如何让AI“理解并回答你的业务数据”？ 介绍一个AI查询引擎——MindsDB：能够回答大规模数据问题的AI平台，可以让AI在复杂数据环境中，像数据库查询一样查找答案，支持本地部署的那种。 适用场景包括： - 企业构建数据问答助手 - 快速搭建AI驱动的BI系统 - 多数据源整合分析平台 - 让LLM直接与业务数据库交互 目前，MindsDB已揽获3万GitHub Star、超5000fork，代码活跃度很高（最近几天仍在频繁提交更新）。 从核心功能来看，MindsDB可以拆成三步走： - Connect连接数据源：支持连接数百种数据来源，包括常规数据库（MySQL、PostgreSQL）、云数据仓库（BigQuery、Snowflake）、SaaS系统（Salesforce、Zendesk）等，基本覆盖企业数据生态里的大部分场景。 - Unify数据统一查询：通过内置的SQL引擎，可以把这些异构数据“虚拟成一张表”来查询。开发者不需要做复杂的ETL清洗，直接通过VIEWS`、`KNOWLEDGE BASES`、`ML MODELS等机制统一管理结构化和非结构化数据，还能自动化处理流程，用JOBS定时执行数据任务。 - Respond数据问答能力：这也是最核心的一步。MindsDB通过AGENTS模块配置对话式问答接口，让AI能“理解数据内容”并生成回答。背后的底层协议正是“MCP”，用来打通AI模型和数据环境的交互路径。 此外，MindsDB支持本地部署和云部署，开发者可以通过Docker、PyPI等方式快速搭建服务。官网还提供了演示站点，能在线体验如何对接数据、提问和拿到结果。 GitHub 项目主页：github.com/mindsdb/mindsdb 官方文档地址：docs.mindsdb.com 在线体验入口：mdb.ai/register
