MSSQL MCP Server

Hvad laver “MSSQL” MCP Server?

MSSQL MCP Server er et værktøj designet til at bygge bro mellem AI-assistenter og Microsoft SQL Server-databaser og muliggør avanceret databaseinteraktion og business intelligence direkte fra AI-workflows. Gennem Model Context Protocol (MCP) faciliteres problemfri eksekvering af SQL-forespørgsler, analyse af forretningsdata og generering af business insight-memos. Denne server gør AI-agenter og udviklere i stand til at udføre opgaver som at læse og skrive databaseregistre, administrere databaseskemaer og udtrække brugbare indsigter, hvilket effektiviserer databaseoperationer og automatiserer business intelligence-opgaver. Ved at forbinde eksterne datakilder til AI-assistenter øger MSSQL MCP Server markant udviklingsworkflows og muliggør intelligent, kontekstbevidst automatisering i virksomheds-miljøer.

Liste over Prompts

Der nævnes ingen prompt-skabeloner eksplicit i repository eller dokumentation.

Liste over Ressourcer

Der er ingen eksplicitte MCP-ressourcer angivet i repository’ets dokumentation.

Liste over Værktøjer

• read_query
  Udfør SELECT-forespørgsler for at læse data fra SQL Server-databasen.
• write_query
  Udfør INSERT, UPDATE eller DELETE-forespørgsler for at ændre databaseregistre.
• create_table
  Opret nye tabeller i SQL Server-databasen.
• list_tables
  Hent en liste over alle tabeller i databasen.
• describe-table
  Se skemainformation for en bestemt tabel.
• append_insight
  Tilføj nye forretningsindsigter til memo-ressourcen.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

• Databaseadministration
  Gør AI-agenter i stand til at læse, skrive og administrere SQL Server-databaser og muliggør CRUD-operationer (Create, Read, Update, Delete) programmatisk for effektiv datahåndtering.
• Analyse af forretningsdata
  Tillader udførelse af analytiske forespørgsler for at udtrække, aggregere og analysere forretningsdata, hvilket hjælper med at skabe brugbar business intelligence.
• Skema-udforskning
  Tilbyder værktøjer til at opliste tabeller og beskrive tabelskemaer, hvilket muliggør grundig udforskning og dokumentation af databasestrukturen.
• Automatiseret generering af forretningsindsigt
  Værktøjet append_insight kan bruges til automatisk at generere og logge business insight-memos baseret på analyserede data, hvilket understøtter forretningsbeslutninger.
• Integration med AI-udviklingsværktøjer
  Kan integreres i miljøer som Claude, Windsurf, Cursor og Cline for at forbedre workflow-automatisering og lette test og implementering af AI-drevne databaseapplikationer.

Sådan sættes det op

Windsurf

1. Forudsætninger: Sørg for, at Python 3.x er installeret sammen med de nødvendige pakker (pyodbc, pydantic, mcp). Installer med pip install -r requirements.txt.

2. Konfigurer database: Opret en config.json-fil i samme mappe som server.py med dine SQL Server-forbindelsesoplysninger (se eksempel nedenfor).

3. Rediger konfiguration: Tilføj følgende til din Windsurf- (eller Claude Desktop-) konfigurationsfil:

   {
     "mcpServers": {
       "mssql": {
         "command": "python",
         "args": [
           "~/server.py"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Gem og genstart: Gem konfigurationsfilen og genstart Windsurf.

5. Bekræft opsætning: Sikr dig, at MCP-serveren kører og er tilgængelig fra Windsurf.

Claude

1. Installer krav: Sørg for, at afhængigheder er installeret ifølge requirements.txt.

2. Databasekonfiguration: Opret og udfyld config.json som vist nedenfor.

3. Tilføj MCP Server: I claude_desktop_config.json, tilføj:

   {
     "mcpServers": {
       "mssql": {
         "command": "python",
         "args": [
           "~/server.py"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Genstart Claude Desktop: Genstart for at indlæse den nye konfiguration.

5. Test forbindelse: Bekræft forbindelsen til MSSQL MCP-serveren.

Cursor

1. Installer afhængigheder: Brug pip install -r requirements.txt.

2. Konfigurer database: Opret config.json med dine SQL Server-indstillinger.

3. Tilføj MCP Server i Cursor: I MCP-konfigurationspanelet, tilføj:

   {
     "mcpServers": {
       "mssql": {
         "command": "python",
         "args": [
           "~/server.py"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Gem/genstart: Gem ændringer og genstart Cursor.

5. Bekræft: Sikr dig, at MCP-serveren er genkendt i Cursor.

Cline

Der er ingen eksplicitte instruktioner for Cline. Du kan tilpasse ovenstående proces med samme JSON-konfigurationsmetode.

Eksempel på config.json til databaseforbindelse

{
  "database": {
    "driver": "ODBC Driver 17 for SQL Server",
    "server": "server ip",
    "database": "db name",
    "username": "username",
    "password": "password",
    "trusted_connection": false
  },
  "server": {
    "name": "mssql-manager",
    "version": "0.1.0"
  }
}

Sikker håndtering af API-nøgler med miljøvariabler

Der er ingen eksplicit omtale af håndtering af API-nøgler eller brug af miljøvariabler i repository-dokumentationen. Sørg for at sætte følsomme legitimationsoplysninger (som brugernavn og adgangskode) via miljøvariabler, hvis din udrulning understøtter det. Eksempel på pladsholder:

{
  "database": {
    "username": "${MSSQL_USER}",
    "password": "${MSSQL_PASS}"
  }
}

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-workflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serveroplysninger i dette JSON-format:

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

Når den er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “mssql” til det faktiske navn på din MCP-server og udskifte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Vores mening

MSSQL MCP Server tilbyder et solidt sæt databaseværktøjer og eksempler på konfigurationer for de største platforme, men mangler eksplicitte MCP-prompt-/ressourcedefinitioner og vejledning om sikkerhed/miljøvariabler. Det er yderst nyttigt til SQL Server-automatisering, men kunne have gavn af mere omfattende dokumentation og bedste praksis for sikkerhed.

Bedømmelse: 6/10 — God grundfunktionalitet og open source, men mangler nogle avancerede MCP-funktioner og dybde i dokumentationen.

MCP Score