用自然语言玩转 AI 原生数据库 —— seekdb MCP Server
想象一下:你只需要用自然语言描述你的需求,AI 就能自动帮你完成数据库操作 —— 创建文档集合、插入数据、执行复杂查询,甚至构建一个完整的知识库应用。这不是未来,而是现在就能实现的能力。 seekdb MCP Server 就是实现这一愿景的桥梁。它基于 Anthropic 提出的 MCP(Model Context Protocol)协议,让 AI 助手能够直接与 seekdb 数据库交互,将 "自然语言" 转化为 "数据库操作"。 本文将带你上手 seekdb MCP Server,并通过一个实战案例 —— 通过自然语言构建 AI 应用,让你亲身体验 AI 原生数据库的魅力。 欢迎大家关注,在这里,我们会持续为大家更新与 #数据库、#AI 相关的技术内容! seekdb 是一款 AI 原生搜索数据库,在统一架构下融合了关系数据、向量数据、全文索引、JSON 和 GIS 能力,支持混合检索和库内 AI 工作流。 MCP Server 则是连接 AI 工具与数据库的"适配器"。通过 MCP 协议,Cursor、Claude Code、Cline 等 AI 工具可以直接访问和操作 seekdb 数据库。 在使用 seekdb MCP Server 之前,你需要先准备好 seekdb 数据库。seekdb 提供两种部署模式: 嵌入式模式无需单独安装 seekdb 数据库!seekdb MCP Server 启动时会自动初始化一个本地嵌入式数据库,开箱即用。 适用场景:个人学习、快速原型开发、边缘设备运行。 ⚠️ 提示: 如果你需要在测试或生产环境部署 seekdb,可以选择以下方式: 系统要求: 更多部署方式请参考 seekdb 部署文档[1]。 以 Cursor 为例在 Cursor 中,打开设置 → Tools & MCP → New MCP Server,根据你的操作系统选择配置方式: 就这么简单!嵌入式模式无需任何配置,服务器启动时会自动初始化一个本地 seekdb 数据库。 macOS 和 Windows 不支持嵌入式模式,需要先部署 seekdb 数据库(推荐使用 Docker),然后配置连接参数: 参数说明: 直接启动 SSE 服务器: 先配置环境变量,再启动服务器: 然后在客户端配置: 现在让我们通过一个完整的实战案例,体验 seekdb MCP Server 的强大能力。我们将构建一个个人笔记知识库,实现: 假设你是一名技术工作者,平时会记录各种学习笔记、工作心得。现在你希望用 AI 帮你管理这些笔记,并能通过自然语言快速找到需要的内容。 在 AI 工具(如 Cursor)的对话框中输入: AI 响应示例: 我已成功创建名为 "my_notes" 的集合: 就这样,一个支持语义搜索的向量集合就创建好了! 继续输入: AI 响应示例: 完成!已成功向 "my_notes" 集合添加 5 条笔记: 现在,让我们用自然语言搜索笔记: AI 响应示例: 以下是与 "AI 应用开发" 相关的笔记,按相关性排序: 注意:我们搜索的是 "AI 应用开发",但笔记中并没有这个确切的词。seekdb 的向量搜索能够理解语义相似性,自动找到相关内容! 混合搜索结合了关键词匹配和语义理解,效果更精准: AI 响应示例: 混合搜索使用 RRF(倒数排名融合) 算法,综合关键词匹配(BM25)和向量相似度得分,排名结果更准确。 seekdb MCP Server 还提供了 AI 记忆系统,让 AI 能够跨会话记住你的信息: AI 响应示例: 已记录!我会记住: 下次对话时,你可以直接问: AI 会自动检索你的偏好,给出个性化推荐! seekdb MCP Server 提供了强大的 AI 记忆功能,让 AI 助手能够跨会话记住信息: 使用场景: 除了本文介绍的功能,seekdb MCP Server 还支持: AI 函数调用 CSV 数据导入 A: 不需要!seekdb MCP Server 使用嵌入式模式,seekdb 已经包含在内,无需单独安装。 A: 数据存储在本地文件系统中,默认在当前用户家目录下。你的数据完全在本地,不会上传到任何云端。 A: 目前支持 Linux(glibc >= 2.28),支持 x86_64 和 aarch64 架构。 A: 使用 seekdb MCP Server 让数据库操作变得前所未有的简单: 无论你是想快速构建 RAG 应用,还是想让 AI 助手拥有"长期记忆",seekdb MCP Server 都是你的最佳选择。 开始你的 AI 原生数据库之旅吧! 🚀 参考资料 [1] seekdb 部署文档: https://www.oceanbase.ai/docs/deploy-overview/引言

什么是 seekdb MCP Server?
