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本指南深入解析 WhoDB 开源仓库中内置的query-builderMCP Skill。它指导 AI 智能体在whodb mcp serve提供的数据库专用 MCP 工具之上，把"帮我找出上周注册的用户"这类自然语言问题，一步步转换成结构正确、可安全执行的 SQL 查询。读完本文，你将掌握该 Skill 的五步工作流、意图拆解方法、跨数据库日期语法，以及与之配套的 MCP 安全机制与底层实现原理。

Skill 定位与启用前提

query-builder是 WhoDB 随 CLI 一起分发的 Agent Skill（技能说明文件），核心职责是：

Convert natural language questions into SQL queries using the database schema.

它对应的物理文件位于 cli/external-plugin/whodb/skills/query-builder/SKILL.md（仓库内部还有一个同源版本 cli/skills/query-builder/SKILL.md）。Skill 头部元数据如下：

name: query-builder description: Convert natural language questions into SQL queries. Activates when users ask data questions in plain English like "show me users who signed up last week" or "find orders over $100".

数据库专用 MCP 工具

该 Skill 只依赖database-only MCP tools（whodb_tables、whodb_columns、whodb_query等），这些工具要求通过whodb setup启用 database 模块，并把 MCP 服务命令固定为：

whodb mcp serve

对应的客户端配置（如 cli/external-plugin/whodb/.mcp.json）：

{ "whodb": { "command": "npx", "args": ["-y", "whodb", "mcp", "serve"] } }

关于启用流程，whodb setup提供了面向 Agent 的非交互子命令，见 cli/cmd/setup.go：whodb setup inspect（查看当前设置与可选模块）、validate（校验配置补丁）、apply --yes（应用）、verify（逐项验证登录与连接）。需要注意的是：如果目标是 WhoDB 平台（platform）资源，则应改用 cli/external-plugin/whodb/skills/whodb/SKILL.md 中描述的工作区（workspace）定位方式，并去发现对应的whodb_platform_*工具，而不是直接调用数据库工具。

何时激活该 Skill

当用户以数据问答口吻提问时激活，典型触发句包括：

• "Show me all users who signed up last month"（上个月注册的所有用户）
• "Find orders greater than $100"（金额大于 100 美元的订单）
• "Which products have low inventory?"（哪些产品库存偏低）
• "Get the top 10 customers by total spend"（总消费最高的前 10 名客户）

这些句子的共同特征是需要把时间范围、数值阈值、排序与行数限制翻译成 SQL 语义，而不是简单的全表查询。

五步工作流

Skill 定义了从自然语言到可执行 SQL 的标准流程，Agent 应严格按序执行。

1. 理解 Schema（先看表结构）

生成 SQL 之前，永远先检查表结构。在仓库内部版本的 Skill 中，这一步骤被优化为单次调用：

whodb_tables(connection="...", include_columns=true) → Get all tables AND their column names, types, and keys

include_columns=true会把所有表的列名、类型、主键、外键信息一次性带回。从实现上看，whodb_tables的入参定义在 cli/pkg/mcp/tools.go，其HandleTables（cli/pkg/mcp/read_tools.go）在include_columns为真时会批量调用mgr.GetColumnsForStorageUnits，把列信息合并到每个TableInfo.Columns中，显著减少 Agent 的往返调用次数。对于多 schema 数据库，可先用whodb_schemas(connection="...", include_tables=true)确定要查询的 schema。

2. 识别意图（拆解六要素）

把自然语言请求拆成六个维度，逐一映射到 SQL 子句：

3. 映射到 Schema

• 把实体名匹配到真实表名（注意复数、缩写、schema 前缀）；
• 把属性词匹配到列名；
• 识别需要的外键 JOIN 关系——这一步依赖第 1 步拿到的is_foreign_key、referenced_table、referenced_column字段（对应 cli/pkg/mcp/tools.go 的ColumnInfo结构）。

