# AI 问数演示与体验

用一句话查业务数据，还能打开数据视图核对 AI 的答案。第一次了解，可以先看下面两个演示视频；想亲自试试，再连接已经准备好的公开样例。

手机可以直接看视频、操作交互示例、阅读教程。实时向 AI 提问，需要使用支持远程 HTTP MCP 的 AI 客户端。

## 先看视频，了解实际效果

- [DeepSeek Harness 企业问数实战：接数据库、建语义层、控数据权限](https://b23.tv/EBIIeCl)
- [DeepSeek Harness 问运单货量：打开数据视图，自己核对 AI 的答案](https://b23.tv/btLGhqY)

点击视频前往哔哩哔哩。视频展示业务场景；下面的在线样例使用公开的 Chinook、WWI 等数据，不包含视频中的企业业务数据。

聊天软件内打不开视频时，可将本页链接复制到系统浏览器打开。

## 手机上也能点开的示例

- [层级下钻：从人员点到客户，查看账单金额](https://ai-data.qlfloor.com/assets/hierarchy-drilldown/interactive.html)
- [多维分析：展开分组，切换 TopN](https://ai-data.qlfloor.com/assets/pivot-analysis/interactive.html)

这两个示例使用教材中已核对的预置结果，便于了解操作效果。实时取数请按下面的步骤连接 MCP。

## 1. 先连接 Chinook

在线环境无需注册或服务端 API Key。AI 客户端本身是否需要账号、订阅或模型额度，以所用客户端为准。

在客户端的 MCP 设置中新增远程服务：

| 配置 | 填写内容 |
| --- | --- |
| 名称 | `foggy-chinook`，也可以自己命名 |
| URL | `https://mcp-demo.qlfloor.com/ns/chinook/mcp` |
| 认证 | 无 |

这种地址已固定 Namespace，不需要额外填写 Header。**Namespace（下文简称 NS）用来选择一组样例模型与数据**，例如 `chinook` 和 `wwi-dw`。

如果客户端使用 `mcpServers` JSON 配置，点击代码块顶部的**“一键复制完整配置”**，再粘贴到客户端即可：

```json
{
  "mcpServers": {
    "foggy-chinook": {
      "url": "https://mcp-demo.qlfloor.com/mcp",
      "headers": {
        "X-NS": "chinook"
      }
    }
  }
}
```

客户端的配置位置和字段以自身说明为准。固定 NS 地址与 `X-NS` 二选一即可，同时设置时两者必须一致。

连接成功后，AI 应能发现 `dataset.list_models`、模型描述和查询等工具。本演示使用 HTTP POST 的 MCP JSON-RPC 入口；只支持旧 SSE 接口的客户端需要适配，不能直接把地址改成 `/sse`。

## 2. 发出第一组问题

先发送：

> 看看这个演示环境能查什么，先读取模型和字段说明。

然后发送：

> 查一下 2012 年的账单金额合计。

再继续：

> 按客户统计 2012 年的账单金额，列出前五名。

AI 应先发现模型、读取引擎实时生成的字段说明，再校验并执行查询。这里只需连接 MCP；服务器已准备好语义层模型，无需你提前生成 Markdown 或安装建模 Skill。

本环境实测的核对点：

| NS | 问题 | 应得到的结果 |
| --- | --- | --- |
| `chinook` | 2012 年账单金额合计 | **477.53** |
| `chinook` | 2012 年平均账单金额，保留两位小数 | **5.75** |
| `wwi-oltp` / `wwi-dw` | 2016 年现有样例期间的含税销售额 | **25,971,029.11** |

金额含义按各样例的字段说明理解，不应自行称为人民币。WWI 的事实数据截至 **2016-05-31**，最后一项不能说成完整全年销售额；订单金额与开票销售额也不能混用。

## 3. 换一个样例

将固定地址中的 NS 替换即可，例如：

```text
https://mcp-demo.qlfloor.com/ns/chinook-multidim/mcp
https://mcp-demo.qlfloor.com/ns/wwi-oltp/mcp
https://mcp-demo.qlfloor.com/ns/wwi-dw/mcp
```

如果同时连接多个服务，给它们不同的名称，提问时说明使用哪一个。模型和字段应从当前 NS 实时获取，不能把其他 NS 的名称直接搬过来。

| NS | 适合体验什么 | 对应教材 |
| --- | --- | --- |
| `chinook` | 账单、客户、明细、过滤、计算、日期、字典与 JOIN | 第 8—16 章及第 17 章基础时间示例 |
| `chinook-calendar` | 业务日期、日历与可比期间 | 第 18 章 |
| `time-business` | 库存快照、工单、首次发生等时间业务 | 第 19—21 章 |
| `chinook-multidim` | 组织层级、上卷下钻、Pivot、占比 | 第 22—25 章 |
| `chinook-composition` | Compose、CTE 和阶段计算 | 第 26—28 章 |
| `file-invoices` / `file-csv` | 已导入的表格账单与 CSV 数据 | 第 29 章起的文件系列 |
| `file-cleaning` / `file-monthly` / `file-legacy` | 清洗后数据、月度粒度、旧字段对齐 | 文件系列 |
| `file-target-analysis` / `file-regression-current` | 目标对照和已验证的文件回归快照 | 文件系列 |
| `chinook-performance` | 源表与预聚合查询 | 性能系列 |
| `chinook-scope` | 模型、字段和行范围限制 | 第 13 章，见下方说明 |
| `wwi-oltp` | WWI 业务库：订单行与开票行 | 企业样例扩展 |
| `wwi-dw` | WWI 数仓：销售、订单与库存信号 | 企业样例扩展 |