核心能力一览
能力分类 工具列表 功能说明 向量集合管理 create_collection、query_collection、add_data_to_collection 等创建向量集合、语义搜索、文档管理 高级搜索 full_text_search、hybrid_search全文搜索、混合搜索(BM25 + 向量) AI 函数 ai_complete、ai_rerank、create_ai_model 等调用 LLM 生成文本、重排序搜索结果 AI 记忆系统 seekdb_memory_query、seekdb_memory_insert 等跨会话持久化记忆,让 AI "记住"你 数据导入导出 import_csv_file_to_seekdb、export_csv_file_from_seekdbCSV 文件与数据库表/向量集合互转 安装 seekdb 数据库
模式一:嵌入式模式(零配置,仅限 Linux)
macOS 和 Windows 用户需要使用「客户端 / 服务器模式」,需要先部署 seekdb 数据库(推荐 Docker 方式),然后配置连接参数。模式二:客户端/服务器模式(生产推荐)
方式 1:使用 yum 安装(RPM 系统)
# 1. 添加 seekdb 镜像源
sudo yum-config-manager --add-repo https://mirrors.aliyun.com/oceanbase/OceanBase.repo
# 2. 安装 seekdb 和客户端
sudo yum install seekdb obclient
# 3. 启动 seekdb
sudo systemctl start seekdb
# 4. 检查启动状态(状态为 "Service is ready" 表示启动成功)
sudo systemctl status seekdb
# 5. 连接测试
mysql -h127.0.0.1 -uroot -P2881 -A oceanbase方式 2:使用 Docker(最快捷)
# 一行命令启动 seekdb
sudo docker run -d -p 2881:2881 oceanbase/seekdb
# 如果拉取失败,可使用备用镜像源:
# sudo docker run -d -p 2881:2881 quay.io/oceanbase/seekdb
# sudo docker run -d -p 2881:2881 ghcr.io/oceanbase/seekdb安装 seekdb MCP Server
安装 uv 包管理器
# 安装 uv 包管理器
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh配置 AI 工具连接
Stdio 模式
Linux 用户(嵌入式模式)
{
"mcpServers": {
"seekdb": {
"command": "uvx",
"args": ["seekdb-mcp-server"]
}
}
}macOS / Windows 用户(服务器模式)
{
"mcpServers": {
"seekdb": {
"command": "uvx",
"args": ["seekdb-mcp-server"],
"env": {
"SEEKDB_HOST": "127.0.0.1",
"SEEKDB_PORT": "2881",
"SEEKDB_USER": "",
"SEEKDB_PASSWORD": "",
"SEEKDB_DATABASE": "test"
}
}
}
}参数 说明 默认值 SEEKDB_HOSTseekdb 服务器地址 127.0.0.1SEEKDB_PORTseekdb 服务端口 2881SEEKDB_USER数据库用户名 无 SEEKDB_PASSWORD数据库密码 无 SEEKDB_DATABASE数据库名称 无 SSE 模式
Linux 用户(嵌入式模式)
uvx seekdb-mcp-server --transport sse --port 6000macOS / Windows 用户(服务器模式)
# 配置 seekdb 连接信息
export SEEKDB_HOST=127.0.0.1
export SEEKDB_PORT=2881
export SEEKDB_USER=
export SEEKDB_PASSWORD=
export SEEKDB_DATABASE=test
# 启动 SSE 服务器
uvx seekdb-mcp-server --transport sse --port 6000{
"sse-seekdb": {
