multimymcp 1.0.1

生产级 MySQL 多数据源 MCP 工具，适配 TRAE CN IDE 环境

MultiMyMCP - 生产级 MySQL 多数据源 MCP 工具

项目概述

MultiMyMCP 是一个完全适配 TRAE SOLO IDE 环境的生产级 MySQL 多数据源管理工具。它提供了增强型连接池、安全配置、性能监控等核心功能，支持标准 MCP 协议，让 AI 能够直接查询多个 MySQL 数据库。

核心特性

1. 标准 MCP 协议支持

• 完全符合 MCP (Model Context Protocol) 标准
• 支持 JSON-RPC 2.0 通信协议
• 提供 4 个核心工具：query_database、list_datasources、execute_sql、get_schema
• 与 TRAE SOLO IDE 无缝集成

2. 增强型连接池

• 支持连接池动态扩容/缩容
• 记录连接使用时长和 SQL 执行耗时
• 连接池状态监控（当前连接数、空闲连接数、等待队列长度）
• 线程安全的连接管理

3. 安全与通用规范

• SQL 执行超时控制
• 数据源配置加密存储（AES-256）
• SQL 白名单/黑名单机制
• 危险 SQL 操作拦截

4. 多数据源支持

• 支持同时管理多个 MySQL 数据源
• 灵活的数据源切换
• 全局配置文件管理
• 支持主从库配置

技术栈

• Python: 3.8+
• 核心依赖: pymysql, DBUtils>=2.0, python-dotenv, cryptography, json5
• 可选依赖: psutil, pytest

项目结构

MultiMyMCP/
├── multimymcp/
│   ├── __init__.py              # 模块初始化
│   ├── core.py                  # 核心MCP接口
│   ├── config.py                # 配置管理
│   ├── encryption.py            # 加密工具
│   ├── pool.py                  # 连接池管理
│   ├── executor.py              # SQL执行器
│   ├── monitor.py               # 监控模块
│   ├── exceptions.py            # 异常定义
│   ├── cli.py                   # 命令行接口
│   ├── mcp_server.py            # MCP服务器主程序
│   ├── mcp_protocol.py          # MCP协议处理器
│   ├── mcp_tools.py             # MCP工具实现
│   └── mcp_config_loader.py     # MCP配置加载器
├── tests/                       # 单元测试
├── docs/                        # 文档
├── requirements.txt             # 依赖配置
├── setup.py                     # 打包配置
├── README.md                    # 项目说明
├── CHANGELOG.md                 # 更新日志
└── .env.example                 # 环境变量示例

安装步骤

方式一：从 PyPI 安装（推荐）

pip3 install multimymcp

方式二：从 Gitee 源码安装

pip3 install git+https://gitee.com/wanhonglei/multi-mysql-mcp.git

方式三：本地开发模式

git clone [e-mail]:wanhonglei/multi-mysql-mcp.git
cd multimymcp
pip3 install -e .

验证安装

python3 -m multimymcp.mcp_server --help

应该看到帮助信息输出。

MCP 服务器使用指南

第一步：创建配置文件

1.1 创建配置目录

mkdir -p ~/.multimymcp

1.2 创建配置文件

创建 ~/.multimymcp/mcp_config.json5 文件：

cat > ~/.multimymcp/mcp_config.json5 << 'EOF'
{
  "datasources": {
    "master": {
      "host": "localhost",
      "port": 3306,
      "user": "root",
      "password": "your_password",
      "database": "production",
      "pool_min_size": 2,
      "pool_max_size": 10
    },
    "slave": {
      "host": "localhost",
      "port": 3307,
      "user": "readonly",
      "password": "your_password",
      "database": "production",
      "pool_min_size": 5,
      "pool_max_size": 20
    }
  },
  "security": {
    "whitelist_enabled": false,
    "blacklist_enabled": true,
    "blacklist": ["DROP", "TRUNCATE", "ALTER", "CREATE"]
  }
}
EOF

重要提示：

• 请将 your_password 替换为实际的数据库密码
• 根据实际情况修改 host、port、user、database 等参数
• 可以添加更多数据源

第二步：测试 MCP 服务器

2.1 测试初始化请求

echo '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2024-11-05","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"test","version":"1.0"}}}' | python3 -m multimymcp.mcp_server

