引言
近日，阿里云数据管理DMS发布 开源DMS MCP Server，支持RDS、PolarDB、OLAP、NoSQL等40+主流数据源连接的多云通用数据MCP Server，一站式解决跨源数据安全访问。点击访问开源DMS MCP Server GitHub地址：https://github.com/aliyun/alibabacloud-dms-mcp-server
研发的日常小烦恼
在传统研发的日常工作中，新功能开发、Bug修复或功能优化时通常涉及前端、后端和数据库三大块的开发工作，开发者需在不同编程语言和工具间频繁切换，导致开发效率低下。
具体痛点包括：
- 效率低下： 频繁切屏打断开发“心流”，显著拉低开发效率。
- 设计隐患： 手动编写DDL等表结构脚本，易出错且耗时。
- 数据难题： 测试数据准备繁琐费时，极易遗漏或失真。
- 信息壁垒： 表结构信息难以在开发环境中便捷获取。
- 代码风险： 手动编写DAO/ORM层代码，易与数据库设计脱节。
这些痛点不仅延长了开发周期，还增加了维护成本，亟需一套统一的智能解决方案。为了解决上述问题，阿里云推出了基于DMS MCP + 通义灵码的组合方案，实现从技术架构到实践流程的全链路革新。
DMS MCP +通义灵码的“梦幻组合”
为了让开发过程变得更加丝滑，数据管理(DMS) MCP +通义灵码构成了“梦幻组合”，构建了覆盖全生命周期的智能开发体系。
DMS MCP Server：作为统一数据管理网关，支持40+主流数据源，提供权限控制、SQL审核、元数据管理和自然语言查询（NL2SQL）能力。
通义灵码：通过自然语言生成代码、注释及测试用例，新上线的编程智能体可自主调用MCP工具，感知工程内容并执行命令，实现从设计到部署的闭环。
这样的梦幻组合贯穿开发的全过程：
- 设计期： 通义灵码根据自然语言描述生成表结构定义，并调用DMS MCP导入高仿真测试数据。
- 建模期： 基于精准元数据，通义灵码自动生成可靠的DAO层或ORM映射代码。
- 验证期： 利用DMS MCP的SQL审核能力，确保代码性能与质量。
- 联调期： 通过NL2SQL自然语言交互，便捷验证测试结果。
DMS MCP Server：AI首选的数据导航仪
下图是DMS MCP Server的架构图，其中蓝色色块代表DMS MCP Server，绿色底色部分是MCP 客户端（Client）调用方，如通义灵码、百炼、千问Agent等等，灰色部分则是数据源。
DMS MCP Server内部集成了多个关键能力模块，包括：访问控制、元数据管理、图结构转换、接口执行引擎、脚本执行、操作审计、数据源托管等，为灵码、百炼、魔搭、通义千问等AI应用提供两个统一：统一的数据接入层和统一的元数据访问层，并通过标准化接口解决三大痛点：
- 降低因数据源碎片化导致的MCP Server维护成本。
- 解决异构数据库间协议的兼容性问题。
- 解决数据库账号权限不受控制、无操作审计带来的安全问题。
DMS MCP Server 提供以下关键能力：
- 跨云多模的统一访问：单一Server实现数据统一访问，避免“割裂”，提升效率
- NL2SQL：通过自然语言执行SQL，获得数据结果。
- 代码生成：通过该服务获取schema信息，生成精准的DAO代码或进行结构分析。
- 精准的数据获取：通过SQL自动路由准确数据源获得数据，为上层业务提供数据支持。
- 安全合规：精细的访问控制和可审计性。
实践应用：电商工程秒杀功能构建
以电商项目秒杀场景为例，传统开发需数小时甚至数日，而借助DMS MCP + 通义灵码，可在30分钟内完成这场效率突围：
传统流程 vs 智能开发流程
传统的生产流程：首先通过数据库开发工具手动执行建表SQL，其次在IDE（集成开发环境）编写DAO代码，再通过数据库工具构建数据，步骤繁琐。
DMS MCP+通义灵码：首先通过AI IDE设计表，再通过DMS MCP自动执行建表SQL、IDE自动生成DAO代码、MCP智能构建数据，智能快捷。
