Serveur MCP py-mcp-mssql

Que fait le serveur MCP “py-mcp-mssql” ?

Le serveur MCP py-mcp-mssql est une implémentation Python du Model Context Protocol (MCP) conçue pour fournir un accès fluide aux bases de données Microsoft SQL Server pour les assistants IA et les modèles de langage. En exposant les opérations de base de données via l’interface MCP, ce serveur permet aux clients IA d’inspecter les schémas de tables SQL, d’exécuter des requêtes et de récupérer des données dans un format standardisé. Il exploite les capacités asynchrones de Python, la configuration par variables d’environnement et l’intégration FastAPI pour garantir une opération efficace et fiable. Cela facilite le développement de workflows avancés pour des tâches telles que l’analyse de données, la génération de rapports et la gestion intelligente de bases SQL, rendant l’interaction avec des bases SQL d’entreprise plus simple, sécurisée et programmatique pour les modèles IA.

Liste des Prompts

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

Liste des ressources

• Liste des tables de la base
  Le serveur expose toutes les tables disponibles de la base MSSQL connectée sous forme de ressources, chacune représentée par une URI (ex : mssql://<table_name>/data).

• Ressource de données de table
  Permet de lire les données de toute table en référant son URI de ressource, renvoyant les 100 premières lignes au format CSV avec les en-têtes de colonnes.

• Descriptions de tables
  Lors de la liste des ressources, les descriptions de tables et les types MIME sont inclus pour chaque ressource exposée, aidant à fournir du contexte lors des interactions avec les LLMs.

Liste des outils

• list_resources
  Liste toutes les tables disponibles dans la base MSSQL, renvoyant les métadonnées des ressources.

• read_resource
  Lit les données d’une table spécifiée par son URI, jusqu’à 100 lignes au format CSV.

• Exécution SQL
  Prend en charge l’exécution de requêtes SQL via un endpoint, permettant des opérations de données flexibles (détails référencés mais nom exact de l’outil non spécifié).

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Exploration de base de données
  Les assistants IA peuvent lister et décrire toutes les tables d’une base MSSQL, facilitant la découverte des schémas et la contextualisation pour des tâches de data science ou de migration.

• Analyse et visualisation de données
  Permet aux modèles IA d’extraire des données tabulaires directement depuis SQL Server pour analyse, visualisation ou génération de rapports, accélérant les workflows d’analytique métier.

• Génération automatisée de rapports
  En s’appuyant sur l’exécution SQL et la récupération de données, les développeurs peuvent automatiser la création de rapports ou tableaux de bord pilotés par la donnée via l’IA.

• Intégration codebase/données
  Facilite l’intégration aisée des données MSSQL dans des bases de code ou applications tierces via MCP, soutenant l’ETL et les pipelines d’automatisation.

• Accès base de données piloté par API
  Offre une API sécurisée et standardisée pour accéder aux données SQL d’entreprise, la rendant accessible à divers outils et workflows alimentés par l’IA.

Comment le configurer

Windsurf

1. Vérifiez que Node.js et Python 3.x sont installés.
2. Installez py-mcp-mssql ainsi que les dépendances requises.
3. Repérez votre fichier de configuration Windsurf (ex : settings.json).
4. Ajoutez le serveur MCP à l’aide du snippet JSON suivant :

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

5. Sauvegardez la configuration et redémarrez Windsurf.
6. Vérifiez la connexion en listant les serveurs disponibles.

Sécurisation des clés API

Stockez vos identifiants MSSQL dans un fichier .env :

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

Exemple de config avec env :

"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. Vérifiez que Python 3.x et les paquets nécessaires sont installés.
2. Modifiez le fichier d’intégration Claude.
3. Ajoutez la configuration du serveur MCP :

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

4. Sauvegardez et redémarrez Claude.
5. Confirmez que le serveur MCP est disponible.

Cursor

1. Installez Python 3.x et toutes les dépendances via pip install -r requirements.txt.
2. Ouvrez le fichier de configuration de Cursor.
3. Ajoutez le serveur MCP :

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

4. Sauvegardez et redémarrez Cursor.
5. Testez l’accès aux ressources MSSQL.

Cline

1. Clonez et installez le dépôt py-mcp-mssql.
2. Mettez à jour votre fichier de configuration Cline.
3. Enregistrez le serveur MCP :

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

4. Sauvegardez les modifications et redémarrez Cline.
5. Listez les ressources pour vérifier la configuration.

Comment utiliser ce MCP dans les flux

Utiliser MCP dans FlowHunt

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

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

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

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

Vue d’ensemble

Sur la base des informations disponibles, py-mcp-mssql est un serveur MCP fonctionnel avec une documentation claire, une exposition standardisée des ressources et outils, et de bonnes instructions de configuration, mais il manque de modèles de prompts et de prise en charge explicite de l’échantillonnage/Roots. L’offre globale est robuste pour les usages orientés base de données mais peut manquer de fonctionnalités MCP avancées.

Score MCP