maxcompute-semantic
为AI智能体提供查询MaxCompute数据所需的上下文知识库
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：maxcompute-semantic。 它的用途是：为AI智能体提供查询MaxCompute数据所需的上下文知识库 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/maxcompute-semantic/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“帮我分析上周的用户活跃趋势”，AI会先读取mcs构建的本地语义包，了解‘用户’、‘活跃’相关的表、字段和关联关系，然后生成SQL。生成后，AI会调用`mcs sql cost`估算查询成本，确认无误后再通过`mcs sql execute`执行，确保查询既正确又经济。
介绍
mcs (maxcompute-semantic) 是一个命令行工具，旨在解决AI智能体（如Claude Code、Cursor等）在查询阿里云MaxCompute数据仓库时因不了解数据结构而导致的查询错误问题。它通过扫描项目中的表、列、UDF、业务指标等元数据，构建一个本地的语义知识包，为AI智能体提供准确的数据上下文，使其能生成更可靠的SQL。
使用时，开发者首先通过mcs profile create配置数据源连接信息，然后运行mcs build生成包含表结构、关联关系、已验证SQL和业务注释的语义包。AI智能体在编写SQL前会读取此包，并利用mcs进行成本估算、语法审查和安全检查，最后执行查询。整个过程将数据仓库的领域知识固化到本地，让AI的查询更精准。
该工具适合数据工程师、数据分析师以及使用AI辅助工具进行数据查询和开发的团队。它特别适用于需要频繁使用自然语言或AI生成SQL来探索MaxCompute数据仓库的场景，能显著减少因AI误解schema而产生的错误查询。
与同类仅提供数据库连接能力的工具相比，mcs的核心区别在于它主动构建并维护一个结构化的语义知识库，而不仅仅是暴露数据接口。它集成了成本控制、查询模式记忆和SQL审查等护栏机制，将AI从“盲猜”数据模式转变为基于已知上下文进行“推理”，提升了查询的准确性和安全性。
核心特点
mcs的核心区别在于它并非一个简单的数据库连接器，而是一个主动构建和维护本地语义知识库的系统。它通过`mcs build`命令扫描并固化数据仓库的元数据、业务逻辑和历史查询模式，为AI提供结构化的“数据地图”和“查询记忆”，而同类工具通常只提供原始的数据访问接口，缺乏这种上下文构建和积累能力。
注意事项
该工具主要针对阿里云MaxCompute数据仓库，不适用于其他数据库系统；且需要用户对目标MaxCompute项目拥有相应的元数据查询权限。
常见问题
mcs能用于查询非MaxCompute的数据库吗？
不能，mcs是专门为阿里云MaxCompute数据仓库设计的语义层工具。
使用mcs需要提前准备什么？
需要一个MaxCompute项目、访问端点、认证信息（如AK）、以及目标表的SELECT权限。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/maxcompute-semantic/raw/index.md 读取 maxcompute-semantic 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/maxcompute-semantic/raw/index.md（查看排版版本）