py-mcp-mssql MCP-palvelin

Mitä “py-mcp-mssql” MCP-palvelin tekee?

py-mcp-mssql MCP-palvelin on Python-pohjainen Model Context Protocol (MCP) -toteutus, joka tarjoaa saumattoman pääsyn Microsoft SQL Server -tietokantoihin tekoälyavustajille ja kielimalleille. Paljastamalla tietokantaoperaatiot MCP-rajapinnan kautta tämä palvelin mahdollistaa tekoälyasiakkaiden tarkastella SQL-taulujen skeemoja, suorittaa kyselyitä ja hakea dataa standardoidussa muodossa. Se hyödyntää asynkronisia Python-ominaisuuksia, ympäristömuuttujiin perustuvaa konfiguraatiota sekä FastAPI-integraatiota tehokkaaseen ja luotettavaan toimintaan. Tämä helpottaa kehitystyötä esimerkiksi data-analyysiin, raportointiin ja älykkääseen tietokantahallintaan, tehden tekoälymalleille helpommaksi käyttää yritystason SQL-tietokantoja turvallisesti ja ohjelmallisesti.

Kehotepohjat

Arkistossa tai dokumentaatiossa ei mainita kehotemalleja.

Resurssiluettelo

• Tietokantataulujen listaus
  Palvelin paljastaa kaikki yhdistetyn MSSQL-tietokannan taulut resursseina, kukin yksilöllisellä URI:lla (esim. mssql://<taulun_nimi>/data).

• Taulun datan resurssi
  Mahdollistaa datan lukemisen mistä tahansa taulusta viittaamalla sen resurssi-URI:in; palauttaa ensimmäiset 100 riviä CSV-muodossa sarakeotsikoin.

• Taulujen kuvaukset
  Resursseja listattaessa jokaisesta näkyvästä resurssista ilmoitetaan taulun kuvaus ja MIME-tyyppi, mikä helpottaa LLM-kontekstia.

Työkaluluettelo

• list_resources
  Listaa kaikki käytettävissä olevat taulut MSSQL-tietokannassa ja palauttaa resurssien metatiedot.

• read_resource
  Lukee tietyn taulu-URI:n datan ja palauttaa jopa 100 riviä CSV-muodossa.

• SQL-suoritus
  Tukee SQL-kyselyiden suorittamista päätepisteen kautta, mahdollistaen joustavat dataoperaatiot (viitteet annettu, mutta tarkkaa työkalun nimeä ei mainita).

Tämän MCP-palvelimen käyttötapaukset

• Tietokantatutkimus
  Tekoälyavustajat voivat listata ja kuvata kaikki MSSQL-tietokannan taulut, tukien skeeman löytämistä ja kontekstin rakentamista data science - tai migraatiotehtäviin.

• Data-analyysi ja visualisointi
  Mahdollistaa tekoälymallien hakea taulukoitua dataa suoraan SQL Serveristä analyysia, visualisointia tai raportointia varten, tehostaen liiketoiminta-analytiikkaa.

• Automaattinen raporttien luonti
  SQL-suorittamista ja tiedonhakuominaisuuksia hyödyntäen kehittäjät voivat automatisoida tietovetoisten raporttien tai dashboardien luomisen tekoälyn avulla.

• Koodipohja/data-integraatio
  Mahdollistaa MSSQL-datan helpon integroinnin koodipohjiin tai muihin sovelluksiin MCP-protokollan kautta, tukien ETL- ja automaatioputkia.

• API-vetoinen tietokantayhteys
  Tarjoaa turvallisen, standardoidun API:n yritystason SQL-tietoihin, tehden datasta saavutettavaa erilaisille tekoälypohjaisille työkaluille ja työnkuluille.

Miten asennat palvelimen

Windsurf

1. Varmista, että Node.js ja Python 3.x ovat asennettuina.
2. Asenna py-mcp-mssql ja tarvittavat riippuvuudet.
3. Etsi Windsurf-konfiguraatiotiedosto (esim. settings.json).
4. Lisää MCP-palvelin seuraavalla JSON-pätkällä:

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

5. Tallenna konfiguraatio ja käynnistä Windsurf uudelleen.
6. Varmista yhteys listaamalla käytettävissä olevat palvelimet.

API-avainten suojaaminen

Tallenna MSSQL-tunnukset .env-tiedostoon:

MSSQL_SERVER=oma_palvelin
MSSQL_DATABASE=oma_tietokanta
MSSQL_USER=käyttäjätunnus
MSSQL_PASSWORD=salasana
MSSQL_DRIVER={ODBC Driver 17 for SQL Server}

Esimerkki konfiguraatiosta ympäristömuuttujilla:

"env": {
  "MSSQL_SERVER": "oma_palvelin",
  "MSSQL_DATABASE": "oma_tietokanta",
  "MSSQL_USER": "käyttäjä",
  "MSSQL_PASSWORD": "salasana",
  "MSSQL_DRIVER": "{ODBC Driver 17 for SQL Server}"
}

Claude

1. Varmista, että Python 3.x ja tarvittavat paketit on asennettu.
2. Muokkaa Clauden integraatiotiedostoa.
3. Lisää MCP-palvelimen konfiguraatio:

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

4. Tallenna ja käynnistä Claude uudelleen.
5. Varmista, että MCP-palvelin on käytettävissä.

Cursor

1. Asenna Python 3.x ja kaikki riippuvuudet komennolla pip install -r requirements.txt.
2. Avaa Cursorin konfiguraatiotiedosto.
3. Lisää MCP-palvelin:

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

4. Tallenna ja käynnistä Cursor uudelleen.
5. Testaa MSSQL-resurssien käyttö.

Cline

1. Kloonaa ja asenna py-mcp-mssql-repositorio.
2. Päivitä Cline-konfiguraatiotiedosto.
3. Rekisteröi MCP-palvelin:

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

4. Tallenna muutokset ja käynnistä Cline uudelleen.
5. Listaa resurssit varmistaaksesi asennuksen.

Kuinka käyttää tätä MCP:tä FlowHuntin työnkuluissa

MCP:n käyttö FlowHuntissa

Lisätäksesi MCP-palvelimia FlowHunt-työnkulkuusi, lisää MCP-komponentti flow’hun ja liitä se tekoälyagenttiisi:

Klikkaa MCP-komponenttia avataksesi konfiguraatiopaneelin. Järjestelmän MCP-asetusosiossa lisää MCP-palvelimesi tiedot seuraavassa JSON-muodossa:

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

Kun asetukset on tallennettu, tekoälyagentti voi käyttää MCP:tä työkaluna kaikkien toimintojen ja ominaisuuksien kanssa. Muista vaihtaa “mssql-mcp” MCP-palvelimesi oikeaksi nimeksi ja korvata URL omalla palvelin-URL:llasi.

Yleiskatsaus

Saatavilla olevan tiedon perusteella py-mcp-mssql on toimiva MCP-palvelin, jolla on selkeä dokumentaatio, standardi resurssi- ja työkalualtistus sekä hyvät asennusohjeet, mutta se ei sisällä kehotemalleja eikä eksplisiittistä sampling- tai Roots-tukea. Kokonaisuutena ratkaisu on vahva tietokantakäyttöön, mutta kehittyneet MCP-ominaisuudet voivat puuttua.

MCP-pisteet