在傳統研發的日常工作中，新功能開發、Bug 修復或功能優化時通常涉及前端、后端和數據庫三大塊的開發工作，開發者需在不同編程語言和工具間頻繁切換，導致開發效率低下。

具體痛點包括：

• 效率低下：頻繁切屏打斷開發“心流”，顯著拉低開發效率。

• 設計隱患：手動編寫 DDL 等表結構腳本，易出錯且耗時。

• 數據難題：測試數據準備繁瑣費時，極易遺漏或失真。

• 信息壁壘：表結構信息難以在開發環境中便捷獲取。

• 代碼風險：手動編寫 DAO/ORM 層代碼，易與數據庫設計脫節。

這些痛點不僅延長了開發周期，還增加了維護成本，亟需一套統一的智能解決方案。為了解決上述問題，阿里云推出了基于數據管理（DMS）MCP + 通義靈碼的組合方案，實現從技術架構到實踐流程的全鏈路革新。

DMS MCP + 通義靈碼的“夢幻組合”

為了讓開發過程變得更加絲滑，數據管理（DMS）MCP + 通義靈碼構成了“夢幻組合”，構建了覆蓋全生命周期的智能開發體系。

DMS MCP Server：AI 首選的統一數據管理網關，支持 40+ 主流數據源，提供權限控制、SQL 審核、元數據管理和自然語言查詢（NL2SQL）能力，一站式解決跨源數據安全訪問難題。

通義靈碼：智能編碼輔助工具，提供代碼智能生成、智能問答、多文件修改、智能體等能力，尤其是新上線的編程智能體可結合開發者的編碼訴求和本地環境感知，自主決策并調用各類工具，端到端地完成編碼任務。

這樣的夢幻組合貫穿開發的全過程：

• 設計期：通義靈碼根據自然語言描述生成表結構定義，并調用 DMS MCP 導入高仿真測試數據。

• 建模期：基于精準元數據，通義靈碼自動生成可靠的 DAO 層或 ORM 映射代碼。

• 驗證期：利用 DMS MCP 的 SQL 審核能力，確保代碼性能與質量。

• 聯調期：通過 NL2SQL 自然語言交互，便捷驗證測試結果。

DMS MCP Server：AI首選的數據導航儀

下圖是 DMS MCP Server 的架構圖，其中藍色色塊代表 DMS MCP Server，綠色底色部分是 MCP 客戶端（Client）調用方，如通義靈碼、百煉、千問 Agent 等等，灰色部分則是數據源。

DMS MCP Server 內部集成了多個關鍵能力模塊，包括：訪問控制、元數據管理、圖結構轉換、接口執行引擎、腳本執行、操作審計、數據源托管等，為靈碼、百煉、魔搭、通義千問等 AI 應用提供兩個統一：統一的數據接入層和統一的元數據訪問層，并通過標準化接口解決三大痛點：

• 降低因數據源碎片化導致的 MCP Server 維護成本。

• 解決異構數據庫間協議的兼容性問題。

• 解決數據庫賬號權限不受控制、無操作審計帶來的安全問題。

DMS MCP Server 提供以下關鍵能力：

• 跨云多模的統一訪問：單一 Server 實現數據統一訪問，避免“割裂”，提升效率；

• NL2SQL：通過自然語言執行 SQL，獲得數據結果；

• 代碼生成：通過該服務獲取 schema 信息，生成精準的 DAO 代碼或進行結構分析；

• 精準的數據獲取：通過 SQL 自動路由準確數據源獲得數據，為上層業務提供數據支持；

• 安全合規：精細的訪問控制和可審計性。

實踐應用：電商工程秒殺功能構建

以電商項目秒殺場景為例，傳統開發需數小時甚至數日，而借助 DMS MCP + 通義靈碼，可在 30 分鐘內完成這場效率突圍：

傳統流程 vs 智能開發流程

傳統的生產流程：首先通過數據庫開發工具手動執行建表 SQL，其次在 IDE（集成開發環境）編寫 DAO 代碼，再通過數據庫工具構建數據，步驟繁瑣。

DMS MCP + 通義靈碼：首先通過 AI IDE 設計表，再通過 DMS MCP 自動執行建表 SQL、IDE 自動生成 DAO 代碼、MCP 智能構建數據，智能快捷。

