headers:

bash

export DBAPI_TOKEN=your_token_here
codex mcp add dbapi --url http://localhost:8526/mcp

toml

[mcp_servers.dbapi]
transport = { type = "streamable_http", url = "http://localhost:8526/mcp" }
env_http_headers = { "Authorization" = "DBAPI_TOKEN" }
enabled = true

OpenClaw

OpenClaw, как платформа для агентов ИИ, поддерживает подключение к серверу MCP. Настройте через команду openclaw mcp set:

bash

openclaw mcp set dbapi '{"url":"http://localhost:8526/mcp","transport":"streamable-http"}'

Или добавьте соответствующую конфигурацию в файл:

json

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "dbapi": {
        "url": "http://localhost:8526/mcp",
        "transport": "streamable-http"
      }
    }
  }
}

Для приватных API, требующих токена, добавьте поле headers:

bash

openclaw mcp set dbapi '{"url":"http://localhost:8526/mcp","transport":"streamable-http","headers":{"Authorization":"YOUR_TOKEN"}}'

Cursor

Редактируйте файл .cursor/mcp.json:

json

{
  "mcpServers": {
    "dbapi": {
      "url": "http://localhost:8526/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "YOUR_BUSINESS_TOKEN"
      }
    }
  }
}

LangChain

LangChain предоставляет нативную поддержку клиентов MCP; для подключения достаточно использовать компонент MCPAdapt:

python

from langchain_mcp_adapters.client import MCPClient

async with MCPClient("http://localhost:8526/mcp") as client:
    tools = await client.list_tools()
    result = await client.call_tool("dbapi_xxxx", {"key": "value"})

Spring AI

Spring AI поддерживает MCP через модуль mcp-client-webmvc:

java

McpClient client = McpClient.sync(new HttpMcpTransport("http://localhost:8526/mcp"));
List<Tool> tools = client.listTools();
client.callTool("dbapi_xxxx", Map.of("key", "value"));

Механизм аутентификации

Тип API	Описание	Требуется ли токен?
Открытые API	Доступны всем пользователям	Не требуется
Приватные API	Доступны только авторизованным клиентам	Требуется; указывается в заголовке `Authorization`

Получение токена

bash

# Получаем clientId и secret (создаются в разделе управления клиентами)
curl "http://localhost:8520/token/generate?clientId=YOUR_CLIENT_ID&secret=YOUR_CLIENT_SECRET"

Полученный токен необходимо добавить в заголовок Authorization клиентского приложения.

Токены имеют срок действия; после истечения срока их нужно заново получить. В настройках клиента можно задать длительный период действия, чтобы избежать частого обновления.

Корпоративные сценарии применения

Сценарий 1: помощник по подсчёту данных на естественном языке

После публикации API для запросов к базе данных в качестве инструментов MCP сотрудники могут задавать вопросы на естественном языке прямо в Claude Desktop:

«Какие 10 продуктов с наибольшим объёмом продаж в прошлом месяце в регионе Восточного Китая?»

ИИ автоматически вызывает соответствующий API для запроса данных в DBAPI и выводит результат на естественном языке. Никакого знания SQL и входа в систему бизнес‑приложения не требуется.

Сценарий 2: генерация интеллектуальных отчётов

С помощью оркестрации API можно объединять несколько запросов к данным в единый интерфейс для формирования отчётов. После публикации этого интерфейса клиенты ИИ смогут автоматически получать структурированные аналитические отчёты.

Сценарий 3: агент по мониторингу异常ностей данных

Регистрируйте API для мониторинга данных как инструменты для агента LangChain. Агент будет выполнять плановые проверки бизнес‑данных и при обнаружении отклонений отправлять оповещения через ботов в DingTalk или Feishu.

Сценарий 4: расширение корпоративной базы знаний

Публикуйте API для запросов к внутренним системам компании (запросы по заказам, информация о клиентах, состояние складских запасов и т. д.) в качестве инструментов MCP и интегрируйте их в собственный корпоративный ИИ‑ассистент, чтобы обеспечить его возможностью оперативного доступа к данным предприятия.

Важные замечания

Сервер MCP по умолчанию слушает порт 8526; изменить его можно в файле mcp-config.yaml.
Только API, которые опубликованы и у которых включён режим MCP, будут доступны.
После изменения API сервер MCP автоматически синхронизирует метаданные, такие как URL и параметры; перезапуск сервера не требуется.
DBAPI уже имеет полноценную систему аутентификации API (токены, авторизация клиентов) и правила IP‑фильтрации; клиенты MCP автоматически наследуют эти меры безопасности, дополнительная настройка прав доступа не требуется.
Если используется приватный API, убедитесь, что клиент получил соответствующее разрешение на доступ.

Требования к версии: функция MCP поддерживается начиная с версии DBAPI Enterprise 4.5.0.

📢 Enterprise v4.7.0 Released

📢 Enterprise v4.6.0 Released

Подробное описание функций DBAPI MCP: превратите свои API для работы с данными в инструменты для AI‑агентов

Что такое MCP?

Какие задачи решает MCP?

Принцип работы

Быстрый старт

Предварительные условия

Запуск сервера MCP

Публикация API в MCP

Вызов инструментов MCP

Интеграция с клиентскими приложениями ИИ

Claude Desktop

Codex CLI

OpenClaw

Cursor

LangChain

Spring AI

Механизм аутентификации

Получение токена

Корпоративные сценарии применения

Сценарий 1: помощник по подсчёту данных на естественном языке

Сценарий 2: генерация интеллектуальных отчётов

Сценарий 3: агент по мониторингу异常ностей данных

Сценарий 4: расширение корпоративной базы знаний

Важные замечания

📢 Enterprise v4.7.0 Released

📢 Enterprise v4.6.0 Released

Подробное описание функций DBAPI MCP: превратите свои API для работы с данными в инструменты для AI‑агентов ​

Что такое MCP? ​

Какие задачи решает MCP? ​

Принцип работы ​

Быстрый старт ​

Предварительные условия ​

Запуск сервера MCP ​

Публикация API в MCP ​

Вызов инструментов MCP ​

Интеграция с клиентскими приложениями ИИ ​

Claude Desktop ​

Codex CLI ​

OpenClaw ​

Cursor ​

LangChain ​

Spring AI ​

Механизм аутентификации ​

Получение токена ​

Корпоративные сценарии применения ​

Сценарий 1: помощник по подсчёту данных на естественном языке ​

Сценарий 2: генерация интеллектуальных отчётов ​

Сценарий 3: агент по мониторингу异常ностей данных ​

Сценарий 4: расширение корпоративной базы знаний ​

Важные замечания ​

Подробное описание функций DBAPI MCP: превратите свои API для работы с данными в инструменты для AI‑агентов

Что такое MCP?

Какие задачи решает MCP?

Принцип работы

Быстрый старт

Предварительные условия

Запуск сервера MCP

Публикация API в MCP

Вызов инструментов MCP

Интеграция с клиентскими приложениями ИИ

Claude Desktop

Codex CLI

OpenClaw

Cursor

LangChain

Spring AI

Механизм аутентификации

Получение токена

Корпоративные сценарии применения

Сценарий 1: помощник по подсчёту данных на естественном языке

Сценарий 2: генерация интеллектуальных отчётов

Сценарий 3: агент по мониторингу异常ностей данных

Сценарий 4: расширение корпоративной базы знаний

Важные замечания