Как использовать LLM для работы с Yandex Managed Service for YDB через MCP-сервер: пример на IDE Cursor

Из этой статьи вы узнаете, как можно применять языковые модели (LLM) для работы с базой данных YDB. Это позволит работать с базой на человеческом языке: исправлять ошибки, оптимизировать, проводить анализ данных.

В качестве примера мы рассмотрим работу с облачной, или установленной локально версией YDB, к которой вы будете подключаться с помощью локально установленного MCP-cервера. Для взаимодействия с MCP-сервером мы используем IDE Cursor, а обработку естественного языка обеспечит подключенная LLM-модель. Таким образом, вы сможете легко писать и отправлять запросы на привычном вам языке, а модель в связке с MCP-сервером будет преобразовывать их в корректные SQL-запросы для YDB, помогать с исправлением ошибок и оптимизацией.

• Используемые термины
• Перед началом работы
• Подготовка окружения
• Работа с YDB-mcp
• Промпты для экспериментов
• Итоги
• Удаление ресурсов

Используемые терминыИспользуемые термины

Cursor — IDE, имеющая встроенную интеграцию с LLM.

LLM (Large Language Model) — большая языковая модель. Пример такой модели — YandexGPT. Она может генерировать текст, но сама по себе не может подключаться к внешним сервисам, например к базе данных. Для этого используется MCP-клиент (например, Cursor), который подключается к MCP-серверу, а MCP-сервер взаимодействует с базой данных.

MCP (Model Context Protocol) — открытый протокол, по которому MCP-клиент подключается к MCP-серверу и обеспечивает доступ LLM к внешним сервисам. Подробнее можно почитать на отдельной странице документации, посвященной MCP.

MCP-клиент — программа, которая соединяет LLM с MCP-сервером и добавляет инструменты MCP-сервера к диалогу, чтобы LLM могла их использовать. В этой статье в роли MCP-клиента используется IDE Cursor.

MCP-сервер — отдельное приложение, которое подключается к внешнему сервису (в нашем случае — к YDB) и дает доступ к набору инструментов. В самом MCP-сервере нет никакой "интеллектуальной" логики — он просто обеспечивает связь между языковой моделью (LLM) и внешним сервисом. Какие инструменты будут вызваны и как именно — решает LLM и тот запрос, который вы ей задаёте (промпт). Разные LLM могут по-разному подходить к решению задачи: одна сразу составит правильный YQL-запрос, другая будет пробовать разные варианты и исправлять ошибки в процессе.

ydb-mcp — это реализация MCP-сервера, разработанная командой YDB.

Для разных операций ydb-mcp предлагает разные инструменты, например: ydb_status проверяет подключение, ydb_query выполняет запросы. Эти инструменты похожи на API-функции: вы передаёте им параметры, а в ответ получаете результат.

Аналогично и с разработчиками: при одном и том же API код у каждого будет разный. В случае с LLM результат зависит не только от MCP-сервера, но и от возможностей модели.

Перед началом работыПеред началом работы

Ресурсы, требующие оплатыРесурсы, требующие оплаты

1. Учетная запись в IDE Cursor (можно использовать пробную версию).
2. Оплата за использование YDB — операции с базой и хранение данных (см. тарифы Yandex Managed Service for YDB).

Подготовка окруженияПодготовка окружения

1. Установите IDE Cursor.
2. Установите Docker Desktop или Docker Engine (CE) вместе с плагином Docker Compose — он потребуется для запуска проекта.

Склонируйте и откройте проектСклонируйте и откройте проект

1. Склонируйте проект из репозитория ydb-mcp-demo-notes. Если Git не установлен, скачайте и распакуйте архив: main.zip.
2. Откройте папку проекта в IDE Cursor: в меню File выберите Open Folder и укажите папку с проектом.
3. Откройте терминал (меню View → Terminal или сочетание клавиш Ctrl/Cmd + Backtick`).
4. Находясь в папке проекта, выполните команду в терминале docker compose build — она соберет контейнеры проекта.

