用自然语言写 SQL？谷歌云推出 MCP 数据库集成工具

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在刚刚落幕的 Google Cloud Next '25 大会上，谷歌宣布推出 MCP Toolbox for Databases（简称 Toolbox），为生成式 AI 助手连接数据库提供了标准化解决方案。如今，Toolbox 又迎来一项重要更新：专为 AI 辅助开发设计的新功能正式上线。

官方文档：https://googleapis.github.io/genai-toolbox/how-to/connect-ide
使用指南：https://googleapis.github.io/genai-toolbox/getting-started/mcp_quickstart

这项更新意味着开发者可以通过 AI 原生 IDE 或传统编辑器（如 VSCode）中的 AI 助手，更高效地完成数据库操作任务，包括：

编写数据库查询代码
设计数据模型 schema
在数据结构变更时自动重构代码
生成测试数据
探索数据库结构

这一切只需简单的自然语言提示即可完成。

什么是 MCP？它为何如此重要？

MCP（Model Context Protocol）是由 Anthropic 提出的一种新兴开放标准，旨在统一 AI 系统与各类数据源之间的交互方式。过去，AI 助手需要依赖大量定制化的接口才能访问不同系统，而 MCP 的出现让这一过程变得标准化、通用化、可扩展。

借助 MCP 和 Toolbox，开发者现在可以轻松将 AI 助手连接到各种数据库资源，实现更加智能、高效的开发体验。

Toolbox 支持哪些数据库？

Toolbox 是一个开源项目，目前已支持以下数据库类型：

Google Cloud 原生数据库：
- BigQuery
- AlloyDB（含 AlloyDB Omni）
- Cloud SQL for MySQL / PostgreSQL / SQL Server
- Spanner
自托管开源数据库：
- PostgreSQL
- MySQL
- SQLite
第三方商业与图数据库：
- Neo4j
- Dgraph 等

同时，该工具正在不断扩展对更多数据库的支持，构建一个真正通用的 AI 连接生态。

如何通过 Toolbox 实现 AI 辅助开发？

Toolbox 提供了预构建的插件，帮助开发者在本地或云端环境中快速连接数据库，并与兼容 MCP 的 AI 助手集成。目前支持的 AI 工具包括：

Claude Code
Cursor
Windsurf
Cline（VSCode 插件）

这些 AI 助手可以在无需编写复杂 SQL 或深入理解 schema 的前提下，协助开发者完成多种数据库相关任务。

真实案例：AI 协助新手开发者快速上手

以一位刚加入团队的开发者 Sara 为例，她负责维护一个电子商务系统，使用的是 Google Cloud SQL for PostgreSQL 数据库。

场景 1：探索数据库结构

Sara 想了解最近三个订单的信息，以及未完成订单的数量。在过去，她需要手动编写 SQL 查询语句来完成这些任务。

而现在，她只需输入如下自然语言指令：

“显示最近的三个订单。”
“列出包含产品类型和购买日期的未完成订单数量。”

Cline 会自动分析数据库结构，生成对应的 SQL 查询并执行，最终返回结果。整个过程无需 Sara 写一行 SQL。

场景 2：添加供应商管理功能

Sara 被要求在系统中添加“供应商管理”模块，具体包括：

创建名为 vendors 的表，字段包括 id, business name, address, city, state, email, phone
在 inventory 表中添加 vendor_id 字段，并建立索引

过去，这类改动涉及多个步骤：编写建表语句、修改现有表结构、更新应用代码模型、调整测试用例等，通常需要数小时甚至一天时间。

现在，Sara 仅需一句话：

“请创建 vendors 表，并在 inventory 表中添加 vendor_id 字段和索引。”

Cline 便能通过 Toolbox 自动完成数据库结构变更，并同步更新相关的代码模型类和测试用例。

几分钟后，Sara 审核更改并提交代码，完成了她在新团队的第一个任务。

Toolbox 的核心优势总结

特性	描述
统一协议	基于 MCP 标准，避免碎片化集成
多数据库支持	兼容 Google Cloud、开源及第三方数据库
自然语言交互	无需熟悉 SQL，AI 助手自动处理
自动化流程	支持代码生成、重构、测试数据生成等开发任务
开箱即用	提供预置插件，支持主流 AI 助手和 IDE