Anyquery 通用 SQL 引擎

数据散落带来的查询痛点

现代开发工作流里，信息分散在 GitHub 仓库、Notion 文档、Chrome 浏览器数据和 Apple Notes 等应用中，再加上本地文件与各类数据库。每种数据源通常只提供自己的 API 或专用查询语法，想把这些来源的数据放在一起分析，就得为每个来源写一套对接代码，结果往往是重复劳动和无法复用的查询逻辑。

核心能力与工作方式

Anyquery 基于 SQLite 构建，将上述应用、文件和数据库统一到一个 SQL 查询引擎之下。你可以直接用标准 SQL 语句查询跨来源的结构化数据，而不必为每个服务单独编写胶水代码。

关键工作步骤：

• 统一查询入口：引擎把不同来源的数据包装为可被 SQL 访问的对象，查询语法与普通数据库操作保持一致。
• MCP 集成：通过启动 MCP 服务器，Anyquery 可以把跨服务的结构化数据提供给支持 Model Context Protocol 的 LLM。
• LLM 上下文获取：LLM 通过 MCP 协议连接到 Anyquery 后，能够以上下文的形式获取查询结果，支撑后续的分析与决策。

适用边界与注意点

• 核心能力依赖上游 Anyquery 引擎对特定数据源的支持，接入前应确认所需应用是否在其支持列表内。
• MCP 集成要求 LLM 客户端支持 Model Context Protocol，否则无法利用其上下文能力。
• SQL 查询更适合结构化或半结构化数据，对完全无结构的文本内容，引擎能做的处理有限。