Создайте базу данных Managed Service for YDBСоздайте базу данных Managed Service for YDB

Создайте базу данных в режиме Serverless. Это удобный вариант в облаке. Для локальных экспериментов можно запустить docker-контейнер (вкладка Docker x86_64):

yc ydb database create test --serverless

Создайте авторизованный ключСоздайте авторизованный ключ

При работе с локальным Docker-контейнером пропустите этот раздел.

Создайте сервисный аккаунт и назначьте ему роль ydb.editor на ваш каталог. В нашем примере потребуется изменение базы со стороны LLM, когда этого не требуется — безопаснее давать роль ydb.viewer.

yc iam key create --service-account-name sa-function -o authorized_key.json

Пропишите настройки подключения к базе в ydb.envПропишите настройки подключения к базе в ydb.env

При работе с локальным Docker-контейнером пропустите этот раздел.

1. Скопируйте файл ydb-template.env в ydb.env
2. Заполните параметры для подключения к созданной ранее базе данных
   • YDB_AUTH_MODE=service-account, имя ключа authorized_key.json встроено в пример, и указывать его не нужно
   • YDB_ENDPOINT и YDB_DATABASE — возьмите значения из информации о созданной базе.

Проверьте работу приложенияПроверьте работу приложения

В терминале IDE Cursor, находясь в папке проекта, выполните команды для проверки работы приложения. После каждого шага убедитесь, что команды выполняются без ошибок:

docker compose run --rm notes-app init
docker compose run --rm notes-app add "Тест" "Это моя первая заметка в YDB-notes"
docker compose run --rm notes-app list

Запустить MCP-серверЗапустить MCP-сервер

Параметры запуска MCP-сервера уже заданы в демонстрационном проекте в файле .cursor/mcp.json. Если же вам интересно разобраться и попробовать запустить сервер самостоятельно, подробности есть в документации ydb-mcp.

1. Откройте меню Cursor Settings (не путайте с VS Code Settings).
2. Перейдите в раздел MCP & Settings.
3. Включите переключатель рядом с ydb. Если он уже включен, выключите и включите снова — это перезапустит MCP-сервер с новыми настройками.
4. После запуска рядом с MCP-сервером ydb появится список инструментов и значок активности.
5. Проверьте работу подключения: откройте AI-панель справа (клавиши Ctrl/Cmd + L) и в чате введите: «Проверь подключение к YDB». Должен появиться результат, сообщающий о том, что подключение работает корректно.

Выберите модельВыберите модель

Если у вас пробный аккаунт, то пропустите этот раздел, так как модель выбрать не получится. В режиме Auto все приведенные примеры тоже работают, но модель может выполнять больше действий, а результат будет менее предсказуемым.

В окне чата под полем ввода найдите надпись Auto, нажмите на нее и в появившемся окне выключите автоподбор.

Откроется список доступных моделей — выберите модель из семейства claude-, например claude-4-sonnet или более новую.

Работа MCP-сервера не зависит от выбранной LLM. А вот путь и результат напрямую зависят от конкретной модели: именно она определяет, какие действия будут выполняться через MCP. Примеры в статье проверялись на claude-4-sonnet и в режиме Auto, но можно попробовать и другие модели.

Работа с YDB-MCPРабота с YDB-MCP

Наполнение таблицы тестовыми данными через MCP-серверНаполнение таблицы тестовыми данными через MCP-сервер

Иногда нужно заполнить пустую базу тестовыми данными. Это можно поручить LLM: она сгенерирует данные и через MCP-сервер добавит их в базу.

Пример команды для LLM:

Создай 15 тестовых заметок и запиши их в YDB, даты заметок должны быть в пределах `2001-01-01` — `2001-12-31`. Заметки сделай на русском и английском языках.

Разберем, как это работает:

1. Cursor передает модели описание MCP-сервера и его инструментов.
2. Через инструмент ydb_status LLM проверяет подключение к базе.
3. Через ydb_query LLM отправляет запросы на добавление строк. Здесь требуется корректный YQL-запрос: иногда он не проходит с первого раза. В этом случае модель переписывает запрос с учетом текста ошибки и пробует снова. Количество попыток зависит от конкретной модели и качества запроса. Процесс не требует вашего вмешательства: модель сама исправляет ошибки и в итоге добавляет нужное число заметок.

