在Trae中让AI操作本地SQLite数据库必须通过SQLite MCP服务建立连接通道；需创建数据库文件、确保路径规范、安装配置MCP服务并验证连接成功后，方可使用自然语言触发AI执行查询或写入操作。
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在Trae中让AI直接读写本地SQLite数据库文件，必须通过SQLite MCP服务建立连接通道——这一步不做，AI就只能“看”代码，无法“碰”数据。
准备SQLite数据库文件
打开终端或命令行，执行sqlite3 my_db.db创建一个空数据库文件；该命令会立即生成my_db.db并进入交互模式，输入.quit退出即可。
把生成的my_db.db文件放到项目根目录或data/子目录下，确保路径不含中文、空格和特殊符号；【路径若含中文，Trae生成的Python连接代码会因编码问题直接报错】。
用pwd确认当前工作目录，再用ls -l my_db.db验证文件真实存在——Trae不校验路径有效性，它只忠实地把你说的路径写进代码里。
安装并配置SQLite MCP服务
启动Trae → 点击左侧栏「MCP集市」→ 在搜索框输入sqlite → 找到官方发布的SQLite MCP服务 → 点击「添加」。
添加成功后，在MCP服务列表中找到刚加入的SQLite项，点击右侧「配置」按钮：
在「Database Path」输入框中，填写数据库文件的相对路径（如./data/my_db.db）或绝对路径（如/Users/name/project/data/my_db.db）；【必须是文件系统中真实可读的路径，不能是URL或变量名】。
点击「保存」，Trae会自动测试连接——如果弹出绿色对勾提示“Connection successful”，说明MCP已就绪；若失败，请回头检查文件是否存在、路径是否拼错、权限是否允许读取。
用自然语言触发AI操作数据库
打开Trae右侧AI侧栏，输入类似这样的指令：
“查一下users表里所有status为active的记录，并按created_at倒序排列”
Trae将自动生成完整Python代码：包含sqlite3.connect()调用、参数化查询、异常捕获、结果转字典列表、连接关闭——整段代码可直接运行，无需修改。
你也可以要求它写入数据：“往logs表插入一条记录，message字段填‘MCP连接验证成功’，timestamp用当前时间”——AI会生成带datetime.now()和conn.commit()的安全写入逻辑。
