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MySQL 数据库工具集,用于连接数据库实例、列出所有表、查看表结构、执行 SQL 查询等操作。当需要操作 MySQL 数据库、查询数据、分析表结构时使用此技能。支持通过命令行参数指定 host、port、user、password、database 等连接信息,可代替 mysql mcp 服务使用。支持 Windows、macOS 和 Linux 平台。

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٢١ ديسمبر ٢٠٢٥ في ١٩:١٢
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mysql-tools
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MySQL 数据库工具集,用于连接数据库实例、列出所有表、查看表结构、执行 SQL 查询等操作。当需要操作 MySQL 数据库、查询数据、分析表结构时使用此技能。支持通过命令行参数指定 host、port、user、password、database 等连接信息,可代替 mysql mcp 服务使用。支持 Windows、macOS 和 Linux 平台。
# MySQL 工具 Skill 用于操作 MySQL 数据库的工具集,提供连接测试、表管理和 SQL 执行功能。 ## 快速开始 ### 前置要求 ```bash pip install pymysql ``` ### 平台兼容性 - ✅ Windows - ✅ macOS - ✅ Linux ### 连接参数 所有脚本支持以下参数: | 参数 | 说明 | 默认值 | |------|------|--------| | `--host` | 数据库主机地址 | localhost | | `--port` | 数据库端口 | 3306 | | `--user` | 数据库用户名 | root | | `--password` | 数据库密码 | 必填 | | `--database` | 数据库名称 | 必填 | ## 可用脚本 ### 1. 测试数据库连接 验证数据库连接参数是否正确: ```bash python scripts/mysql_connect.py --host 127.0.0.1 --port 3306 --user root --password YOUR_PASSWORD --database YOUR_DB ``` ### 2. 列出所有表 获取数据库中的所有表名: ```bash python scripts/mysql_tables.py --host 127.0.0.1 --user root --password YOUR_PASSWORD --database YOUR_DB ``` 输出格式:表名列表,包含表类型(BASE TABLE / VIEW) ### 3. 查看表结构 显示指定表的字段信息: ```bash python scripts/mysql_schema.py --host 127.0.0.1 --user root --password YOUR_PASSWORD --database YOUR_DB --table TABLE_NAME ``` 输出格式:字段名、类型、是否可空、键类型、默认值、额外信息 ### 4. 执行 SQL 查询 运行任意 SQL 语句: ```bash python scripts/mysql_query.py --host 127.0.0.1 --user root --password YOUR_PASSWORD --database YOUR_DB --query "SELECT * FROM users LIMIT 10" ``` 支持 SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE 等所有 SQL 语句。 ### 5. 查看数据库信息 获取数据库版本、大小等信息: ```bash python scripts/mysql_info.py --host 127.0.0.1 --user root --password YOUR_PASSWORD --database YOUR_DB ``` ## 输出格式 所有脚本输出 JSON 格式数据,便于解析: ```json { "success": true, "data": [...], "message": "操作成功" } ``` 错误时返回: ```json { "success": false, "error": "错误信息", "message": "操作失败" } ``` ## 常见用例 ### 探索新数据库 1. 测试连接:`mysql_connect.py` 2. 列出所有表:`mysql_tables.py` 3. 查看关键表结构:`mysql_schema.py --table TABLE_NAME` 4. 查询示例数据:`mysql_query.py --query "SELECT * FROM TABLE_NAME LIMIT 5"` ### 数据分析 1. 获取表记录数:`mysql_query.py --query "SELECT COUNT(*) FROM TABLE_NAME"` 2. 分析数据分布:`mysql_query.py --query "SELECT column, COUNT(*) FROM TABLE_NAME GROUP BY column"` ### 参考更多 SQL 示例 查看 `references/common_queries.md` 获取常用 SQL 查询模板。
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