開發流程演示

• 設計表結構：進入 IDE，使用靈碼智能體設計秒殺業務相關的表結構：秒殺活動表、秒殺庫存明細表和用戶秒殺記錄表。

• 創建秒殺表：通義靈碼調用 DMS MCP Server，將這三張表的 create 腳本通過 DMS 執行到開發環境數據庫，等待秒殺表在 mall 數據庫創建成功。

• 準備測試數據：通義靈碼生成測試數據，并通過調用 DMS MCP 插入測試數據至秒殺表中。

• 驗證數據：切換至 DMS 界面，驗證建表和測試數據的情況。

• 生成代碼：回到 IDE 界面，通義靈碼基于三張秒殺表結構，分別生成 DAO 層代碼、Service 接口、Servicelmpl 實現代碼和 Controller 代碼。

• 驗證功能：啟動后端和前端服務，確認秒殺活動功能正常運行。

至此，通過通義靈碼數據管理 DMS MCP 的技術組合，實現了在 IDE 中一站式完成“秒殺活動”的功能開發。此外，該組合還可提供如下協同擴展能力：

• 代碼質量審核：支持對生成代碼的質量進行審核。

• 數據合規性檢查：確保數據操作符合相關合規要求。

• NL2SQL 自然語言問數：??通過 DMS 的 NL2SQL 用自然語言問數“分析優惠力度”，定制“秒殺清單”，并支持不同格式（如 CSV、Markdown）的輸出。

核心價值

DMS MCP + 通義靈碼的智能開發流程，在開發效率、質量保障、開發體驗和安全合規等方面均體現出顯著優勢，具體如下：

// 開發效率提升

• 顯著減少 IDE 與數據庫工具間的無效切換。

• 自然語言交互簡化復雜操作，專注核心業務邏輯。

// 質量雙重保障

• 基于 DMS 精準元數據，確保代碼與數據庫嚴絲合縫。

• 內置 SQL 審核，提前規避性能與安全隱患。

// 絲滑開發體驗

• 數據庫設計、數據操作、代碼生成在 IDE 內一站式完成。

• AI賦能，數據庫交互智能便捷，體驗升級。

// 安全合規無憂

所有數據庫操作均通過 DMS MCP，繼承 DMS 的安全管控和審計能力。

未來展望：數據驅動的編程新實踐

DMS MCP + 通義靈碼的夢幻組合，標志著研發流程從“工具堆砌”向“智能閉環”的躍遷。通過統一數據管理、自然語言交互與自動化代碼生成，開發者可專注于業務創新，而無需被瑣碎的數據庫操作所束縛。

未來，這一技術組合將持續推動企業研發效率的質變，加速數字化轉型進程：

DevOps 理念延伸：從代碼延伸到數據庫層，將數據庫變更和數據管理更緊密地融入到整個開發流程中。

高質量賦能開發者：即使是對數據庫操作不太熟悉的開發者，也能在AI的輔助下高效地工作。

智能化場景擴展：將更多的智能化場景如索引推薦、學員分析輔助、智能數據脫敏等場景融入到整個開發環境里。

AI-Agent全面賦能：DMS MCP不僅提供統一、安全的數據訪問服務，同時結合DMS Meta Agent提供的資產盤點、資產安全、資產治理等服務大幅提升企業Agent的各項能力（服務效率、準確性、業務理解能力、降低運算成本等）。

了解更多

?? DMS MCP的使用手冊請參考產品文檔：
https://help.aliyun.com/zh/dms/use-cases/deploy-dms-mcp

?? 通義靈碼下載和安裝：
https://lingma.aliyun.com/download