阶段 |
传统方式 |
DMS MCP + 通义灵码 |
表结构设计 |
手动编写SQL脚本，易出错 |
通义灵码通过自然语言设计秒杀活动表、库存明细表等 |
数据建模 |
使用数据库工具执行建表语句 |
自动调用DMS MCP将表结构同步至开发环境数据库 |
测试数据准备 |
手动插入数据，耗时且易遗漏 |
通义灵码自动生成测试数据并调用DMS MCP插入 |
代码生成 |
在IDE中手动编写DAO/Service/Controller层 |
通义灵码基于表结构自动生成完整代码 |
质量验证 |
需切换工具查看数据与执行SQL |
通过DMS界面验证数据，使用NL2SQL分析优惠力度 |
开发流程演示
- 设计表结构：进入IDE，使用灵码智能体设计秒杀业务相关的表结构：秒杀活动表、秒杀库存明细表和用户秒杀记录表。
- 创建秒杀表：通义灵码调用DMS MCP Server，将这三张表的create脚本通过DMS执行到开发环境数据库，等待秒杀表在mall数据库创建成功。
- 准备测试数据：通义灵码生成测试数据，并通过调用DMS MCP插入测试数据至秒杀表中。
- 验证数据：切换至DMS界面，验证建表和测试数据的情况。
- 生成代码：回到IDE界面，通义灵码基于三张秒杀表结构，分别生成DAO层代码、Service接口、Servicelmpl实现代码和Controller代码。
- 验证功能：启动后端和前端服务，确认秒杀活动功能正常运行。
至此，通过通义灵码 数据管理DMS MCP的技术组合，实现了在IDE中一站式完成“秒杀活动”的功能开发。此外，该组合还可提供如下协同扩展能力
- 代码质量审核：支持对生成代码的质量进行审核。
- 数据合规性检查：确保数据操作符合相关合规要求。
- NL2SQL自然语言问数：通过DMS的NL2SQL用自然语言问数“分析优惠力度”，定制“秒杀清单”，并支持不同格式（如CSV、Markdown）的输出。
核心价值
DMS MCP+通义灵码的智能开发流程，在开发效率、质量保障、开发体验和安全合规等方面均体现出显著优势，具体如下：
开发效率提升
- 显著减少IDE与数据库工具间的无效切换。
- 自然语言交互简化复杂操作，专注核心业务逻辑。
质量双重保障
- 基于DMS精准元数据，确保代码与数据库严丝合缝。
- 内置SQL审核，提前规避性能与安全隐患。
丝滑开发体验
- 数据库设计、数据操作、代码生成在IDE内一站式完成。
- AI赋能，数据库交互智能便捷，体验升级。
安全合规无忧
所有数据库操作均通过DMS MCP，继承DMS的安全管控和审计能力。
未来展望：数据驱动的编程新实践
DMS MCP+通义灵码的梦幻组合，标志着研发流程从“工具堆砌”向“智能闭环”的跃迁。通过统一数据管理、自然语言交互与自动化代码生成，开发者可专注于业务创新，而无需被琐碎的数据库操作所束缚。未来，这一技术组合将持续推动企业研发效率的质变，加速数字化转型进程：
DevOps理念延伸：从代码延伸到数据库层，将数据库变更和数据管理更紧密地融入到整个开发流程中。
高质量赋能开发者：即使是对数据库操作不太熟悉的开发者，也能在AI的辅助下高效地工作。
智能化场景扩展：将更多的智能化场景如索引推荐、学员分析辅助、智能数据脱敏等场景融入到整个开发环境里。
AI-Agent全面赋能：DMS MCP不仅提供统一、安全的数据访问服务，同时结合DMS Meta Agent提供的资产盘点、资产安全、资产治理等服务大幅提升企业Agent的各项能力（服务效率、准确性、业务理解能力、降低运算成本等）
了解更多
- DMS MCP的使用手册请参考产品文档：https://help.aliyun.com/zh/dms/use-cases/deploy-dms-mcp
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