本文将带你通过 Spring AI 与 MySQL MCP 的结合，实现航班订票信息的智能查询。无需编写复杂 SQL，只需输入自然语言（如“查询上海到北京的最新航班信息”），系统即可自动解析需求、执行查询并返回结果。文章涵盖技术原理、实战代码、安全建议及扩展方向，助你快速落地智能数据交互场景！

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一、背景：传统航班查询的痛点
传统航班查询需要用户手动筛选日期、航线、价格等条件，操作繁琐且效率低下。开发人员则需编写大量 SQL 语句和交互逻辑，难以应对需求频繁变更的挑战。
MCP 的价值：

• 标准化交互：通过 execute_query（执行 SQL）、get_table_info（获取表结构）、list_tables（列出表）等接口，统一处理数据库操作。
• 自然语言支持：将用户输入转化为 SQL，降低使用门槛，例如输入“最近三天上海飞北京的航班”即可触发查询。

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二、技术原理：Spring AI 如何与 MySQL MCP 协同？

1. 核心架构

• Spring AI：作为“智能中枢”，解析用户输入并调用 MySQL MCP 执行查询。
• MySQL MCP：作为“数据桥梁”，接收请求后连接数据库，执行 SQL 并返回结果。
• MCP 协议：标准化通信格式，确保双方无缝对接。

2. 交互流程
   用户输入 → Spring AI 解析 → MySQL MCP 执行 SQL → 结果返回 → 用户界面展示
3. 关键功能

• 智能查询：支持 execute_query 执行任意 SQL（如 SELECT、SHOW）。
• 表结构探索：通过 get_table_info 查看航班表的字段、类型等信息。
• 动态列表：list_tables 列出所有数据库表，辅助定位目标数据。

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三、实战指南：手把手搭建智能航班查询系统
Step 1：环境准备

• 安装 Spring Boot（建议 3.2+）和 MySQL。
• 启动 MySQL MCP Server（参考“某开源仓库”文档，地址需替换为模糊化名称）。
  Step 2：添加 Spring AI 依赖

  org.springframework.ai
  spring-ai-mcp-client-spring-boot-starter
  1.2.0


  mysql
  mysql-connector-java
  8.0.28

Step 3：配置 MySQL MCP 服务器
在 application.yml 中添加连接信息：

spring:
  ai:
    mcp:
      client:
        stdio:
          servers-configuration: classpath:/mcp-servers-config.json

Step 4：编写核心代码（示例）

• MySQL MCP 配置文件（mcp-servers-config.json）：

{
  "mcpServers": {
    "mysql": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/mysql-mcp-server.js"],
      "env": {
        "MYSQL_HOST": "某数据库地址",
        "MYSQL_USER": "某用户名",
        "MYSQL_PASSWORD": "某密码",
        "MYSQL_DATABASE": "航班数据库"
      }
    }
  }
}

• Spring AI 调用代码：

import org.springframework.ai.mcp.client.McpSyncClient;
import org.springframework.boot.ApplicationRunner;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
@SpringBootApplication
public class FlightQueryApp {
  public static void main(String[] args) {
    SpringApplication.run(FlightQueryApp.class, args);
  }
  @Bean
  public ApplicationRunner queryRunner(McpSyncClient mcpClient) {
    return args -> {
      // 1. 连接到 MySQL MCP Server
      mcpClient.connect("mysql");
      // 2. 执行自然语言查询
      String naturalQuery = "查询上海到北京的最新航班信息";
      String sql = mcpClient.translateToSQL(naturalQuery); // 假设封装了翻译逻辑
      List> flights = mcpClient.executeQuery(sql);
      // 3. 输出结果
      flights.forEach(flight -> {
        System.out.println("航班号: " + flight.get("flight_number"));
        System.out.println("起飞时间: " + flight.get("departure_time"));
        System.out.println("价格: " + flight.get("price"));
      });
      // 4. 关闭连接
      mcpClient.disconnect();
    };
  }
}

Tips：

• 自然语言到 SQL 的转换可通过预定义规则实现（如关键词映射），或调用轻量级模型辅助解析。
• 实际项目中需添加异常处理、日志记录等模块。

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四、实战场景：智能航班查询的落地效果
案例：查询上海到北京的最新航班

1. 用户输入：“我想知道现在从上海去北京的航班信息。”
2. 系统解析：自动生成 SQL（如 SELECT flight_number, departure_time, price FROM flights WHERE departure_city='上海' AND arrival_city='北京' AND departure_time > NOW()）。
3. 结果返回：展示航班号、起飞时间、价格等信息，甚至可进一步筛选价格区间或舱位。
   优势对比：
   | 传统方式 | 智能查询 |
   |--------------|--------------|
   | 手动筛选条件 | 输入自然语言 |
   | 需要 SQL 知识 | 无需编码 |
   | 响应慢 | 实时返回结果 |

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五、安全与扩展：注意事项与未来方向

1. 安全实践

• 数据加密：敏感信息（如航班价格）需加密存储。
• 权限控制：通过 Spring Security 限制用户查询范围。
• 日志审计：记录所有查询操作，防止未授权访问。

2. 扩展方向

• 多数据源集成：结合其他 MCP 服务（如文件系统、API），实现跨系统数据查询。
• 智能推荐：根据用户历史查询记录，推荐热门航班或优惠信息。
• 实时数据流：接入航班动态数据，提供延误预警或改签建议。

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六、总结：让技术回归人性化
通过 Spring AI 与 MySQL MCP 的结合，我们实现了从“复杂操作”到“自然对话”的转变。无论是普通用户还是开发人员，都能轻松获取所需数据。未来，随着 AI 技术的深化，智能查询将渗透更多场景，成为效率提升的核心驱动力！
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