"type": "sse",
"url": "http://127.0.0.1:6000/sse"
}
}实战案例:用 AI 对话构建个人笔记知识库
场景设定
第一步:创建笔记集合
创建一个名为 "my_notes" 的知识库集合第二步:添加笔记内容
向 my_notes 中添加以下笔记:
1. "seekdb 支持向量搜索和全文搜索的混合检索,可以同时利用关键词匹配和语义理解"
2. "MCP 协议是 Anthropic 在 2024 年 11 月提出的开源协议,让大模型可以与外部工具交互"
3. "Python 的 asyncio 模块提供了异步编程能力,适合 I/O 密集型任务"
4. "Docker 容器化技术可以实现应用的快速部署和环境隔离"
5. "RAG(检索增强生成)是目前最流行的 AI 应用架构,结合检索和生成能力"ID 内容 doc1 seekdb 支持向量搜索和全文搜索的混合检索... doc2 MCP 协议是 Anthropic 在 2024 年 11 月提出的... doc3 Python 的 asyncio 模块提供了异步编程能力... doc4 Docker 容器化技术可以实现应用的快速部署... doc5 RAG(检索增强生成)是目前最流行的 AI 应用架构... 第三步:语义搜索
在 my_notes 中搜索与 "AI 应用开发" 相关的笔记排名 内容 相关度 1 RAG(检索增强生成)是目前最流行的 AI 应用架构... 最高 2 MCP 协议是 Anthropic 在 2024 年 11 月提出的... 高 3 seekdb 支持向量搜索和全文搜索的混合检索... 中 第四步:混合搜索
对 my_notes 执行混合搜索:
- 全文关键词:"Python"
- 语义查询:"异步编程和并发处理"排名 内容 1 Python 的 asyncio 模块提供了异步编程能力,适合 I/O 密集型任务 2 Docker 容器化技术可以实现应用的快速部署和环境隔离 第五步:让 AI 记住你的偏好
记住我是一名 Python 开发者,主要使用 seekdb 做向量搜索应用根据我的技术背景,推荐一些学习资源功能一览
向量集合管理
工具 功能 create_collection创建向量集合 list_collections列出所有集合 has_collection检查集合是否存在 peek_collection预览集合中的文档 add_data_to_collection添加文档(自动生成向量) update_collection更新文档 delete_documents删除文档 query_collection向量相似性搜索 delete_collection删除集合 高级搜索
工具 功能 full_text_search全文搜索(基于关键词) hybrid_search混合搜索(结合全文和向量搜索) AI 模型工具
工具 功能 create_ai_model注册 AI 模型(嵌入、文本生成或重排序) create_ai_model_endpoint创建将模型连接到 API 服务的端点 drop_ai_model移除已注册的 AI 模型 drop_ai_model_endpoint移除 AI 模型端点 ai_complete调用 LLM 进行文本生成 ai_rerank使用 AI 模型按相关性重排文档 get_registered_ai_models列出所有已注册的 AI 模型 get_ai_model_endpoints列出所有 AI 模型端点 AI 记忆系统
工具 功能 seekdb_memory_query语义搜索记忆 seekdb_memory_insert存储新记忆 seekdb_memory_update更新记忆 seekdb_memory_delete删除记忆 数据导入导出
工具 功能 import_csv_file_to_seekdb导入 CSV 文件 export_csv_file_from_seekdb导出数据到 CSV SQL 操作
工具 功能 execute_sql执行 SQL 查询 get_current_time获取数据库当前时间 更多工具探索
常见问题
Q: 需要安装 seekdb 吗?
Q: 数据存储在哪里?
Q: 支持哪些操作系统?
Q: 如何升级?
uvx 时会自动使用最新版本。总结
传统方式 MCP 方式 学习 SQL 语法 用自然语言描述需求 编写代码调用 API AI 自动执行操作 手动管理向量嵌入 自动生成和索引 分别处理搜索逻辑 一句话混合搜索
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