预期输出：

{"jsonrpc": "2.0", "id": 1, "result": {"protocolVersion": "2024-11-05", "capabilities": {"tools": {}}, "serverInfo": {"name": "multimymcp", "version": "1.0.0"}}}

2.2 测试工具列表

echo '{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/list","params":{}}' | python3 -m multimymcp.mcp_server

预期输出：

{"jsonrpc": "2.0", "id": 2, "result": {"tools": [...]}}

第三步：在 TRAE SOLO IDE 中配置

3.1 打开 MCP 设置

在 TRAE SOLO IDE 中：

方式一：通过菜单

1. 点击菜单栏的 Preferences（偏好设置）
2. 选择 MCP Servers（MCP 服务器）
3. 点击 Edit MCP Settings（编辑 MCP 设置）

方式二：通过命令面板

1. 按 Cmd + Shift + P（macOS）打开命令面板
2. 输入 MCP
3. 选择 MCP: Edit MCP Settings

3.2 添加 MCP 服务器配置

在打开的配置文件中，添加以下内容：

{
  "mcpServers": {
    "multimymcp": {
      "command": "python3",
      "args": ["-m", "multimymcp.mcp_server"],
      "env": {}
    }
  }
}

完整配置示例：

如果文件中已有其他 MCP 服务器，请添加到 mcpServers 对象中：

{
  "mcpServers": {
    "existing-server": {
      "command": "...",
      "args": [...]
    },
    "multimymcp": {
      "command": "python3",
      "args": ["-m", "multimymcp.mcp_server"],
      "env": {}
    }
  }
}

3.3 保存并重启

1. 保存配置文件（Cmd + S）
2. 重启 MCP 服务器或重启 TRAE SOLO IDE

第四步：验证配置成功

4.1 检查 MCP 服务器状态

在 TRAE SOLO IDE 中：

1. 打开命令面板（Cmd + Shift + P）
2. 输入 MCP: Show Status
3. 查看 multimymcp 是否显示为 connected（已连接）

4.2 测试 AI 调用

在 TRAE SOLO IDE 的 AI 对话框中，尝试以下对话：

请列出所有可用的 MySQL 数据源

AI 应该会调用 list_datasources 工具并返回结果。

请查询 master 数据源中的 users 表，返回前 10 条记录

AI 应该会调用 query_database 工具执行查询。

可用的 MCP 工具

1. query_database

描述：在指定的 MySQL 数据源上执行查询 SQL

参数：

• datasource: 数据源名称（必需）
• sql: 完整的 SELECT 查询语句（必需）

示例：

请从 master 数据源查询 users 表的前 10 条记录

2. list_datasources

描述：列出所有可用的 MySQL 数据源

参数：无

示例：

请列出所有可用的 MySQL 数据源

3. execute_sql

描述：执行 SQL 语句（INSERT/UPDATE/DELETE 等）

参数：

• datasource: 数据源名称（必需）
• sql: 完整的 SQL 语句（必需）

示例：

请在 master 数据源中执行以下 SQL：
INSERT INTO users (name, email) VALUES ('Alice', '[e-mail]')

4. get_schema

描述：获取指定数据源的表结构信息

参数：

• datasource: 数据源名称（必需）
• table: 表名（可选，不指定则返回所有表）

示例：

请获取 master 数据源中 users 表的结构信息

Python API 使用

基本使用

from multimymcp import MultiMyMCP

# 初始化 MCP
mcp = MultiMyMCP()

# 连接数据源
mcp.connect('default')

# 执行 SQL
result = mcp.execute('SELECT * FROM users LIMIT 10')
print(result)

# 断开连接
mcp.disconnect()

多数据源配置

from multimymcp import MultiMyMCP, DataSourceConfig

mcp = MultiMyMCP()

# 添加主库
master_config = DataSourceConfig(
    name="master",
    host="master_db",
    port=3306,
    user="root",
    password="master_password",
    database="production"
)
mcp.add_data_source(master_config)

# 添加从库
slave_config = DataSourceConfig(
    name="slave",
    host="slave_db",
    port=3306,
    user="readonly",
    password="slave_password",
    database="production"
)
mcp.add_data_source(slave_config)

# 使用不同数据源
mcp.connect('master')
mcp.execute('INSERT INTO users (name) VALUES ("test")')

mcp.connect('slave')
result = mcp.execute('SELECT * FROM users')

