有了 AI 之后，我们在查询数据库的时候就不需要使用数据库客户端或程序（如 Java、Python）来查询了，我们可以直接使用 AI 来查询数据库，并且查询语句都不用你来写了，AI 会自动帮你生成。

今天我们就来实现以下 Dify 直接查询 MySQL 数据库的案例，实现效果如下：

实现关键

Dify 查询 MySQL 的关键：

1. 需要给大模型表结构信息：这样 AI 才能生成正确的查询语句，查询出对应的表信息。
2. 大模型需要具备查询数据库的能力：使用 Dify 的数据库查询工具来实现。

具体实现

具体实现步骤如下：

1. 在 Dify 应用市场安装数据库连接插件。
2. 创建一个 Chatflow 应用。
3. 添加模版转换节点，将表结构给大模型。
4. 添加 Agent 节点，添加数据库连接插件。
5. 配置大模型、配置数据库连接查询的数据库连接信息。
6. 设置提示词。
7. 输出执行结果。

工程如下：

Agent 设置如下：

SQL 工具配置如下：

执行结果如下：

小结

除了使用 Dify 插件可以实现数据库查询之外，我们还可以使用 MCP 查询数据库，或使用 HTTP 请求节点实现数据库查询，那么你知道实现的具体步骤以及区别吗？欢迎评论区留言参与讨论。

特殊说明

以上内容来自我的《大模型应用开发》 课程，这门课程为视频+图文版，深入浅出学习了大模型应用开发的各种技术，例如系统学习了 LangChain4j、Spring AI、Dify、Agent 等技术，其中包含：MCP、Function Call、RAG（简单、原生、高级应用）、向量数据库（Milvus、RedisStack）、Prompt工程、多模态、向量数据库、嵌入模型、N种主流LLM对接、3种DeepSeek对接、同时调用多种大模型、连续对话保存到数据库、上万种 MCP 通用服务对接、大模型直接操作数据库等，还有很多 AI 案例，如：数据库 AI 助手、快递 AI 助手等都是手把手带你实现。手把手教你快速、系统掌握大模型应用开发的核心技术。

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