用途：基于 MindsDB MCP 协议的通用数据库交互技能，让用户通过自然语言查询和操作各类数据源，自动适配本地或远程 MindsDB 部署，无需修改技能代码即可兼容 MindsDB 支持的数据源。
主要能力：采用三模块架构。db_connector 统一管理数据库连接、封装 MCP 请求；workflow_rag_build 负责构建和维护本地 RAG 知识库，支持元数据自动提取、数据字典管理与双存储（JSON + ChromaDB）；workflow_rag_analysis 提供 NLP2SQL、智能查询、知识库问答、AI 模型创建与预测。另有元数据提取与智能查询引擎模块。
使用方式：建议使用 Python 虚拟环境，安装依赖 pip install requests；技能支持自动检测、安装并启动 MindsDB（默认端口 47334），本地 RAG 依赖 chromadb 与 sentence-transformers（all-MiniLM-L6-v2）。可通过 metadata_extractor、IntelligentQueryEngine、get_db_connector、rag_build_workflow_entry、rag_analysis_workflow_entry 等入口调用，支持 create_kb、nl_query、nl2sql、smart_query、query_kb、create_model 等动作，返回统一 JSON 格式。
适用场景：智能数据查询、零配置数据分析、知识库构建、报表分析、工业设备监控、多源数据决策支持、Agent 系统集成。
限制：创建 RAG 知识库前建议先连接数据源；知识库名称需唯一；本地 RAG 首次使用会下载约 80MB 模型；元数据自动提取以 DuckDB 为例，其他数据库需手动配置；智能查询依赖元数据。具体支持范围与限制以实际环境中 MindsDB 与依赖的可用性为准。