Serveur MSSQL MCP

Que fait le serveur “MSSQL” MCP ?

Le serveur MSSQL MCP est un outil conçu pour relier les assistants IA aux bases de données Microsoft SQL Server, permettant une interaction avancée avec la base de données et l’intelligence d’affaires directement depuis les workflows IA. Grâce au Model Context Protocol (MCP), il facilite l’exécution transparente de requêtes SQL, l’analyse de données métier et la génération de notes d’analyse. Ce serveur permet aux agents IA et aux développeurs d’effectuer des tâches telles que la lecture et l’écriture d’enregistrements, la gestion des schémas et l’extraction d’insights exploitables, rationalisant ainsi les opérations de base de données et automatisant les tâches d’intelligence d’affaires. En connectant des sources de données externes aux assistants IA, le serveur MSSQL MCP améliore considérablement les workflows de développement et permet une automatisation intelligente et contextuelle dans les environnements d’entreprise.

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 listée dans la documentation du dépôt.

Liste des outils

• read_query
  Exécute des requêtes SELECT pour lire les données de la base SQL Server.
• write_query
  Exécute des requêtes INSERT, UPDATE ou DELETE pour modifier les enregistrements de la base.
• create_table
  Crée de nouvelles tables dans la base SQL Server.
• list_tables
  Récupère la liste de toutes les tables présentes dans la base de données.
• describe-table
  Affiche les informations de schéma pour une table spécifique.
• append_insight
  Ajoute de nouveaux insights métier à la ressource de notes.

Cas d’utilisation de ce serveur MCP

• Gestion de base de données
  Permet aux agents IA de lire, écrire et gérer des bases SQL Server, facilitant les opérations CRUD (Créer, Lire, Mettre à jour, Supprimer) de manière programmatique pour une gestion efficace des données.
• Analyse de données métier
  Autorise l’exécution de requêtes analytiques pour extraire, agréger et analyser des données métier, contribuant à la génération d’informations exploitables.
• Exploration de schéma
  Fournit des outils pour lister les tables et décrire les schémas, permettant une exploration et une documentation complètes de la structure de la base.
• Génération automatisée d’insights métier
  L’outil append_insight peut être utilisé pour générer et consigner automatiquement des notes d’insights en fonction des analyses de données, soutenant la prise de décision.
• Intégration avec des outils de développement IA
  Peut être intégré dans des environnements tels que Claude, Windsurf, Cursor et Cline pour améliorer l’automatisation des workflows et faciliter le test et le déploiement d’applications de base de données pilotées par l’IA.

Comment le configurer

Windsurf

1. Prérequis : Vérifiez que Python 3.x est installé ainsi que les paquets requis (pyodbc, pydantic, mcp). Installez-les avec pip install -r requirements.txt.

2. Configurer la base : Créez un fichier config.json dans le même dossier que server.py avec vos informations de connexion SQL Server (voir exemple ci-dessous).

3. Éditer la configuration : Ajoutez l’entrée suivante dans votre fichier de configuration Windsurf (ou Claude Desktop) :

   {
     "mcpServers": {
       "mssql": {
         "command": "python",
         "args": [
           "~/server.py"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez et redémarrez : Sauvegardez le fichier de configuration et redémarrez Windsurf.

5. Vérifiez l’installation : Vérifiez que le serveur MCP fonctionne et est accessible depuis Windsurf.

Claude

1. Installer les dépendances : Vérifiez que les dépendances sont installées selon requirements.txt.

2. Config base de données : Créez et renseignez config.json comme indiqué ci-dessous.

3. Ajouter le serveur MCP : Dans claude_desktop_config.json, ajoutez :

   {
     "mcpServers": {
       "mssql": {
         "command": "python",
         "args": [
           "~/server.py"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Redémarrez Claude Desktop : Redémarrez pour charger la nouvelle configuration.

5. Testez la connexion : Vérifiez la connexion au serveur MSSQL MCP.

Cursor

1. Installer les dépendances : Utilisez pip install -r requirements.txt.

2. Configurer la base : Créez config.json avec vos paramètres SQL Server.

3. Ajouter le serveur MCP dans Cursor : Dans le panneau de configuration MCP, ajoutez :

   {
     "mcpServers": {
       "mssql": {
         "command": "python",
         "args": [
           "~/server.py"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez/redémarrez : Enregistrez les modifications et redémarrez Cursor.

5. Vérifiez : Vérifiez que le serveur MCP est reconnu dans Cursor.

Cline

Aucune instruction explicite fournie pour Cline. Vous pouvez adapter le processus ci-dessus en utilisant le même format de configuration JSON.

Exemple de config.json pour la connexion à la base

{
  "database": {
    "driver": "ODBC Driver 17 for SQL Server",
    "server": "adresse IP du serveur",
    "database": "nom de la base",
    "username": "nom d'utilisateur",
    "password": "mot de passe",
    "trusted_connection": false
  },
  "server": {
    "name": "mssql-manager",
    "version": "0.1.0"
  }
}

Sécurisation des clés API via variables d’environnement

Aucune mention explicite de la gestion des clés API ou de l’utilisation des variables d’environnement dans la documentation du dépôt. Veillez à renseigner les identifiants sensibles (comme le nom d’utilisateur et le mot de passe) via des variables d’environnement si cela est pris en charge par votre déploiement. Exemple d’espace réservé :

{
  "database": {
    "username": "${MSSQL_USER}",
    "password": "${MSSQL_PASS}"
  }
}

Comment utiliser ce MCP dans des flux

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP à 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 de configuration MCP système, saisissez les détails de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “mssql” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre serveur MCP.

Aperçu

Notre avis

Le serveur MSSQL MCP offre une solide suite d’outils de base de données et des exemples de configuration pour les principales plateformes, mais manque de définitions explicites de prompts/ressources MCP et d’indications sur la sécurité ou les variables d’environnement. Il est très utile pour l’automatisation SQL Server, mais bénéficierait d’une documentation plus riche et de meilleures pratiques de sécurité.

Note : 6/10 — Bonne fonctionnalité de base et open source, mais certaines fonctionnalités MCP avancées et une documentation approfondie font défaut.

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