AI 深入业务，需要企业数据支撑
从业务查询到经营分析，智能体需要按需获取内部数据，并在岗位授权范围内完成跨系统分析。
企业正在将 AI 用于业务查询、经营分析和岗位辅助。回答订单变化、客户往来等具体问题，需要访问企业内部数据，并结合多个系统的信息进行分析。这些数据分布在不同数据库、数据湖和业务系统中，访问方式、使用权限与数据类型各不相同。企业需要让智能体按需获取数据，同时遵循岗位授权和安全规则，具备处理跨库查询与多类数据的能力。
数据接入、安全管控与复杂查询面临挑战
接口分散、权限边界不清、跨库与多模处理复杂，增加 AI 应用的建设与管理成本。
01
私域数据接入分散，应用难以复用
不同数据库的协议与接口各异，逐库建设 MCP 服务或定制工具，需要重复开发与适配。新增智能体、扩展数据源时，多套连接和调用逻辑分别维护，影响应用交付效率。
02
数据调用更灵活，安全边界难落实
同一智能体服务不同岗位，共享数据库账号的权限可能超出实际用户的授权范围。敏感信息直接返回、高风险查询和异常调用，也增加了权限管理、数据保护与审计追溯的难度。
03
跨库与多模处理复杂，模型难以独立承担
业务分析往往需要关联多个系统的数据，并结合文档、向量等信息。模型难以独立承担数据库级查询计算，应用侧逐库取数、拼接结果工作繁重，新增数据类型还可能带来存量系统改造。
统一数据访问，让调用可控、计算高效
通过 MCP 接入私域数据，以安全治理落实访问规则，结合联邦查询与多模计算处理业务数据。
总体思路
统一接入，安全高效用数
SphereEx 基于 DBPlusEngine 构建 AI 数据访问控制平面，以 MCP 统一私域数据入口，以安全治理落实访问规则，以联邦查询和多模计算承接数据处理，连接智能体与企业既有数据体系。
了解 AI 数据访问控制平面 →方案架构
智能体通过 MCP 入口发起数据调用，查询引擎在授权范围内访问数据源、完成计算与结果归并。安全治理覆盖请求进入、查询执行和结果返回过程。
方案亮点
01
统一 MCP 入口，连接企业私域数据
通过 MCP 网关连接多种数据库，向智能体提供资源信息、SQL 执行工具和数据库分析能力，支持按业务需求调用数据。数据连接与工具接口集中维护，多个智能体复用同一套接入能力，新增数据源按统一方式扩展。
02
统一安全治理，管住每次数据调用
通过主体识别、身份映射与细粒度权限控制，核验访问者的数据范围和操作权限。数据库防火墙检查语句风险与查询复杂度，敏感字段按策略脱敏后返回。结合行为审计、运行监测和风险告警，记录访问过程，支持异常排查与责任追溯。
03
联邦查询与多模计算，承接复杂数据处理
联邦查询统一连接数据库与数据湖，完成查询优化、跨源计算和结果归并，为智能体提供业务所需的组合结果。通过中间件衔接既有数据库与向量库、文档库等数据体系，按需引入多模计算能力，支持结构化数据与其他类型数据协同使用。
加快 AI 应用落地，释放企业数据价值
减少重复接入与取数拼接，降低数据访问风险，让分散在不同系统中的数据服务于业务分析与决策。
01
更快接入数据，减少重复建设
减少逐库开发接口和反复适配的投入，让新智能体复用已有数据访问能力，缩短业务场景的建设周期，降低后续接入与维护成本。
02
按权使用数据，降低安全管理难度
让不同岗位在各自授权范围内使用数据，减少越权访问和敏感信息过度暴露。访问过程可核查、异常调用可追溯，便于平台与安全团队统一管理。
03
支持跨系统分析，释放数据价值
减少跨系统查询、关联和汇总的工作，让分散的业务记录、文档等数据共同参与分析，为智能体提供更完整的决策依据。复用既有数据体系，按需引入多模能力，让存量数据在更多业务场景中发挥价值。