MindsDB 是一款开源工具，让你像与朋友聊天一样与数据互动，轻松整合来自 Slack、Gmail、数据库等200+数据源的数据。它支持自然语言和 SQL 查询，内置 MCP 服务器，并具备 AI 功能，能够学习你的数据并给出精准回答。无论是开发应用程序还是分析客户反馈，MindsDB 都能助你一臂之力。通过简单的设置，你就能连接数据、构建知识库，并使用 Python SDK 将其集成到你的应用中。

🔗 MindsDB 能够连接超过 200 个数据源，包括数据库、Slack 和 Gmail 等，方便用户整合分散的数据。

🗣️ 用户可以使用自然语言或 SQL 进行查询，降低了数据分析的门槛，无需专业的数据知识。

🧠 MindsDB 具备 AI 功能，可以学习数据并提供精准的回答，帮助用户快速获取所需信息。

💻 它是一个开源项目，用户可以自由定制，支持在本地笔记本电脑或云端等多种环境运行，方便灵活。

💡 通过创建知识库，用户可以从亚马逊评论等数据中提取关键信息，快速了解客户反馈。

去年, 我被一堆客户反馈淹没了

——有些在邮件中, 有些在Slack上, 有些在一个我几乎不理解的随机数据库中.

我快要崩溃了, 试图理清这一切.

然后我发现了MindsDB, 这个开源工具让你可以像与朋友交谈一样与数据互动.

它能连接超过200个数据源——Slack, Gmail, 数据库, 应有尽有——你可用自然语言或SQL向它提问.

凭借28,000+ GitHub星标和内置的流畅MCP服务器, 它就像解决数据混乱的魔法棒.

什么是MindsDB?

MindsDB 是一款酷炫工具, 能将所有数据整合在一起, 无论它们藏在哪里——无论是数据库, 应用程序, 还是你早已忘记的旧数据仓库. 你可以像给朋友发短信一样向它提问, 或者使用 SQL 进行查询. 它内置的 MCP 服务器让应用程序能够无缝访问大型数据集.

我真希望在上一份工作中就有这个工具. 当时客户反馈分散在五个工具中, 整合起来耗时巨大. MindsDB 本可以让我免去深夜跑咖啡的麻烦. 它开源, 你可以随意修改, 这对像我这样的极客来说是重大利好.

我为何钟爱它

以下是 MindsDB 如此出色的原因:

支持连接大量系统——数据库, Slack, Gmail等.

支持用英语或SQL提问. 毫无压力.

具备AI功能, 能学习你的数据并给出精准回答.

开源项目, 拥有2.8万+ GitHub星标. 你可以自由定制.

支持在任何环境运行——笔记本电脑, 云端, 随你选择.

无论你是在开发应用程序还是想了解客户的看法, 这个工具都是你的救星.

开始使用 MindsDB

让我们来设置它. 我向你保证, 这比解开圣诞灯饰还要简单. 我将通过可直接复制的代码为你详细讲解.

步骤 1: 设置环境

我喜欢使用 Docker Desktop, 因为它快速便捷, 但你也有其他选择.

Docker Desktop(推荐)

打开终端并输入:

docker run --name mindsdb_container \-p 47334:47334 -p 47335:47335 mindsdb/mindsdb

瞬间完成! 你的服务器已启动并运行在 http://127.0.0.1:47334 你可以开始使用了.

docker run -e MINDSDB_APIS="http,mysql,mongodb,postgres" \-p 47334:47334 -p 47335:47335 -p 47336:47336 -p 55432:55432 mindsdb/mindsdb

默认情况下, MindsDB 仅启动 HTTP API. 如果你想使用其他 API, 可以通过设置 MINDSDB_APIS 环境变量, 列出需要启动的 API(用逗号分隔)来告知 MindsDB.

此外, 别忘了在 Docker 命令中使用 -p 选项打开正确的端口, 以便这些 API 可被访问.

PyPI

想修改代码? 使用 PyPI:

导航至 GitHub 上的 MindsDB 仓库 并将其 fork 到你的 GitHub 账户.

本地克隆 fork:

git clone https://github.com/<username>/mindsdb.git

创建虚拟环境:

python -m venv mindsdb-venv

激活虚拟环境:

Windows:

.\mindsdb-venv\Scripts\activate

macOS/Linux:

source mindsdb-venv/bin/activate

安装 MindsDB 及其本地开发依赖项:

安装依赖项:

cd mindsdbpip install -e .pip install -r requirements/requirements-dev.txt

启动 MindsDB:

python -m mindsdb

步骤 2: 连接你的数据

MindsDB 支持各种数据源. 让我们尝试一个简单的 Postgres 数据库示例:

-- Connect to demo postgres DBCREATE DATABASE demo_postgres_dbWITH ENGINE = "postgres",PARAMETERS = {  "user": "demo_user",  "password": "demo_password",  "host": "samples.mindsdb.com",  "port": "5432",  "database": "demo",  "schema": "demo_data"};

这将 MindsDB 连接到一个 Postgres 数据库. 现在你可以使用 SQL 进行操作. 例如:

SELECT * FROM demo_postgres_db.amazon_reviews LIMIT 10;

这将获取 10 条亚马逊评论. 你可以随意处理这些数据.

步骤 3: 构建智能知识库

这是 MindsDB 真正有趣的地方. 其 知识库 就像一个对你的数据了如指掌的伙伴. 它们可以处理整洁的电子表格或杂乱的文本. 让我们为亚马逊评论创建一个知识库.

-- first create a knowledge baseCREATE KNOWLEDGE_BASE mindsdb.reviews_kb;-- now insert everything from the amazon reviews table into it, so it can learn itINSERT INTO mindsdb.reviews_kb (  SELECT review as content FROM demo_pg_db.amazon_reviews);-- check the status of your loads hereSELECT * FROM information_schema.knowledge_bases;-- query the content of the knowledge baseSELECT * FROM mindsdb.reviews_kb;

它会筛选评论并为你提供最佳内容. 就像拥有一个随时待命的科研达人.

步骤 4: 使用 Python

如果你在开发应用, Python SDK 非常易于使用. 安装它.

pip install mindsdb_sdk

然后连接并开始查询:

import mindsdb_sdk# Connect to the MindsDB serverserver = mindsdb_sdk.connect('http://127.0.0.1:47334')# Access the Knowledge Basemy_kb = server.knowledge_bases.get('mindsdb.reviews_kb')# Search for Kindle reviewsdf = my_kb.find('what are the best kindle reviews').fetch()print(df)

这与SQL实现相同功能, 但可直接集成到你的应用中. 我上周用它完成了一个小项目, 效果非常出色.

为什么我一直推荐它

MindsDB就像那个在你需要时总会出现的朋友. 以下是我无法停止推荐的原因:

无需成为数据专家. 普通英语即可.它能轻松处理杂乱数据.想深入研究? 自行选择模型. 想轻松使用? 它能自动运行.支持本地笔记本电脑或云端部署. 无需担心兼容性问题.

我曾帮助一位朋友整理她面包店网站的客户反馈. MindsDB将一个棘手问题快速解决. 这就是我如此推崇它的原因.

你可以用它做什么

以下是一些你可以尝试的功能:

查看客户评论, 看看哪些内容受欢迎或不受欢迎.分析 Slack 或邮件, 找出常见的投诉.从不同工具中提取数据, 快速生成报告.构建能够像专业人士一样回答问题的应用程序.

好吧, 今天的内容就分享到这里啦!

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Happy coding! Stay GOLDEN!