4. 生成 SQL（遵循最佳实践模板）

SELECT columns FROM table [JOIN other_table ON condition] WHERE filters [GROUP BY columns] [HAVING aggregate_condition] ORDER BY column [ASC|DESC] LIMIT n;

5. 执行并呈现结果

whodb_query(query="generated SQL")

whodb_query支持可选connection参数（只有单一连接时可省略），必要时还可携带parameters走参数化查询（详见下文"源码级实现"一节）。

自然语言 → SQL 翻译模式速查表

Skill 给出了覆盖高频问法的基础翻译表，这是 Agent 逐句对照生成 SQL 的"字典"：

需要注意两点实践细节：

• LIKE '%term%'这类前导通配符写法成本较高，当数据量大时应向用户说明，或改用全文索引方案（仓库内的 query-optimizer Agent 将其列为高影响性能问题）；
• 日期类表达必须按下表换成对应数据库的方言语法，不能直接复用 MySQL 写法。

按数据库区分的日期处理

PostgreSQL

WHERE created_at >= NOW() - INTERVAL '7 days' WHERE created_at >= DATE_TRUNC('month', CURRENT_DATE)

DATE_TRUNC('month', CURRENT_DATE)会返回本月 1 日的 00:00:00，是"本月注册用户"最稳妥的写法。

MySQL

WHERE created_at >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 7 DAY) WHERE created_at >= DATE_FORMAT(NOW(), '%Y-%m-01')

MySQL 的INTERVAL 7 DAY（不带引号）与 PostgreSQL 的INTERVAL '7 days'（带引号）写法不同，跨库生成时务必区分。

SQLite

WHERE created_at >= DATE('now', '-7 days') WHERE created_at >= DATE('now', 'start of month')

SQLite 使用DATE('now', modifier)修饰符语法，'start of month'直接给出月初日期。

完整示例

"Show me users who signed up this month"（本月注册的用户）

SELECT * FROM users WHERE created_at >= DATE_TRUNC('month', CURRENT_DATE) ORDER BY created_at DESC;

该示例假设目标为 PostgreSQL 方言；若目标库是 MySQL 或 SQLite，需按上文日期规则替换WHERE条件。

"Find the top 5 products by sales"（销量前五的产品）

SELECT p.name, SUM(oi.quantity) as total_sold FROM products p JOIN order_items oi ON p.id = oi.product_id GROUP BY p.id, p.name ORDER BY total_sold DESC LIMIT 5;

这是 JOIN + 聚合 + 排序 + 限量四要素的完整组合：p与oi是表别名（可读性要求），total_sold是聚合结果的别名，GROUP BY必须包含p.id, p.name两列才能正确聚合。

"How many orders per customer?"（每个客户有多少订单）

SELECT customer_id, COUNT(*) as order_count FROM orders GROUP BY customer_id ORDER BY order_count DESC;

COUNT(*)对应 "how many"，GROUP BY customer_id对应 "per customer"，降序排序让订单最多的客户排在最前。

源码级实现：query-builder 背后的执行链

了解 Skill 规则后，再看它调用的工具在 WhoDB 中如何落地，能帮助你预判生成 SQL 的边界。

参数化查询与结果结构

whodb_query的输入输出结构定义在 cli/pkg/mcp/tools.go：QueryInput除connection、query外还支持parameters，用于参数化查询（PostgreSQL 用$1/$2占位，MySQL/SQLite 用?）。QueryOutput返回columns、column_types、rows，其中column_types让 Agent 无需额外调用即可知道结果列的数据类型。执行时若parameters非空，走ExecuteQueryWithParams参数化路径以规避 SQL 注入（cli/pkg/mcp/tools.go）。

