auto-ontology-mcp - 把语义层接入任意 MCP 客户端的数据库问答与知识库工具

auto-ontology-mcp 是一个面向 MCP 客户端的语义层服务端，仓库由维护者 gogoymh 托管在 GitHub。据项目自述，它要解决两件事：一是「问你的数据库」——把模型指向一个数据库，让已经在用的模型（README 中列举了 Claude Code、Codex、OpenClaw、Hermes Agent、Cursor、VS Code，以及 Claude 与 ChatGPT 应用）建立业务术语、审阅表间连接，并写出由服务端依据本体与数据校验过的 SQL；二是「维护个人知识库」——把收据、对账单、论文、读书笔记或截图交给助手，由它读入后把事实存成记录、把想法存成带链接的概念、把值得回查的段落放进全文索引，并保留每一条的来源，原始文件仍留在 Obsidian vault 中。

它适合两类读者：需要让模型稳定查询关系型数据、又担心「SQL 跑通了但数字是错的」的分析与工程人员；以及希望把零散资料整理成可检索、可追溯知识库的个人用户。项目自述的定位是替代「LLM Wiki」式的做法——同样的摄取、查询、检查循环，但跑在本体上而不是松散的 Markdown 页面上。

维护者与状态

仓库地址为 gogoymh/auto-ontology-mcp，维护者为 gogoymh，许可证为 Apache-2.0。仓库创建于 2026-11-06，最后一次提交在 2026-11-11。截至 2026-11-12，项目尚无正式 release，星标数为 378。也就是说，这是一个非常年轻、仍在快速迭代早期的项目，使用前应对接口变动有所预期。

主要能力

以下能力均据项目 README 自述，属于维护者描述而非中立评测：

• SQL 校验与纠错。 项目用一组对照说明「静默失败」的文本转 SQL 问题：模型可能猜错 billing_city_id 与 delivery_city_id 哪个才是「客户所在州」，可能因为整数恰好重叠而把 customers.customer_id 连到 orders.order_id，可能用 'pennsylvania' 去匹配实际存为 'Pennsylvania' 的值，也可能在连接一对多表后重复累加金额。据项目说明，validate_sql 会拒绝错误的连接并指出本体认可的那一条，会提示真实取值，会就 discount_pct > 20 这类量纲问题反问是否想写 0.2，并对一对多连接给出扇出警告。
• 可回答性判断。 check_answerable 会给出 verdict 与覆盖率，明确哪些概念没有被数据覆盖。README 的示例中，模型被问到「广告支出回报率」时，工具指出数据库只有销售、没有广告支出，模型据此说明无法计算并改给收入。
• 连接路径与角色说明。 find_join_path 与 get_query_context 给出表之间的连接路径，并说明默认角色与其他可选角色；默认角色可通过 set_relationship(..., is_default=true) 调整。
• 知识库写入与检索。 save_passages 保存原文与段落，save_concept 保存概念及其类型化关系，search_text 做全文检索，export_wiki 把内容导出为带别名、[[链接]] 与图谱视图的 Obsidian vault。
• 跨数据源查询。 结构化数据说明「发生了什么」，文档说明「为什么」，模型可以分别查询两个数据源并保持数字与解释分离；知识库本身也能用 SQL 查询，包括全文检索、沿类型化关系递归遍历与段落连接写在同一条语句里，并同样经过 validate_sql 校验。
• 演示数据。 auto-ontology-mcp demo 会准备一个虚构商店的三套演示：含 11 张表、3200 笔订单的合成零售库，知识库中的三份文档，以及需要同时用到两者的提问。

使用入口

仓库地址：gogoymh/auto-ontology-mcp。

据项目说明，使用方式是把该服务端接入已有的 MCP 客户端，语言环节（阅读、抽取、命名、判断、写 SQL）全部交给客户端里的模型完成，因此不需要自建模型端点，也不需要配置 API 密钥；服务端负责模式抽取、数据画像、键推断、校验、存储与只读执行，数据落在本地 SQLite 文件中。README 给出的上手命令是 auto-ontology-mcp demo，用于生成上述演示环境。具体的安装步骤与客户端配置片段，请以仓库 README 为准。

许可与限制

项目采用 Apache-2.0 许可证。据项目自述的架构说明，它把语言步骤交给 MCP 客户端中的模型，服务端只承担确定性工作，因此使用效果与所选客户端模型的能力相关；数据存储为本地 SQLite 文件，README 未列出其他硬件要求。项目自述中提到的示例输出取自测试夹具的真实运行，但模型的回复属于示意，不应视为性能或准确率指标。此外，截至 2026-11-12 项目尚无正式 release，接口与行为可能随提交变化，生产使用前建议先阅读仓库中的说明与安全相关章节。