py-mcp-mssql MCP Server

Hvad gør “py-mcp-mssql” MCP Server?

py-mcp-mssql MCP Server er en Python-baseret implementering af Model Context Protocol (MCP), designet til at give problemfri adgang til Microsoft SQL Server-databaser for AI-assistenter og sprogmodeller. Ved at eksponere databaseoperationer via MCP-interfacet gør denne server det muligt for AI-klienter at inspicere SQL-tabellernes skemaer, udføre forespørgsler og hente data i et standardiseret format. Den udnytter asynkrone Python-muligheder, miljøbaseret konfiguration og FastAPI-integration for effektiv og pålidelig drift. Dette fremmer forbedrede udviklingsworkflows til opgaver som dataanalyse, rapportgenerering og intelligent databasestyring, hvilket gør det nemmere for AI-modeller at interagere sikkert og programmatisk med enterprise-grade SQL-databaser.

Liste over Prompts

Ingen promptskabeloner er nævnt i repository eller dokumentation.

Liste over Ressourcer

• Database Tabeller Liste
  Serveren eksponerer alle tilgængelige tabeller i den tilsluttede MSSQL-database som ressourcer, hver repræsenteret ved en URI (fx mssql://<table_name>/data).

• Tabeldata Ressource
  Muliggør læsning af data fra en hvilken som helst tabel ved at referere til dens resource-URI, og returnerer de første 100 rækker som CSV med kolonneoverskrifter.

• Tabelbeskrivelser
  Ved opregning af ressourcer medtages tabelbeskrivelser og MIME-typer for hver eksponeret ressource, hvilket hjælper med kontekst for LLM-interaktioner.

Liste over Værktøjer

• list_resources
  Oplister alle tilgængelige tabeller i MSSQL-databasen og returnerer ressource-metadata.

• read_resource
  Læser data fra en angivet tabel-URI og returnerer op til 100 rækker i CSV-format.

• SQL-udførsel
  Understøtter udførelse af SQL-forespørgsler via et endpoint, hvilket muliggør fleksible dataoperationer (detaljer er nævnt, men præcis værktøjsnavn ikke specificeret).

Anvendelsesområder for denne MCP Server

• Databaseudforskning
  AI-assistenter kan opliste og beskrive alle tabeller i en MSSQL-database og understøtte schema-opdagelse og kontekstopbygning til datavidenskab eller migreringsopgaver.

• Dataanalyse og visualisering
  Gør det muligt for AI-modeller at hente tabeldata direkte fra SQL Server til analyse, visualisering eller rapportgenerering og effektivisere forretningsanalytiske workflows.

• Automatiseret rapportgenerering
  Ved at udnytte SQL-udførsel og dataudtræk kan udviklere automatisere oprettelse af datadrevne rapporter eller dashboards ved hjælp af AI.

• Kodebase-/dataintegration
  Letter nem integration af MSSQL-data i kodebaser eller andre applikationer via MCP-protokollen og understøtter ETL- og automatiseringspipelines.

• API-drevet databaseadgang
  Tilbyder et sikkert, standardiseret API til adgang til enterprise SQL-data, hvilket gør det tilgængeligt for forskellige AI-drevne værktøjer og workflows.

Sådan sættes det op

Windsurf

1. Sørg for, at du har Node.js og Python 3.x installeret.
2. Installer py-mcp-mssql og nødvendige afhængigheder.
3. Find din Windsurf-konfigurationsfil (fx settings.json).
4. Tilføj MCP-serveren med følgende JSON-udsnit:

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

5. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
6. Bekræft forbindelsen ved at opliste tilgængelige servere.

Sikring af API-nøgler

Opbevar dine MSSQL-legitimationsoplysninger i en .env-fil:

MSSQL_SERVER=din_server
MSSQL_DATABASE=din_database
MSSQL_USER=dit_brugernavn
MSSQL_PASSWORD=dit_password
MSSQL_DRIVER={ODBC Driver 17 for SQL Server}

Eksempel på konfiguration med env:

"env": {
  "MSSQL_SERVER": "din_server",
  "MSSQL_DATABASE": "din_db",
  "MSSQL_USER": "din_bruger",
  "MSSQL_PASSWORD": "dit_password",
  "MSSQL_DRIVER": "{ODBC Driver 17 for SQL Server}"
}

Claude

1. Sørg for, at Python 3.x og nødvendige pakker er installeret.
2. Redigér Claude-integrationsfilen.
3. Tilføj MCP-serverkonfigurationen:

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

4. Gem og genstart Claude.
5. Bekræft, at MCP-serveren er tilgængelig.

Cursor

1. Installer Python 3.x og alle afhængigheder via pip install -r requirements.txt.
2. Åbn Cursors konfigurationsfil.
3. Tilføj MCP-serveren:

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

4. Gem og genstart Cursor.
5. Test adgang til MSSQL-ressourcer.

Cline

1. Klon og installer py-mcp-mssql-repositoriet.
2. Opdater din Cline-konfigurationsfil.
3. Registrér MCP-serveren:

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

4. Gem ændringer og genstart Cline.
5. Oplist ressourcer for at verificere opsætningen.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit 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 system-MCP-konfigurationssektionen indsætter du dine MCP-serverdetaljer i dette JSON-format:

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

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

Oversigt

Baseret på de tilgængelige oplysninger er py-mcp-mssql en funktionel MCP-server med klar dokumentation, standard eksponering af ressourcer og værktøjer samt gode installationsvejledninger, men mangler promptskabeloner og eksplicit sampling/Roots-understøttelse. Det samlede tilbud er robust til databasebrug, men kan mangle avancerede MCP-funktioner.

MCP Score