py-mcp-mssql Servidor MCP

¿Qué hace el servidor MCP “py-mcp-mssql”?

El servidor py-mcp-mssql MCP es una implementación en Python del Model Context Protocol (MCP) diseñada para proporcionar acceso fluido a bases de datos Microsoft SQL Server para asistentes de IA y modelos de lenguaje. Al exponer operaciones de base de datos a través de la interfaz MCP, este servidor permite a los clientes de IA inspeccionar los esquemas de tablas SQL, ejecutar consultas y recuperar datos en un formato estandarizado. Aprovecha capacidades asíncronas de Python, configuración basada en entorno e integración con FastAPI para un funcionamiento eficiente y fiable. Esto facilita flujos de trabajo de desarrollo mejorados para tareas como análisis de datos, generación de informes y gestión inteligente de bases de datos, haciendo más fácil que los modelos de IA interactúen con bases SQL de nivel empresarial de forma segura y programática.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompts en el repositorio ni en la documentación.

Lista de Recursos

• Listado de tablas de la base de datos
  El servidor expone todas las tablas disponibles en la base de datos MSSQL conectada como recursos, cada una representada por un URI (por ejemplo, mssql://<table_name>/data).

• Recurso de datos de tabla
  Permite leer datos de cualquier tabla haciendo referencia a su URI de recurso, devolviendo las primeras 100 filas como CSV con cabeceras de columna.

• Descripciones de tablas
  Al listar los recursos, se incluyen descripciones de las tablas y tipos MIME para cada recurso expuesto, ayudando a proporcionar contexto para las interacciones con LLM.

Lista de Herramientas

• list_resources
  Lista todas las tablas disponibles en la base de datos MSSQL, devolviendo metadatos de los recursos.

• read_resource
  Lee datos de un URI de tabla especificado, devolviendo hasta 100 filas en formato CSV.

• Ejecución de SQL
  Soporta la ejecución de consultas SQL a través de un endpoint, permitiendo operaciones de datos flexibles (se hace referencia a los detalles pero no se especifica el nombre exacto de la herramienta).

Casos de uso de este servidor MCP

• Exploración de bases de datos
  Los asistentes de IA pueden listar y describir todas las tablas de una base de datos MSSQL, apoyando el descubrimiento de esquemas y la construcción de contexto para tareas de ciencia de datos o migración.

• Análisis y visualización de datos
  Permite a los modelos de IA obtener datos tabulares directamente desde SQL Server para análisis, visualización o generación de informes, agilizando los flujos de trabajo de análisis empresarial.

• Generación automatizada de informes
  Aprovechando la ejecución de SQL y la recuperación de datos, los desarrolladores pueden automatizar la creación de informes y paneles de control impulsados por datos con IA.

• Integración de código/base de datos
  Facilita la integración sencilla de datos MSSQL en bases de código u otras aplicaciones a través del protocolo MCP, soportando ETL y flujos de automatización.

• Acceso a bases de datos vía API
  Ofrece una API segura y estandarizada para acceder a datos SQL empresariales, haciéndolos accesibles para diversas herramientas y flujos de trabajo potenciados por IA.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener Node.js y Python 3.x instalados.
2. Instala py-mcp-mssql y las dependencias requeridas.
3. Localiza tu archivo de configuración de Windsurf (por ejemplo, settings.json).
4. Añade el servidor MCP usando el siguiente fragmento JSON:

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

5. Guarda la configuración y reinicia Windsurf.
6. Verifica la conexión listando los servidores disponibles.

Protección de claves API

Almacena tus credenciales de MSSQL en un archivo .env:

MSSQL_SERVER=tu_servidor
MSSQL_DATABASE=tu_base_de_datos
MSSQL_USER=tu_usuario
MSSQL_PASSWORD=tu_contraseña
MSSQL_DRIVER={ODBC Driver 17 for SQL Server}

Ejemplo de configuración con env:

"env": {
  "MSSQL_SERVER": "tu_servidor",
  "MSSQL_DATABASE": "tu_base_de_datos",
  "MSSQL_USER": "tu_usuario",
  "MSSQL_PASSWORD": "tu_contraseña",
  "MSSQL_DRIVER": "{ODBC Driver 17 for SQL Server}"
}

Claude

1. Asegúrate de tener instalado Python 3.x y los paquetes requeridos.
2. Edita el archivo de integraciones de Claude.
3. Añade la configuración del servidor MCP:

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

4. Guarda y reinicia Claude.
5. Confirma que el servidor MCP está disponible.

Cursor

1. Instala Python 3.x y todas las dependencias mediante pip install -r requirements.txt.
2. Abre el archivo de configuración de Cursor.
3. Añade el servidor MCP:

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

4. Guarda y reinicia Cursor.
5. Prueba el acceso a los recursos de MSSQL.

Cline

1. Clona e instala el repositorio py-mcp-mssql.
2. Actualiza tu archivo de configuración de Cline.
3. Registra el servidor MCP:

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

4. Guarda los cambios y reinicia Cline.
5. Lista los recursos para verificar la configuración.

Cómo usar este MCP dentro de flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, ingresa los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "mssql-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://tuservidormcp.ejemplo/rutadelmcp/url"
  }
}

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “mssql-mcp” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Según la información disponible, py-mcp-mssql es un servidor MCP funcional con documentación clara, exposición estándar de recursos y herramientas, y buenas instrucciones de configuración, pero carece de plantillas de prompts y soporte explícito para muestreo/Roots. La oferta general es robusta para casos de uso de bases de datos, pero puede carecer de funciones MCP avanzadas.

Puntuación MCP