Oracle MCP Server简单配置以及备份调用

Oracle MCP Server:

Oracle SQLcl 是 Oracle 数据库的命令行界面 (CLI)，与 VS Code 的 Oracle SQL Developer 扩展等流行工具一起提供。它现在可以作为 MCP 服务器运行，并提供 MCP 工具，允许人工智能助手安全地连接到 Oracle 数据库。 SQLcl 可管理最终用户机器上的凭证，并运行 SQL 和 PL/SQL 查询和脚本。

下载地址：

SQLcl Downloads

打不开时需要挂一个梯子

简单安装配置SQLcL

下载完成之后解压得到如下目录：

其中bin文件里面包含windows平台的可执行文件，尝试执行发现报错如下：

需要安装jdk-17，可以从如下网页下载：

Java Downloads | Oracle

安装完成之后执行sql.exe正常

配置一个示例数据库

将连接取名为test_mcp并保持

使用connmgr可以管理已经创建好的连接：

List Connections

启动本地的mcp server服务

配置Cline

由于SQLcL是一个提供LLM兼容API集成工具，可以和Cline搭配以达到简单开发使用，Cline作为VS code的扩展工具，需要先安装VS code

使用cursor安装这个扩展也行：

配置自己的大模型API，不然他们要收费，这里直接使用deepseek的，也是需要自己去官网花钱买

配置MCP至Oracle SQLcl

点击cline的mcp server配置输入如下配置文件，注意路劲要明确

复制代码

{
  "mcpServers": {
    "SQLcl": {
      "command": "E:/sqlcl-latest/sqlcl/bin/sql",
      "args": [
        "-mcp"
      ],
      "disabled": false,
      "timeout": 300
    }
  }
}

尝试简单对话：

对MCP功能的探究可以参考官方文档：

Example Use Cases and Prompts

性能分析类：

先在数据库内跑一个慢SQL：

复制代码

select /*+ use_nl(a,b) */ count(*) from scott.a,scott.b where a.object_id=b.object_id;

然后问AI数据库是否有业务慢SQL，如何优化？

自动维护类：

它可以自动帮助创建脚本，读取日志，并根据日志判断问题再自动优化维护脚本

备份：

SQLcl集成了dbms_datapump功能，官方文档上给出了客户端调用datapump的示例：

Using Data Pump

正常情况下我们使用datapump是直接在服务器上调用expdp命令，但SQLcl提供了一种更加方便的方法，尽管备份出来的备份文件还是存放在服务端上，可以简单使用SQLcl备份一下scott用户试试：

可以在客户端上实现对服务端的expdp备份，但是备份文件存放在服务端上。接下来就是需要cline通过自然语言的方式调用SQLcl的dp功能，初次调用时效果并不好，cline显然不清楚SQLcl的这个功能：

把官方文档喂给cline再试试：

最终通过一系列的提示cline可以完成备份

备份效果还是不太智能，脱离这个对话新开对话，ai对我给出的同样指令"帮我备份scott下的表"还是不知所云，需要从头提示，对于这个问题，ai给出一些解决办法：

选择创建一个快速参考卡：

下次使用的时候，直接指定备份参考卡试试：

经过不断自我纠正，可以依靠参考卡备份HR用户，但是举一反三的能力还是太弱，这中间还是需要优化，让AI继续优化提示卡：

总结：

SQLcl感觉像是一个加强版的sqlplus，集成了比较方便的MCP协议标准，方便对接给其他平台做开发，但是SQLcl本身的功能并没有多智能，需要套用额外的Cline开发平台，在平台上配置大模型api方式，在这种架构下，可以让用户实现自然语言进行一些数据库操作，比如实现expdp备份关键信息表。

即使是这样，cline平台本身也不了解SQLcl众多的调用方法（如dp），还需要把官方文档喂给它做进一步的调用流程完善，最终经过多次交互调试，cline可以完成一次使用数据泵备份scott用户的表，但是ai的"流程记忆"仅限于当前会话，新开一个会话又要重新开始调试，为了解决这个问题，采用了一个临时解决办法--让ai把本次的"经验"总结为一个参考卡，待新会话开始时就让它先阅读提前准备好的参考卡，大大减少AI试错成本，但是新的问题也会接踵而来。