MindsDB是一款创新的AI数据解决方案，旨在通过自然语言和SQL查询能力，消除人类、AI智能体与应用之间的数据鸿沟。它能跨异构数据源和数据类型提供高精度答案，有效解决数据分散的混乱局面。内置的MCP服务器让应用能连接并统一处理跨数据库、数据仓库和SaaS平台的大规模联邦数据。
核心功能：
- 自然语言与SQL查询：用日常语言或标准SQL查询数据，使数据获取更直观高效
- 联邦查询引擎：无缝集成并查询多源数据，涵盖数据库、数仓及SaaS应用
- 知识库系统：先进的自主RAG系统，可消化结构化/非结构化数据源
- 灵活扩展：支持从本地到云端的任意部署，既能深度定制又提供开箱即用方案
- 轻松集成：连接数百种数据源，用标准SQL实现数据组合、切片与转换
快速入门：
多种部署方式可选：
- Docker桌面版：推荐的最快体验方式
- Docker容器：提供更高定制自由度
- PyPI安装：适合希望参与项目贡献者
应用示例：
创建知识库分析亚马逊商品评论：
CREATE KNOWLEDGE_BASE mindsdb.reviews_kb;
INSERT INTO mindsdb.reviews_kb (SELECT review as content FROM demo_pg_db.amazon_reviews);
SELECT * FROM mindsdb.reviews_kb WHERE content LIKE 'what are the best kindle reviews' LIMIT 10;
SDK集成：
安装SDK后即可在应用中调用AI知识库：
import mindsdb_sdk
server = mindsdb_sdk.connect('http://127.0.0.1:47334')
my_kb = server.knowledge_bases.get('mindsdb.reviews_kb');
df = my_kb.find('what are the best kindle reviews').fetch()
社区支持：
- 参与贡献：参照开发安装指南，查看贡献说明文档
- 获取帮助：加入Slack社区、GitHub讨论区或在Stack Overflow提交MindsDB标签问题
- 商业支持：联系官方团队获取专业服务
MindsDB作为开源可定制工具，无论是技术爱好者还是商业应用开发者，都能以最轻松的方式实现数据查询，助力构建下一代AI应用。