需配置sql生成模型、加载数据库schema、启用安全查询封装、部署dms客户端、启用copaw兼容模式；依次完成模型适配、元数据注入、参数化执行、实例托管及vllm加速，方可支持自然语言查库。
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如果您希望让OpenClaw通过自然语言指令查询本地或远程数据库，则可能是由于SQL生成链路中缺少意图识别模块、模型未适配结构化查询能力，或数据库技能未正确加载。以下是解决此问题的步骤：
一、配置支持SQL生成的AI模型并启用结构化输出模式
该方法确保OpenClaw调用具备强语义理解与SQL合成能力的大模型，并强制其在响应中仅输出标准SQL语句，避免冗余解释干扰后续执行流程。
1、确认本地已部署Qwen3-4B-Instruct-2507模型，监听端口8080，协议为openai-completions。
2、编辑~/.openclaw/openclaw.json，在models.providers节点下新增qwen-instruct配置段。
3、确保配置中包含以下字段："api": "openai-completions"、"baseUrl": "http://localhost:8080/v1"、"responseFormat": {"type": "json_object"}、"structuredOutput": true。
4、保存后执行openclaw gateway restart命令重启网关服务。
二、安装并启用data-connector技能并注入数据库Schema元信息
该方法通过预加载数据库表结构定义（如字段名、类型、主外键关系），使模型能在生成SQL前准确映射自然语言中的实体与数据库对象，显著提升生成准确率。
1、执行clawhub install data-connector命令安装官方数据库连接技能。
2、运行clawhub schema-dump --host 127.0.0.1 --port 3306 --user analyst --database sales_data --output ~/.openclaw/schemas/sales.json导出当前库的完整Schema。
3、在skills/data-connector/config.yaml中指定schema_path为上述生成的JSON路径。
4、重启OpenClaw Agent进程以加载更新后的元数据。
三、使用baoyu-skills进行安全参数化查询封装
该方法将模型生成的原始SQL交由baoyu-skills执行，自动完成参数绑定、权限校验、防注入过滤及执行超时控制，规避直接执行带来的安全风险。
1、下载baoyu-skills压缩包，解压至~/.openclaw/skills/baoyu目录。
2、在baoyu/config.py中配置allowed_databases为["sales_data", "customer_db"]，禁止访问系统库。
3、确保skills/baoyu/__init__.py中已注册query_safe函数作为默认SQL执行入口。
4、在OpenClaw Web控制台输入：“查上个月华东地区订单金额超5万元的客户姓名和电话”，触发baoyu-skills接管执行。
四、部署DMS端云协同客户端并启用对话式实例管理
该方法绕过手动配置连接参数，改由DMS客户端统一托管数据库实例信息，OpenClaw仅需通过自然语言调用DMS Skill即可完成“添加实例→选择库→执行查询→导出结果”全流程。
1、启动天翼云DMS端云协同客户端，确保其监听本地端口9001且状态为running。
2、下载DMS Skill压缩包，解压后放入~/.openclaw/skills/dms目录。
3、在OpenClaw CLI中输入：“帮我添加MySQL实例my-prod，地址10.20.30.40:3306”，等待返回“实例添加成功”。
4、继续输入：“在my-prod实例的orders库中查2026年4月创建且状态为pending的订单ID和创建时间”，获取结构化结果。
五、启用CoPaw兼容模式并调用vllm加速推理
该方法复用CoPaw项目中已验证的SQL优化提示工程与vllm推理引擎，使OpenClaw在保持原有交互逻辑的同时，获得更精准的JOIN推断、HAVING条件识别与索引建议能力。
1、在~/.openclaw/中创建copaw-compat目录，复制co-paw-vllm-config.yaml至此路径。
2、执行pip install vllm==0.6.3.post1 --no-deps安装兼容版本vllm运行时。
3、修改openclaw.json中model provider配置，将engine字段设为"vllm"，并指向co-paw-vllm-config.yaml。
4、输入测试指令：“对比2026年Q1和Q2各产品线销售额环比变化，排除退货订单”，观察是否生成含WITH子句的优化SQL。
