Serveur de Base de Données MCP

Que fait le serveur MCP “Serveur de Base de Données MCP” ?

Le Serveur de Base de Données MCP est un serveur Model Context Protocol (MCP) conçu pour offrir des capacités d’accès simplifié aux bases de données pour les assistants IA et les outils de développement comme Claude. Il permet une connectivité sécurisée et programmatique avec une variété de systèmes de bases de données populaires, dont SQLite, SQL Server, PostgreSQL et MySQL. Fonctionnant comme un pont entre les agents IA et les bases de données externes, le Serveur de Base de Données MCP permet aux développeurs d’effectuer des requêtes, de gérer du contenu et d’interagir directement avec des données structurées depuis leurs workflows ou pipelines d’automatisation. Cette intégration améliore la productivité en permettant d’exécuter efficacement et de façon cohérente des tâches courantes, telles que l’interrogation de tables ou la mise à jour de données, et favorise ainsi la création d’applications IA conscientes du contexte.

Liste des Prompts

Aucun modèle de prompt n’est explicitement mentionné dans le dépôt ou la documentation.

Liste des Ressources

Aucune “ressource” MCP explicite n’est détaillée dans la documentation ou le code disponible.

Liste des Outils

Aucune liste directe d’“outils” MCP n’est fournie dans la documentation ou l’index du serveur.

Cas d’Utilisation de ce Serveur MCP

• Gestion de Base de Données
  Permet aux assistants IA ou scripts de se connecter et de gérer en toute sécurité différents types de bases de données (SQLite, SQL Server, PostgreSQL, MySQL), en supportant les opérations telles que l’interrogation, la mise à jour et l’exploration de schémas.

• Analytique et Reporting
  Facilite la récupération et l’agrégation automatisées de données à des fins de reporting, permettant aux utilisateurs de poser des questions sur des données stockées dans diverses bases et de recevoir des réponses structurées.

• Intégration à l’Automatisation
  Sert de back-end pour les systèmes d’automatisation de workflows nécessitant un accès en temps réel aux bases de données, par exemple pour mettre à jour des enregistrements ou générer des alertes sur des changements de données.

• Support au Développement d’Applications
  Fournit la connectivité back-end pour le développement d’applications pilotées par IA nécessitant un accès dynamique (lecture/écriture) à des bases de données d’entreprise ou locales.

Comment l’installer

Windsurf

1. Vérifiez que Node.js est installé sur votre système.
2. Installez le Serveur de Base de Données MCP globalement :

   npm install -g @executeautomation/database-server@latest
   

3. Ouvrez le fichier de configuration Windsurf (généralement windsurf.config.json).
4. Ajoutez l’entrée du Serveur de Base de Données MCP :

   {
     "mcpServers": {
       "database-server": {
         "command": "database-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

5. Sauvegardez et redémarrez Windsurf. Vérifiez la connectivité dans le tableau de bord MCP.

Sécurisation des clés API
Stockez les identifiants sensibles dans des variables d’environnement :

{
  "env": {
    "DB_PASSWORD": "votre_mot_de_passe"
  },
  "inputs": {
    "password": "${DB_PASSWORD}"
  }
}

Claude

1. Installez Node.js si ce n’est pas déjà fait.
2. Installez globalement le Serveur de Base de Données MCP :

   npm install -g @executeautomation/database-server@latest
   

3. Mettez à jour le fichier de configuration MCP de Claude avec :

   {
     "mcpServers": {
       "database-server": {
         "command": "database-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Sauvegardez, redémarrez Claude, et confirmez que le serveur MCP est accessible.

Sécurisation des clés API
Définissez les identifiants comme variables d’environnement et référencez-les dans la configuration.

Cursor

1. Vérifiez que Node.js est installé.
2. Exécutez :

   npm install -g @executeautomation/database-server@latest
   

3. Modifiez le cursor.config.json de Cursor pour inclure :

   {
     "mcpServers": {
       "database-server": {
         "command": "database-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Sauvegardez et redémarrez Cursor. Vérifiez l’enregistrement du serveur.

Sécurisation des clés API
Utilisez les variables d’environnement comme dans les exemples précédents.

Cline

1. Vérifiez que Node.js est installé.
2. Installez le serveur globalement :

   npm install -g @executeautomation/database-server@latest
   

3. Mettez à jour cline.config.json :

   {
     "mcpServers": {
       "database-server": {
         "command": "database-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Sauvegardez, redémarrez Cline et confirmez que le Serveur de Base de Données MCP fonctionne.

Sécurisation des clés API
Référencez les identifiants via les variables d’environnement comme indiqué ci-dessus.

Comment utiliser ce MCP dans des flux

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

{
  "database-server": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://votreserveurmcp.exemple/pathtothemcp/url"
  }
}

Une fois configuré, l’agent IA peut maintenant utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à adapter “database-server” au nom effectif de votre serveur MCP et à remplacer l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

D’après les informations disponibles, le Serveur de Base de Données MCP se concentre sur une connectivité robuste aux bases de données et propose des pratiques de configuration standard, mais il manque de documentation détaillée sur les prompts, ressources, et outils MCP dans le dépôt public.

Notre avis

Ce MCP offre une intégration solide aux bases de données pour les workflows IA et une bonne documentation pour l’installation et l’utilisation. Cependant, il manque des définitions explicites de prompts, ressources et outils MCP, qui sont importantes pour maximiser l’utilisabilité et l’interopérabilité dans les environnements MCP.

Score MCP

Note :
D’après les deux tableaux ci-dessus, ce MCP obtient un score de 5/10. Il est fiable et open source, avec des instructions d’installation claires et des cas d’utilisation pertinents, mais l’absence de définitions explicites de prompts, ressources et outils MCP limite considérablement son utilité et son interopérabilité.