OceanBase全面融入AI生態，首批接入60余家AI生態伙伴實現MCP對接
OceanBase在公布Data x AI戰略后，首次對外透露戰略落地進展
隨著AI應用爆發，數據庫作為底層設施正加速與上層AI生態的融合。記者近日獲悉，OceanBase在AI生態領域取得階段性進展，目前已與LlamaIndex、LangChain、Dify等全球60余家AI生態伙伴深度集成，并支持大模型生態協議MCP，逐步構建起從模型到應用覆蓋數據全生命周期的智能能力，致力為企業提供更高效、更易用、更具擴展性的一體化數據底座。這也是OceanBase在公布Data x AI戰略后，首次對外透露戰略落地進展。
AI時代的到來，讓數據庫正從傳統意義上的存儲介質進化為AI運行的地基，成為連接數據與智能的核心樞紐。如何將數據庫快速融入AI生態，更好地支撐AI時代數據管理需求，成行業熱議話題。
OceanBase CTO楊傳輝表示，OceanBase正以“Data x AI”戰略為支點，構建一體化數據底座。一方面通過AI技術提升數據庫自身的智能化水平（如智能使用、智能運維、智能開發等），讓數據庫更“聰明”；另一方面通過技術適配與功能創新，與AI生態深度耦合，讓數據庫更“強大”，降低AI落地門檻。2025年4月，OceanBase宣布公司全面進入AI時代，并正式啟動“Data x AI”戰略。
據了解，為實現從一體化數據庫向一體化數據底座演進，從2024年3月起，OceanBase一直進行針對性的技術創新和生態合作。過去一年在AI生態領域，OceanBase已完成與LlamaIndex、LangChain、Dify、FastGPT、Camel AI、OpenManus等全球60余家AI生態伙伴的深度對接，形成從模型到應用的完整生態鏈條，將分布式數據庫能力嵌入AI開發全流程，降低企業AI應用開發門檻。
其中，OceanBase積極開展與開源LLM應用開發平臺的合作，例如作為向量數據庫支持Dify平臺。用戶基于OceanBase向量能力及低代碼開發平臺，通過直觀拖拽界面，可輕松構建生成式AI應用。
這一向量性能優勢，在FastGPT、Camel-AI等AI平臺也得到有力驗證。在FastGPT的RAG（增強檢索）場景中，OceanBase最高支持16000維Float 類型稠密向量處理；結合混合檢索技術，可在節省計算資源的同時保障實時更新，避免召回率抖動；與Camel-AI等新興多智能體框架的協作中，其多模態數據處理能力，則進一步拓展了智能體協作、復雜決策等AI應用邊界。
值得一提的是，OceanBase積極擁抱MCP協議，其推出的OceanBase MCP Server已集成至阿里云魔搭、anserPACK等官方平臺，能與各類MCP客戶端共同使用。開發者通過自然語言對話可直接與數據庫交互。例如，在 Claude控制臺的大模型交互界面，開發者直接詢問“當前集群資源使用率”，MCP Client就能自動調用相關的 MCP Tool 執行查詢并返回實時查詢結果，簡化AI應用技術棧。
此外，OceanBase正與Spring AI Alibaba框架深度對接，未來Java開發者將能通過 SpringAI框架將 OceanBase作為向量存儲引擎，為Java開發者提供更為強大的AI開發能力。
據了解，作為100%根自研的原生分布式數據庫，OceanBase已具備一定的AI時代數據處理能力，如支持向量數據庫、SQL和AI的混合檢索、TP/AP/AI混合負載、多模數據統一處理等，其產品被金融、政務等領域客戶在AI相關場景開發中應用。
“OceanBase走過15年自研道路，這個過程鍛煉了我們的產品和技術研發能力，尤其對數據庫內核的掌控力。”楊傳輝表示，未來OceanBase將持續堅持技術創新與AI生態合作，并加大開源投入，攜手全球開發者構建一體化數據底座。他強調，“我們致力于打造AI時代的‘MySQL’，通過一體化架構打破TP與AP界限，支持多云原生環境下的無限擴展。”
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