py-mcp-mssql MCP-Server

Was macht der “py-mcp-mssql” MCP-Server?

Der py-mcp-mssql MCP-Server ist eine Python-basierte Implementierung des Model Context Protocol (MCP), die nahtlosen Zugriff auf Microsoft SQL Server-Datenbanken für KI-Assistenten und Sprachmodelle ermöglicht. Indem Datenbankoperationen über die MCP-Schnittstelle bereitgestellt werden, können KI-Clients SQL-Tabellenschemata inspizieren, Abfragen ausführen und Daten in einem standardisierten Format abrufen. Der Server nutzt asynchrone Python-Fähigkeiten, umgebungsbasierte Konfiguration und FastAPI-Integration für eine effiziente und zuverlässige Ausführung. Das erleichtert moderne Entwicklungs-Workflows für Aufgaben wie Datenanalyse, Berichtserstellung und intelligentes Datenbankmanagement und vereinfacht die sichere, programmgesteuerte Interaktion von KI-Modellen mit Enterprise-SQL-Datenbanken.

Liste der Prompts

Im Repository oder in der Dokumentation sind keine Prompt-Vorlagen erwähnt.

Liste der Ressourcen

• Datenbank-Tabellenauflistung
  Der Server stellt alle verfügbaren Tabellen der verbundenen MSSQL-Datenbank als Ressourcen bereit, jeweils repräsentiert durch eine URI (z. B. mssql://<table_name>/data).

• Tabellen-Daten-Ressource
  Ermöglicht das Auslesen von Daten aus jeder Tabelle über die entsprechende Ressourcen-URI und gibt die ersten 100 Zeilen als CSV mit Spaltenüberschriften zurück.

• Tabellenbeschreibungen
  Beim Auflisten der Ressourcen werden für jede bereitgestellte Ressource Tabellenbeschreibungen und MIME-Typen angegeben, was den Kontext für LLM-Interaktionen verbessert.

Liste der Tools

• list_resources
  Listet alle verfügbaren Tabellen der MSSQL-Datenbank auf und gibt Metadaten zu den Ressourcen zurück.

• read_resource
  Liest Daten aus einer spezifizierten Tabellen-URI und gibt bis zu 100 Zeilen im CSV-Format zurück.

• SQL-Ausführung
  Unterstützt die Ausführung von SQL-Abfragen über einen Endpunkt und ermöglicht flexible Datenoperationen (Details werden referenziert, aber kein exakter Toolname angegeben).

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• Datenbankexploration
  KI-Assistenten können alle Tabellen einer MSSQL-Datenbank auflisten und beschreiben, was Schema-Erkennung und Kontextaufbau für Data-Science- oder Migrationsthemen unterstützt.

• Datenanalyse und Visualisierung
  Ermöglicht KI-Modellen, tabellarische Daten direkt aus SQL Server für Analysen, Visualisierung oder Berichtserstellung abzurufen und so Business-Analytics-Workflows zu beschleunigen.

• Automatisierte Berichtserstellung
  Durch SQL-Ausführung und Datenabfrage können Entwickler die Erstellung datengetriebener Berichte oder Dashboards mit KI automatisieren.

• Codebase-/Datenintegration
  Vereinfacht die Integration von MSSQL-Daten in Codebasen oder andere Anwendungen via MCP-Protokoll und unterstützt ETL- und Automatisierungspipelines.

• API-gesteuerter Datenbankzugang
  Bietet eine sichere, standardisierte API für den Zugriff auf Enterprise-SQL-Daten und macht diese für verschiedene KI-gestützte Tools und Workflows nutzbar.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js und Python 3.x installiert sind.
2. Installieren Sie py-mcp-mssql und die benötigten Abhängigkeiten.
3. Suchen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei (z. B. settings.json).
4. Fügen Sie den MCP-Server mit folgendem JSON-Snippet hinzu:

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

5. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
6. Überprüfen Sie die Verbindung, indem Sie verfügbare Server auflisten.

API-Schlüssel absichern

Legen Sie Ihre MSSQL-Zugangsdaten in einer .env-Datei ab:

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

Beispielkonfiguration mit Umgebungsvariablen:

"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. Stellen Sie sicher, dass Python 3.x und die erforderlichen Pakete installiert sind.
2. Bearbeiten Sie die Integrationsdatei von Claude.
3. Fügen Sie die MCP-Server-Konfiguration hinzu:

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

4. Speichern Sie und starten Sie Claude neu.
5. Bestätigen Sie, dass der MCP-Server verfügbar ist.

Cursor

1. Installieren Sie Python 3.x und alle Abhängigkeiten mit pip install -r requirements.txt.
2. Öffnen Sie die Cursor-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den MCP-Server hinzu:

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

4. Speichern Sie und starten Sie Cursor neu.
5. Testen Sie den Zugriff auf MSSQL-Ressourcen.

Cline

1. Klonen und installieren Sie das py-mcp-mssql-Repository.
2. Aktualisieren Sie die Cline-Konfigurationsdatei.
3. Registrieren Sie den MCP-Server:

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

4. Speichern Sie die Änderungen und starten Sie Cline neu.
5. Listen Sie Ressourcen auf, um die Einrichtung zu prüfen.

Nutzung dieses MCP in Flows

Verwendung von MCP in FlowHunt

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Tragen Sie im Bereich System-MCP-Konfiguration Ihre MCP-Server-Daten in folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen nutzen. Denken Sie daran, “mssql-mcp” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL entsprechend anzupassen.

Übersicht

Basierend auf den vorliegenden Informationen ist py-mcp-mssql ein funktionaler MCP-Server mit klarer Dokumentation, standardisierter Ressourcen- und Tool-Bereitstellung sowie guten Einrichtungshinweisen, aber ohne Prompt-Vorlagen und explizite Sampling-/Roots-Unterstützung. Das Gesamtangebot ist für Datenbankanwendungen robust, bietet aber ggf. keine fortgeschrittenen MCP-Features.

MCP Score