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3.3 实战应用：扩展数据库工具支持更多数据源

在前两节课中，我们学习了Claude Code的核心功能和AI Agent的工作原理。现在，让我们通过一个实际的项目来应用这些知识。本节课将带领大家扩展之前开发的智能数据库查询工具，使其支持更多的数据源类型，包括MongoDB、Redis和GraphQL API。

项目背景回顾

在第二周的实战项目中，我们构建了一个智能数据库查询工具，它能够通过自然语言生成SQL查询语句并在关系型数据库中执行。但现代应用往往需要与多种数据源交互，包括NoSQL数据库、缓存系统和API服务。因此，我们需要扩展工具的功能，使其支持更多类型的数据源。

需求分析

功能需求

1. 多数据源支持：

   • MongoDB（文档数据库）
   • Redis（键值存储）
   • GraphQL API（API查询）
   • 保持对现有SQL数据库的支持

2. 统一查询接口：

   • 提供统一的自然语言查询接口
   • 自动识别查询类型并路由到相应数据源

3. 查询优化：

   • 针对不同数据源优化查询性能
   • 提供查询建议和最佳实践<