MSSQL MCP 서버

“MSSQL” MCP 서버란 무엇을 하나요?

MSSQL MCP 서버는 AI 어시스턴트와 Microsoft SQL Server 데이터베이스를 연결하여, AI 워크플로우에서 고급 데이터베이스 상호작용과 비즈니스 인텔리전스를 직접 수행할 수 있도록 설계된 도구입니다. Model Context Protocol(MCP)을 통해 SQL 쿼리 실행, 비즈니스 데이터 분석, 비즈니스 인사이트 메모 생성을 매끄럽게 지원합니다. 이 서버를 통해 AI 에이전트와 개발자는 데이터베이스 레코드 읽기/쓰기, 스키마 관리, 인사이트 추출 등 업무 자동화와 데이터베이스 작업을 간소화할 수 있습니다. 외부 데이터 소스를 AI 어시스턴트와 연결함으로써, MSSQL MCP 서버는 개발 워크플로우를 크게 향상시키고, 엔터프라이즈 환경에서 지능적이고 컨텍스트를 인식하는 자동화를 실현합니다.

프롬프트 목록

저장소 또는 문서에 명시적으로 언급된 프롬프트 템플릿이 없습니다.

리소스 목록

저장소 문서에 별도의 MCP 리소스가 명시되어 있지 않습니다.

도구 목록

• read_query
  SQL Server 데이터베이스에서 데이터를 읽어오는 SELECT 쿼리 실행
• write_query
  INSERT, UPDATE, DELETE 쿼리로 데이터베이스 레코드 수정
• create_table
  SQL Server 데이터베이스에 새로운 테이블 생성
• list_tables
  데이터베이스 내 모든 테이블 목록 조회
• describe-table
  특정 테이블의 스키마 정보 확인
• append_insight
  비즈니스 인사이트를 메모 리소스에 추가

MCP 서버 활용 예시

• 데이터베이스 관리
  AI 에이전트가 SQL Server 데이터베이스를 읽고, 쓰고, 관리할 수 있어 CRUD(생성, 조회, 수정, 삭제) 작업을 자동화합니다.
• 비즈니스 데이터 분석
  분석 쿼리를 실행하여 데이터를 집계·분석하고, 실행 가능한 비즈니스 인텔리전스를 생성할 수 있습니다.
• 스키마 탐색
  테이블 목록 및 테이블 구조 정보를 조회하는 도구를 제공해, 데이터베이스 구조를 효과적으로 탐색하고 문서화할 수 있습니다.
• 비즈니스 인사이트 자동 생성
  append_insight 도구를 통해 분석된 데이터를 기반으로 비즈니스 인사이트 메모를 자동 생성·기록해 의사결정을 지원합니다.
• AI 개발 도구와의 통합
  Claude, Windsurf, Cursor, Cline 등 환경에 통합하여 워크플로우 자동화와 AI 기반 데이터베이스 응용프로그램 테스트·배포를 지원합니다.

설치 방법

Windsurf

1. 사전 준비: Python 3.x, pyodbc, pydantic, mcp 등 필수 패키지 설치(pip install -r requirements.txt 사용).

2. 데이터베이스 설정: server.py와 같은 폴더에 SQL Server 연결 정보를 담은 config.json 파일 생성(아래 예시 참조).

3. 설정 파일 수정: Windsurf(또는 Claude Desktop) 설정 파일에 다음 항목 추가:

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

4. 저장 및 재시작: 설정 파일 저장 후 Windsurf를 재시작.

5. 설정 확인: MCP 서버가 Windsurf에서 정상 연결되는지 확인.

Claude

1. 필수 패키지 설치: requirements.txt에 명시된 의존성 설치.

2. 데이터베이스 설정: 아래 예시와 같이 config.json 생성 및 작성.

3. MCP 서버 등록: claude_desktop_config.json에 다음 내용 추가:

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

4. Claude Desktop 재시작: 새 설정 반영을 위해 재시작.

5. 연결 테스트: MSSQL MCP 서버 연결 확인.

Cursor

1. 종속성 설치: pip install -r requirements.txt 사용.

2. 데이터베이스 설정: SQL Server 설정 정보로 config.json 생성.

3. Cursor에 MCP 서버 추가: MCP 설정 패널에 다음 내용 추가:

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

4. 저장/재시작: 변경사항 저장 후 Cursor 재시작.

5. 인식 확인: Cursor에서 MCP 서버 인식 여부 확인.

Cline

Cline에 대한 명시적 가이드는 없지만, 동일한 JSON 구성 방식으로 위 절차를 참고해 설정할 수 있습니다.

데이터베이스 연결용 config.json 예시

{
  "database": {
    "driver": "ODBC Driver 17 for SQL Server",
    "server": "server ip",
    "database": "db name",
    "username": "username",
    "password": "password",
    "trusted_connection": false
  },
  "server": {
    "name": "mssql-manager",
    "version": "0.1.0"
  }
}

환경 변수로 API 키 안전하게 관리하기

저장소 문서에 API 키 관리나 환경 변수 사용 관련 내용은 명시되지 않았습니다. 배포 환경에서 지원되는 경우 민감한 자격 증명(예: username, password)은 환경 변수로 설정하세요. 예시:

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

MCP를 플로우에 적용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에서 아래와 같이 MCP 서버 정보를 JSON 형식으로 입력하세요:

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

설정이 완료되면, AI 에이전트가 해당 MCP의 모든 기능을 도구로 사용할 수 있습니다. “mssql"을 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인 MCP 서버 주소로 변경해주세요.

요약

의견

MSSQL MCP 서버는 주요 플랫폼을 위한 데이터베이스 도구와 예시 설정을 잘 제공하지만, 명시적 MCP 프롬프트/리소스 정의와 보안·환경 변수 안내가 부족합니다. SQL Server 자동화에는 매우 유용하나, 문서와 보안 관련 모범 사례가 보강된다면 더욱 뛰어날 것입니다.

평가: 6/10 — 핵심 기능과 오픈소스는 우수하나, 고급 MCP 기능 및 문서 깊이가 다소 아쉽습니다.

MCP 점수