使用自然语言查询并管理你的数据库
使用 SQL 数据库通常意味着要在数据库客户端之间来回切换、手写查询，并祈祷语法正确。由适用于企业场景的 SQL MCP 驱动的 Eigent SQL Agent，让你可以用自然语言与数据库交互。在这个工作流中，Eigent 会识别已连接的数据库，创建模拟数据表，更新一行数据，并运行按组查询——全部只需一个对话式提示即可完成。
连接 SQL MCP
在运行此工作流之前，请确保已在 Eigent 的设置中配置好 SQL MCP。前往 设置 → 连接器 → SQL，并提供你的数据库连接信息（主机、端口、数据库名称、凭据）。Eigent 支持 PostgreSQL、MySQL、SQLite 以及其他常见数据库。
连接后，SQL Agent 就可以理解你的请求，并对实时数据库执行相应查询。
编写 SQL 任务提示
你不需要写 SQL——只需描述你想要什么：
请问 SQL Agent：你连接的是哪个 SQL 数据库？帮我创建一个包含 10 行和 10 列学生数据的模拟表，然后帮我更新第二行，并使用 SQL 对数据进行分组。
Eigent 会按顺序处理这些操作：查询连接元数据、创建表、插入模拟数据、执行更新，然后进行分组。
Eigent 识别数据库
SQL Agent 首先会查询数据库元数据，确认它连接的是哪个数据库以及可用的 schema。它会返回数据库类型、版本和当前 schema，让你在执行任何操作之前都能有清晰的基线。
创建模拟表
Eigent 会为学生数据创建一个新表，包含 10 个列——例如 student_id、name、age、grade、enrollment_date、major、gpa、email、advisor 和 status——并插入 10 行真实感较强的模拟数据。这对于测试查询、构建演示，或在不接触真实数据的情况下学习 SQL 操作都非常有用。
更新行与数据分组
在创建模拟数据后，Eigent 会用新值更新第二行，然后运行 GROUP BY 查询来汇总数据——例如按专业或年级对学生分组。结果会以可读格式返回，让你能立即看到聚合输出。
这为什么重要
这个工作流展示了数据库操作不必手动完成，也不一定需要 SQL 专业知识。无论你是测试新 schema 的开发者、查询生产数据的分析师，还是需要从数据库快速生成报表的团队负责人，Eigent 的 SQL Agent 都能彻底消除语法门槛。你只需用自然语言描述你的需求，Eigent 就会将其转换为在真实数据库上执行的精确 SQL 查询。
接下来可以尝试什么
显示这张表中 GPA 最高的前 10 名学生。
为学生表新增一列名为 "scholarship_status" 的字段，并将 GPA 高于 3.5 的学生设为 "eligible"。
将这张表导出为我桌面上的 CSV 文件。
连接到我们的生产数据库，并生成本月每周注册用户数量的汇总。
提升效果的小贴士
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如果你对表名有偏好，请明确指定。 Eigent 默认会生成一个合理的名称，但显式命名（例如“将表命名为 ‘student_records’”）能让你的数据库更有条理。
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尽量真实地描述数据。 例如“为一所美国大学生成包含真实专业、GPA 和入学日期的模拟数据”，会比泛泛而谈生成更有用的测试数据。
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要求查看执行的 SQL。 在提示中加入“把你使用的 SQL 查询展示给我”，即可获得实际语句，便于审查、记录文档或在其他工具中复用。
