Turbular

好的，我来用中文总结一下这段关于 Turbular 的信息：

Turbular 是什么？

Turbular 是一个开源的模型上下文协议 (Model Context Protocol, MCP) 服务器，旨在为语言模型 (LLM) 提供无缝的数据库连接能力。简单来说，它可以让 LLM 更方便地与各种类型的数据库进行交互。

Turbular 的主要功能和特点：

• 支持多种数据库: 通过一个统一的 API 接口连接到 PostgreSQL、MySQL、SQLite、BigQuery、Oracle、MS SQL 和 Redshift 等多种数据库。
• 模式规范化: 自动规范化数据库模式，以使其更符合 LLM 的使用习惯。
• 安全连接: 支持 SSL 和各种身份验证方法，保证连接安全。
• 高性能: 优化 LLM 生成的查询，提高查询效率。
• 查询转换: 允许 LLM 基于规范化的数据库布局生成查询，然后将这些查询转换为原始的非规范化形式。
• Docker 支持: 可以使用 Docker 和 Docker Compose 轻松部署。
• 易于扩展: 可以通过扩展 BaseDBConnector 接口轻松添加新的数据库提供程序。

如何快速开始使用 Turbular？

文档提供了两种安装方法：

• 使用 Docker (推荐): 按照文档中的步骤，使用 Docker Compose 快速启动 Turbular 开发环境。
• 手动安装: 安装 Python 3.11+，然后使用 pip 安装依赖项，最后运行服务器。

Turbular 提供的 API 功能：

Turbular 提供了一系列 API 接口，主要包括：

• 数据库操作:
  • POST /get_schema: 获取数据库模式，方便 LLM 理解数据库结构。
  • POST /execute_query: 执行 SQL 查询，并返回结果。
• 文件管理:
  • POST /upload-bigquery-key: 上传 BigQuery 服务帐户密钥文件。
  • POST /upload-sqlite-file: 上传 SQLite 数据库文件。
• 实用工具:
  • GET /health: 健康检查，确认 API 是否正常运行。
  • GET /supported-databases: 获取所有支持的数据库类型列表。

适用场景：

Turbular 适用于任何需要 LLM 与数据库进行交互的 AI 应用。例如，可以使用它来构建以下应用：

• 智能问答系统: LLM 可以查询数据库，回答用户提出的问题。
• 数据分析应用: LLM 可以生成 SQL 查询，分析数据库中的数据。
• 自动化报告生成: LLM可以根据数据库中的数据生成报告。

如何贡献代码：

文档鼓励大家参与贡献，可以通过提交 Issue、Pull Request、改进文档等方式参与。

未来发展路线图：

Turbular 团队计划在未来增加更多功能，包括：

• 增加测试、格式化和提交钩子
• 增加 SSH 支持数据库连接
• 使用 Steampipe 添加 API 作为数据源
• 为服务器已连接的数据库启用本地模式保存
• 增加更多数据源（Snowflake、MongoDB、Excel 等）
• 为路由添加身份验证保护

总而言之，Turbular 旨在简化 LLM 与数据库的集成，提供一个通用的接口，并处理了模式规范化和查询优化等问题。对于需要构建基于数据库的 LLM 应用的开发者来说，Turbular 是一个很有用的工具。