事务处理

from multimymcp import MultiMyMCP

mcp = MultiMyMCP()
mcp.connect('default')

# 使用事务
try:
    mcp._executors['default'].begin_transaction()
    
    mcp.execute('INSERT INTO orders (user_id, amount) VALUES (1, 100)')
    mcp.execute('UPDATE users SET balance = balance - 100 WHERE id = 1')
    
    mcp._executors['default'].commit_transaction()
except Exception as e:
    mcp._executors['default'].rollback_transaction()
    raise

监控与调试

1. 连接池状态

status = mcp.get_pool_status()
print(f"当前连接数: {status['current_size']}")
print(f"活跃连接数: {status['active_size']}")
print(f"空闲连接数: {status['idle_size']}")

2. 性能报告

report = mcp.get_performance_report()
print(f"总执行次数: {report['summary']['total_sql_executions']}")
print(f"成功率: {report['summary']['success_rate']:.2f}%")
print(f"平均执行时间: {report['summary']['avg_execution_time']:.3f}s")

3. 健康检查

health = mcp.get_health_status()
if health['healthy']:
    print("系统健康状态良好")
else:
    print("系统存在问题:")
    for issue in health['issues']:
        print(f"- {issue}")

命令行工具

# 查看帮助
multimymcp --help

# 连接数据源
multimymcp connect default

# 执行 SQL
multimymcp execute "SELECT * FROM users"

# 查看状态
multimymcp status

# 健康检查
multimymcp health

# 性能报告
multimymcp performance

# 列出数据源
multimymcp list

# 调整连接池大小
multimymcp resize 5 20

常见问题排查

问题 1：MCP 服务器无法启动

症状：状态显示为 disconnected 或 error

解决方法：

1. 检查 Python 路径是否正确：

   which python3
   

2. 在配置中使用完整路径：

   {
     "mcpServers": {
       "multimymcp": {
         "command": "/usr/bin/python3",
         "args": ["-m", "multimymcp.mcp_server"],
         "env": {}
       }
     }
   }
   

问题 2：找不到模块

症状：错误信息显示 ModuleNotFoundError

解决方法：

1. 确认项目已安装：

   pip3 install -e /path/to/MultiMyMCP
   

2. 在配置中添加 PYTHONPATH：

   {
     "mcpServers": {
       "multimymcp": {
         "command": "python3",
         "args": ["-m", "multimymcp.mcp_server"],
         "env": {
           "PYTHONPATH": "/path/to/MultiMyMCP"
         }
       }
     }
   }
   

问题 3：数据库连接失败

症状：AI 调用工具时返回连接错误

解决方法：

1. 检查配置文件中的数据库连接信息
2. 确认数据库服务正在运行
3. 测试数据库连接：

   mysql -h localhost -P 3306 -u root -p
   

安全配置

生产环境配置

{
  "security": {
    "whitelist_enabled": true,
    "blacklist_enabled": true,
    "whitelist": ["SELECT", "INSERT", "UPDATE", "DELETE"],
    "blacklist": ["DROP", "TRUNCATE", "ALTER", "CREATE", "GRANT", "REVOKE"]
  }
}

性能优化建议

1. 连接池优化

# 推荐配置
config = DataSourceConfig(
    # 其他配置...
    pool_min_size=5,      # 基础并发数
    pool_max_size=15,     # 最大并发数
    pool_timeout=30,      # 连接池超时(秒)
    sql_timeout=60        # SQL执行超时(秒)
)

2. SQL 优化

• 使用参数化查询
• 批量执行操作
• 使用事务减少网络开销
• 限制结果集大小

测试

运行单元测试：

pytest tests/ -v --cov=multimymcp

版本信息

• 版本: 1.0.0
• 发布日期: 2026-03-12
• Python 版本: 3.8+

许可证

MIT License

更新日志

v1.0.0 (2026-03-12)

• 初始版本发布
• 实现标准 MCP 协议支持
• 实现 4 个核心 MCP 工具
• 实现核心连接池管理
• 实现加密存储功能
• 实现 SQL 执行器和监控功能
• 完整的单元测试覆盖
• 详细的文档和使用指南

技术支持

如有任何问题，请参考文档或提交 Issue。