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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1791
使用教程
环境要求
- macOS 或 Linux(使用官方快速安装脚本,无需 sudo)
- Windows 需使用 Scoop、Winget 或 Chocolatey 安装
- 如从源码安装:Go 1.26+ 以及 C 编译器(gcc、clang 或 Windows 的 mingw)
- 如需连接 MySQL 服务:本机已安装 MySQL 兼容客户端
安装与启动步骤
-
1快速安装
macOS 与 Linux 下最快的方式,脚本会自动下载对应平台二进制、校验 checksum 并加入 PATH,不需要 sudo。
curl -fsSL https://anyquery.dev/install.sh | sh -
2指定版本或目录
默认安装最新版。想固定版本就设置 ANYQUERY_VERSION,想装到别处就设置 ANYQUERY_INSTALL_DIR。
ANYQUERY_VERSION=0.4.5 ANYQUERY_INSTALL_DIR=/your/path curl -fsSL https://anyquery.dev/install.sh | sh -
3Windows 或 Arch 安装
Windows 用 Scoop、Winget 或 Chocolatey(见官网文档);Arch Linux 可用 AUR 助手安装 anyquery-git。
yay -S anyquery-git -
4从源码安装
需要 Go 1.26+ 和 PATH 中可用的 C 编译器,因为依赖通过 go-sqlite3 使用 cgo。
CGO_ENABLED=1 go install -tags "vtable fts5 sqlite_json sqlite_math_functions" github.com/julien040/anyquery@main -
5打开 SQL Shell
在终端直接输入 anyquery 即可进入交互式 Shell 模式,然后输入 SQL 查询语句执行。
anyquery -
6启动 MySQL 服务
用 anyquery server 启动 MySQL 兼容服务,再用任意 MySQL 客户端连接本机 8070 端口,用户名 root。
anyquery server & mysql -u root -h 127.0.0.1 -P 8070
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
ANYQUERY_VERSION | 否 | 安装脚本中用于固定要安装的版本号 | 0.4.5 |
ANYQUERY_INSTALL_DIR | 否 | 安装脚本中指定二进制安装目录 | /your/path |
如何确认成功
终端输入 anyquery 能进入 Shell 即安装成功;执行 anyquery server 后可用 mysql -u root -h 127.0.0.1 -P 8070 连上服务。
常见问题
Q:安装后提示找不到 anyquery 命令?
A:安装脚本会把二进制加入 PATH,通常重新打开一个终端即可生效;若仍不行,检查是否设置了 ANYQUERY_INSTALL_DIR 并确认该目录在 PATH 中。
Q:以后怎么升级到新版本?
A:重新运行同一条安装命令 curl -fsSL https://anyquery.dev/install.sh | sh 即可,无需先卸载旧版本。
Q:Windows 上怎么安装?
A:README 说明可用 Scoop、Winget 或 Chocolatey,也可直接从 GitHub releases 页面下载二进制文件,具体命令见官网安装文档。
Q:go install 编译失败怎么办?
A:确认 Go 版本为 1.26 及以上,并保证 gcc、clang 或 mingw 等 C 编译器在 PATH 中,因为 cgo 是必需项。
注意事项
- Homebrew、APT、YUM/DNF 等包管理器也可安装,README 未给出具体命令,请查看官网安装文档。
- 除源码安装外,快速安装脚本不需要 sudo 权限。
- 除查询文件和数据库外,还支持通过插件查询 Notion、Chrome、Todoist 等应用数据。
- 可通过 MCP 接入 ChatGPT、Claude、Cursor 等 LLM 调用这些数据源。
核心亮点
- 统一 SQL 接口,告别多套 API 调用,学习成本低
- 支持 60+ 主流工具(GitHub、Notion、Airtable 等),生态丰富
- 通过 MCP 无缝接入 LLM,让 AI 直接查询真实数据
不足之处
- 文档/社区待观察
- 部分连接器可能依赖第三方 API 限制,稳定性需实际验证
适用场景
- 数据分析师快速拉取多平台数据做汇总报表
- 开发者构建 AI 助手,通过 MCP 让模型实时查询业务数据
- 自动化脚本中替代繁琐的 API 请求,用 SQL 完成数据抽取
替代项目
Steampipe、Databend、Presto
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