已验证的部署共 **16 个 NS、44 个 QM（查询模型）**，当前可用清单以线上目录为准。教材中的层级、日历、工单等补充数据包含教学构造，不应当作 Chinook 原库固有业务。

可以尝试这些简短问题：

- `chinook-multidim`：按支持人员和国家比较 2012 年十月、十一月的账单金额。
- `time-business`：先看看有哪些库存和工单模型，说明它们分别按什么日期统计。
- `wwi-oltp`：2016 年现有数据中，哪些客户的含税开票金额最高？
- `wwi-dw`：按月查看 2015 年的含税销售额。

缺少所需指标或定义时，AI 应说明限制或请求澄清。

## 4. 体验权限范围

普通样例无需认证。第 13 章的 `chinook-scope` 则专门演示权限效果，需要选择一个**公开教学角色**：

```json
{
  "mcpServers": {
    "foggy-scope-usa": {
      "url": "https://mcp-demo.qlfloor.com/ns/chinook-scope/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Demo-USA"
      }
    }
  }
}
```

查询 2012 年账单金额，`Demo-USA` 得到 **127.98**，改为 `Demo-Canada` 得到 **42.57**。不传角色时该受限查询被拒绝，受限单价字段也不能查询。切换角色后需让客户端重新连接并获取元数据。

两个值只是公开的教学选择值，不是账号或生产密钥。其他 NS 仍公开完整 Chinook 样例，因此这个演示用于观察权限如何执行，不代表真实客户数据的登录与隔离系统。

## 5. 与本地实操有什么区别

在线环境已经完成数据接入和模型创建，适合先体验查询，再回到教材理解实现。第 6—8 章的安装、探查和建模，以及后续修改 TM/QM、导入文件和运行回归脚本，仍需在自己的练习环境进行。

公开 MCP 提供模型发现、实时元数据、查询、Compose 和查询解释；不开放原始 SQL、数据库写入、文件上传或模型维护。文件系列展示的是已导入快照，不会接收你的 Excel 文件。Console、FDP 和自定义 Dashboard 将在后续阶段讲解。

普通查询每次最多返回 500 行，默认 200 行；Pivot 使用轴上的 TopN，不添加顶层 `limit`。较大结果应缩小范围或分页。共享演示环境还限制并发和响应大小，返回超时不等于查询结果为零。

## 6. 常见情况

| 现象 | 怎么处理 |
| --- | --- |
| 浏览器直接打开 MCP 地址显示 405 | MCP 地址用于客户端 POST 调用；浏览样例请打开上面的模型目录 |
| 找不到模型或字段 | 核对 NS，重新发现模型并读取实时元数据 |
| 返回查询诊断 | 让 AI 按诊断修正并重新校验，不把失败当作零条数据 |
| 返回结果被截断 | 缩小日期和维度范围，或分页继续查询 |
| 需要分析自己的表格或修改模型 | 按教材准备独立环境，公网演示不接收私有数据 |
| 客户端连接失败，但模型目录可打开 | 核对远程 HTTP MCP 支持、URL、代理和自定义 Header 配置；目录可访问不等于 MCP 已连接成功 |

服务版本与验证日期：Launcher **0.1.42**，**2026-10-27**。已有模型的字段说明由引擎按加载状态实时生成；本文给出的是连接方法与样例边界。

## 7. 教程、源码与技术资料

想了解原理，先读教程的技术篇；想搭建自己的环境，从第 6 章开始。白皮书和语法参考适合查具体设计与配置。

| 资料 | 地址与用途 |
| --- | --- |
| 配套完整教程 | [AI 数据分析：从语义层到可核对的问数实践](https://ai-data.qlfloor.com/)；包含在线正文、Markdown、PDF 和实操样例 |
| 中文技术文档 | [Foggy Data MCP 文档](https://foggy-projects.github.io/foggy-data-mcp-docs/zh/)；查询建模、接口与能力说明 |
| 技术白皮书 | [v1.0：语义层基础](https://foggy-projects.github.io/foggy-data-mcp-docs/zh/whitepaper/v1.0/) · [v2.0：扩展能力](https://foggy-projects.github.io/foggy-data-mcp-docs/zh/whitepaper/v2.0/) |
| 引擎 GitHub | [foggy-data-mcp-bridge](https://github.com/foggy-projects/foggy-data-mcp-bridge)；查看源码、[发行包](https://github.com/foggy-projects/foggy-data-mcp-bridge/releases)和 [Issues](https://github.com/foggy-projects/foggy-data-mcp-bridge/issues) |
| CLI GitHub | [foggy-runtime-cli](https://github.com/foggy-projects/foggy-runtime-cli)；本地接入、建模与验证工具 |
| Skill GitHub | [foggy-ai-analysis](https://github.com/foggy-projects/foggy-ai-analysis)；AI 接入与建模指引、查询 Skill 及配套发行信息 |

白皮书版本与 Launcher 发行号是两套编号。本演示的可用范围以当前模型目录和实测版本为准；准备自己的环境时，按教程安装并核对实际版本。