py-mcp-mssql MCP Server

K čemu slouží “py-mcp-mssql” MCP Server?

Server py-mcp-mssql MCP je implementace Model Context Protocol (MCP) v Pythonu navržená pro zajištění bezproblémového přístupu k databázím Microsoft SQL Server pro AI asistenty a jazykové modely. Zpřístupněním databázových operací přes MCP rozhraní umožňuje AI klientům kontrolovat schémata SQL tabulek, provádět dotazy a získávat data ve standardizovaném formátu. Využívá asynchronní schopnosti Pythonu, konfiguraci přes prostředí a integraci FastAPI pro efektivní a spolehlivý provoz. To usnadňuje rozvojové workflow pro úlohy jako datová analýza, generování reportů a inteligentní správu databází, což usnadňuje AI modelům bezpečně a programaticky pracovat s enterprise SQL databázemi.

Seznam promptů

V repozitáři ani dokumentaci nejsou uvedeny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

• Výpis tabulek databáze
  Server zpřístupňuje všechny dostupné tabulky v připojené MSSQL databázi jako zdroje, z nichž každý je reprezentován URI (např. mssql://<table_name>/data).

• Zdroje dat tabulky
  Umožňuje číst data z jakékoli tabulky odkazem na její URI, přičemž vrací prvních 100 řádků jako CSV se záhlavím sloupců.

• Popisy tabulek
  Při výpisu zdrojů jsou pro každý zpřístupněný zdroj uvedeny popisy tabulek a MIME typy, což napomáhá kontextu pro interakci LLM.

Seznam nástrojů

• list_resources
  Vypíše všechny dostupné tabulky v MSSQL databázi a vrací metadata o zdrojích.

• read_resource
  Čte data z určeného URI tabulky a vrací až 100 řádků ve formátu CSV.

• SQL Execution
  Podporuje provádění SQL dotazů přes endpoint, což umožňuje flexibilní operace s daty (název nástroje není přesně specifikován).

Případy použití tohoto MCP serveru

• Průzkum databáze
  AI asistenti mohou vypsat a popsat všechny tabulky v MSSQL databázi, což podporuje objevování schémat a budování kontextu pro datovou vědu či migrační úlohy.

• Analýza dat a vizualizace
  Umožňuje AI modelům získávat tabulková data přímo ze SQL Serveru pro analýzu, vizualizaci nebo generování reportů, čímž zjednodušuje workflow business analytiky.

• Automatizované generování reportů
  Díky využití SQL dotazování a získávání dat mohou vývojáři automatizovat tvorbu datově řízených reportů nebo dashboardů pomocí AI.

• Integrace do kódu/dat
  Umožňuje snadnou integraci MSSQL dat do kódu nebo jiných aplikací přes MCP protokol, což podporuje ETL a automatizační pipeline.

• API řízený přístup k databázi
  Nabízí bezpečné, standardizované API pro přístup k enterprise SQL datům, což je zpřístupňuje různým AI nástrojům a workflow.

Jak jej nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalován Node.js a Python 3.x.
2. Nainstalujte py-mcp-mssql a požadované závislosti.
3. Najděte konfigurační soubor Windsurf (např. settings.json).
4. Přidejte MCP server pomocí tohoto JSON úryvku:

   "mcpServers": {
     "mssql-mcp": {
       "command": "python",
       "args": ["-m", "mssql.server"]
     }
   }
   

5. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
6. Ověřte připojení výpisem dostupných serverů.

Zabezpečení API klíčů

Uložte své MSSQL přihlašovací údaje do souboru .env:

MSSQL_SERVER=your_server
MSSQL_DATABASE=your_database
MSSQL_USER=your_username
MSSQL_PASSWORD=your_password
MSSQL_DRIVER={ODBC Driver 17 for SQL Server}

Příklad konfigurace s env:

"env": {
  "MSSQL_SERVER": "your_server",
  "MSSQL_DATABASE": "your_db",
  "MSSQL_USER": "your_user",
  "MSSQL_PASSWORD": "your_password",
  "MSSQL_DRIVER": "{ODBC Driver 17 for SQL Server}"
}

Claude

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Python 3.x a potřebné balíky.
2. Upravte integrační soubor Claude.
3. Přidejte konfiguraci MCP serveru:

   "mcpServers": {
     "mssql-mcp": {
       "command": "python",
       "args": ["-m", "mssql.server"]
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Claude.
5. Ověřte dostupnost MCP serveru.

Cursor

1. Nainstalujte Python 3.x a všechny závislosti pomocí pip install -r requirements.txt.
2. Otevřete konfigurační soubor Cursor.
3. Přidejte MCP server:

   "mcpServers": {
     "mssql-mcp": {
       "command": "python",
       "args": ["-m", "mssql.server"]
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Cursor.
5. Otestujte přístup ke zdrojům MSSQL.

Cline

1. Naklonujte a nainstalujte repozitář py-mcp-mssql.
2. Aktualizujte konfigurační soubor Cline.
3. Zaregistrujte MCP server:

   "mcpServers": {
     "mssql-mcp": {
       "command": "python",
       "args": ["-m", "mssql.server"]
     }
   }
   

4. Uložte změny a restartujte Cline.
5. Pro ověření nastavení vypište zdroje.

Jak používat MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do vašeho flow a jejím propojením s AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové konfigurace MCP vložte detaily serveru MCP v tomto JSON formátu:

{
  "mssql-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci je AI agent schopen tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “mssql-mcp” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL nahradit adresou vlastního MCP serveru.

Přehled

Na základě dostupných informací je py-mcp-mssql funkční MCP server s jasnou dokumentací, standardní expozicí zdrojů a nástrojů a dobrým návodem na nastavení, ale chybí šablony promptů a explicitní podpora sampling/Roots. Celkově je nabídka robustní pro databázové případy použití, ale může postrádat pokročilé MCP funkce.

MCP Hodnocení