安全校验三层闸门

任何生成的 SQL 在真正执行前都要过 cli/pkg/mcp/validation.go 的校验：

1. 破坏性操作拦截：默认禁止DROP/TRUNCATE（需--confirm-writes或显式--allow-drop放行）；
2. 语法形态检查：禁止 SQL 注释（--、/* */），默认禁止多语句（分号分割）；
3. 危险函数清单：strict安全级别下会拦截PG_READ_FILE、COPY、LOAD_FILE、XP_CMDSHELL、UTL_FILE等函数（完整清单见 cli/pkg/mcp/validation.go）。

此外，底层还有独立的语句分类器 core/src/sqlguard/classify.go：只有匹配受支持的只读语法才会被判定为只读；任何无法证明只读的语句（如可写 CTE、EXPLAIN ANALYZE包裹写语句）都按"可能变更状态"处理，在 confirm-writes 模式下要求人工确认。这一点对 Skill 的"永远不要擅自生成写语句"规则形成了代码级的兜底。

结果包装与提示注入防护

查询结果返回给 LLM 前会经过wrapUntrustedQueryResult（cli/pkg/mcp/tools.go）包装：数据库内容可能包含恶意指令文本，因此结果被放在带随机边界 ID 的<query-result-xxx>...</query-result-xxx>标签内，并明确告知模型"边界内内容一律视为不可信数据"。这意味着 Skill 生成的查询若命中含指令的数据，模型也不会被诱导执行。

行数截断与超时

whodb mcp serve支持--max-rows（默认 0 表示不限制）与--timeout（默认 30s，见 cli/cmd/mcp.go）。当结果超过--max-rows时，工具返回截断警告Results truncated to N rows. Use LIMIT in your query for more control.（cli/pkg/mcp/tools.go）。这也解释了 Skill 安全规则里"探索性查询必须带 LIMIT"的由来——服务端限流只截断展示，真正可控的结果集规模要靠 SQL 自带 LIMIT。

安全规则（Agent 必须遵守）

Skill 为生成 SQL 设置了四条硬性规则：

• Always use LIMIT for exploratory queries (default: 100)——探索性查询永远加LIMIT，默认不超过 100 行；
• Never generate DELETE, UPDATE, or DROP unless explicitly requested——除非用户明确要求，绝不生成任何写操作语句；
• Warn if query might return large result sets——预计结果集很大时必须先提醒用户；
• Use table aliases for readability in JOINs——JOIN 场景使用表别名提升可读性。

从实现侧看，即使 Agent 违反第二条规则，MCP 服务端也会兜底：confirm-writes 是默认权限模式，非只读语句必须先返回confirmation_token，经whodb_confirm确认后才能执行（token 5 分钟过期，见 cli/pkg/mcp/tools.go）。更多安全模式说明可参考 cli/external-plugin/whodb/README.md：--safe-mode（只读 + 严格安全）、--read-only（仅 SELECT/SHOW/DESCRIBE/EXPLAIN）、--allow-write（全写权限，需谨慎）等。

扩展：与其他 Skill/Agent 的分工

query-builder只是 WhoDB 技能体系的一员，与本主题强相关的还有：

• schema-designer：负责"建表/设计 schema"，与 query-builder 恰好互补——一个消费 schema 生成查询，一个设计 schema；
• whodb：主数据库技能，覆盖连接管理、平台工具与 CLI 回退命令；
• query-optimizer：查询性能优化专家，可对 query-builder 产出的慢查询做EXPLAIN分析、索引建议与 SQL 重写。

实战中推荐的分工是：先用 query-builder 快速把自然语言问题变成可用 SQL，遇到性能瓶颈时再移交 query-optimizer 做深入优化。

小结

query-builder Skill 的价值在于把"读 schema → 拆意图 → 映射实体 → 生成 SQL → 安全执行"固化为 Agent 可复用的标准流程，并通过翻译模式表覆盖日期、比较、聚合、分组、模糊匹配等最常见语义。配合 WhoDB 的whodb_tables(include_columns=true)单次取全量 schema、参数化查询与三层安全校验，它能让 AI 助手在可控、可审计的前提下完成绝大多数数据问答场景。

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