DuckDB 里的 Luajit UDF，成了 AI 能调用的工具

AI 助手连上数据库之后，能查数据了。但遇到要"算"的活，还是抓瞎。

DuckDB 的 MCP server 能把表暴露给 AI，工具却只能写 SQL 模板——查数据可以，跑逻辑不行。我做了个组合：SQL 里的 Lua UDF 直接发布成 MCP tool。AI 一句话，就能调用 DuckDB 里的 Lua 函数，包括 ffi 拉 C 库的那种。

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先说痛点

DuckDB 的 MCP 扩展（duckdb_mcp，社区开源，MIT）把 DuckDB 变成了一个 MCP server。Claude 这类助手连上来，能 list_tables、能写 SQL 查数据。它的 Custom Tools 功能可以发布自定义工具，但只能发布 SQL 模板——SELECT ... WHERE x = $param 这种。

SQL 模板解决"查数据"，解决不了"算东西"。想让 AI 解个数独、算个签名、解析个私有格式？模板写不出来。

duckdb-luajit 是另一个方向的东西：在 SQL 里注册 Lua 函数，能 ffi 加载任意 C 库。我一直用它补 DuckDB 读不了的长尾格式。但它只是"数据库里的函数"，AI 助手摸不到。

两样东西拼起来，正好。

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合体：10 行 SQL

核心思路一句话：MCP 的 tool 模板里，调 luajit 注册的 UDF。

duckdb_mcp 提供管道，luajit 提供管道里的计算引擎。init SQL 长这样：

架构：AI 助手经 MCP 调用 DuckDB 里的 Lua UDF

LOAD 'luajit';
-- 注册 Lua UDF：数独求解
SELECT * FROM luajit_module(mode := 'compile', sql_name := 'sudoku_solve',
  source := 'local s = dofile(''sudoku.lua'') return function(x) return s.solve(x) end');
LOAD duckdb_mcp;
-- 把 Lua UDF 发布成 MCP tool
PRAGMA mcp_publish_tool(
  'sudoku_solve',
  'Solve a 9x9 Sudoku puzzle given an 81-character string (0 = empty).',
  'SELECT luajit_s(''sudoku_solve'', $puzzle) AS solution',
  '{"puzzle": {"type": "string", "description": "81-char Sudoku puzzle"}}',
  '["puzzle"]'
);
PRAGMA mcp_server_start('stdio');

mcp_publish_tool 的参数里，第三个是 SQL 模板，我让它调 luajit_s('sudoku_solve', ...)——luajit 的注册函数。就这么简单。

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实测：AI 调用 Lua 解数独

stdio 模式起 server，喂几条 JSON-RPC 请求验证：

printf '%s\n' \
  '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2024-11-05"}}' \
  '{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/list","params":{}}' \
  '{"jsonrpc":"2.0","id":3,"method":"tools/call","params":{"name":"sudoku_solve","arguments":{"puzzle":"000001002000020030004500600007600050080090006100005800001004000070900003400030020"}}}' \
  | duckdb -unsigned -init init-mcp-server.sql

tools/list 返回的 tools 列表里，sudoku_solve 和内置的 query、list_tables 平起平坐。

tools/call sudoku_solve 传 81 位题目字符串，返回完整解：

359461782716829534824573619947682351583197246162345897631254978275918463498736125

解是对的。我拿它和已知答案对过。

HTTP 模式也试了：mcp_server_start('http', '0.0.0.0', 18080)，浏览器就能调。健康检查 curl http://localhost:18080/health 返回 {"status":"ok"}，POST 到 /mcp 走同样的 JSON-RPC。生产环境加个 auth_token 就行。

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这意味着什么

AI 助手的能力边界从"查数据"扩展到了"跑逻辑"。

以前要让 AI 用某个私有计算逻辑，得专门写个 MCP server 包一层。现在不用：Lua 里现写的函数，注册进 DuckDB，publish 一下，AI 就能调。ffi 加载的 C 库能力同理——libcrypto 算签名、libcurl 拉数据、任何有稳定 C ABI 的库，都能变成 AI 的工具。

适合的场景：

• ●私有/一次性计算逻辑暴露给 AI（不用为每个逻辑写 server）
• ●ffi C 库能力变 AI 工具（DuckDB 原生做不到的）
• ●AI 查库发现问题 → 调 Lua 工具处理 → 结果回表，一条链路走完

边界也诚实说：duckdb_mcp 管管道，luajit 管计算；生产环境记得配认证；stdio 模式适合本机，HTTP 模式适合跨机器。

代码都在 duckdb-luajit-libs 仓库的 libs/mcp/ 目录，MIT 协议。配了 mcp-server.sql、示例 sudoku.lua、验证用的 test-calls.ldjson，clone 下来 duckdb -unsigned -init 就能跑。

DuckDB 社区扩展生态：duckdb/community-extensions

duckdb_mcp：github.com/teaguesterling/duckdb_mcp

duckdb-luajit：github.com/alitrack/duckdb-luajit

libs 仓库：github.com/alitrack/duckdb-luajit-libs

试试把你自己常用的 Lua 逻辑 publish 成 MCP tool。跑通了告诉我。