Чтобы убедиться в результате, выполните команду docker compose run --rm notes-app list. Вы увидите заметки, созданные LLM. Таким же способом можно наполнять и более сложные базы.

Устранение ошибки с помощью MCP-сервераУстранение ошибки с помощью MCP-сервера

LLM могут помогать не только в написании кода или заполнении базы, но и в исправлении ошибок. Это может касаться и данных, и схемы базы, и исходного кода приложения. Чтобы показать, как это работает, мы специально вызовем ошибку: переименуем таблицу в базе.

Без MCP у LLM есть только исходный код и текст ошибки. В этом случае она предложит заново выполнить команду инициализации или создать таблицу с помощью запроса. С MCP возможностей больше: модель может запросить схему базы и выполнить любые операции — например, переименовать таблицу обратно или скопировать ее.

Исправление схемы базы данныхИсправление схемы базы данных

Чтобы смоделировать ошибку, переименуйте таблицу:

1. Зайдите в консоль управления.
2. Перейдите к сервису Managed Service for YDB и откройте свою базу.
3. Нажмите кнопку Навигация, а потом Новый SQL-запрос и выполните запрос для переименования таблицы:

ALTER TABLE notes RENAME TO notes2

После этого выполните docker compose run --rm notes-app list и убедитесь, что выводится ошибка.

Начните новый чат в Cursor и отправьте в него задачу:

После моих экспериментов приложение перестало выводить заметки. Проверь базу и почини так, чтобы снова работало. Код менять не надо. Ошибка: <сюда скопируйте текст ошибки>

LLM через MCP проверит текущее состояние базы, увидит переименованную таблицу и попытается исправить ситуацию. Это может быть возврат старого имени, создание новой таблицы с переносом данных или миграция. При разных запусках модель может выбрать разные способы.

Адаптация исходного кода под изменения в схемеАдаптация исходного кода под изменения в схеме

Удалите временную таблицу notes2, если она осталась после предыдущего шага, чтобы она не влияла на дальнейшие проверки:

DROP TABLE IF EXISTS notes2

Теперь снова переименуйте основную таблицу:

ALTER TABLE notes RENAME TO notes_new

Откройте новый чат и дайте команду:

Имя таблицы в YDB изменилось. Поправь исходный код программы для использования нового имени и проверь, что все команды из инструкции продолжают работать.

Сбор аналитики по подключенной базе данныхСбор аналитики по подключенной базе данных

LLM с ydb-mcp подходит не только для модификации данных, но и для аналитических запросов — например, чтобы быстро получить сводку или посчитать статистику прямо в базе.

• Посчитай распределение времени создания заметок по часам суток (количество заметок для каждого часа).
• Вычисли среднее и медиану длины заметок; расчеты выполни через YQL на стороне сервера.

Промпты для экспериментовПромпты для экспериментов

Сценарии применения MCP-сервера ydb-mcp шире, чем рассмотренные в этой статье. Доступ LLM к реальной схеме и данным в базе открывает новые возможности для совместной работы. Ниже я покажу примеры еще нескольких типов задач для экспериментов.

• Мой запрос <...> работает медленно, найди способы его ускорения
• Создай функции-обертки для доступа к записям в таблице notes.
• Создай функции CRUD для таблиц моей базы.
• Добавь возможность хранить вложения к заметкам. Расскажи, как это можно реализовать с учетом текущей схемы базы.

ИтогиИтоги

Сегодня LLM умеют решать широкий круг задач, но сами по себе они не могут взаимодействовать с внешним миром. MCP обеспечивает такую связку. При использовании YDB MCP-сервера у LLM появляется доступ к базе данных и возможность с ней взаимодействовать. Теперь можно использовать не только схему базы из исходного кода, но и ее фактическое состояние. Например, LLM может изменять схему и данные базы.

Удаление ресурсовУдаление ресурсов

Чтобы освободить ресурсы, удалите тестовую базу YDB по инструкции.