py-mcp-mssql MCP 서버

“py-mcp-mssql” MCP 서버는 무엇을 하나요?

py-mcp-mssql MCP 서버는 Model Context Protocol(MCP)의 Python 기반 구현체로, AI 어시스턴트와 언어 모델이 Microsoft SQL Server 데이터베이스에 원활하게 접근할 수 있도록 설계되었습니다. 데이터베이스 작업을 MCP 인터페이스로 노출함으로써, AI 클라이언트가 SQL 테이블 스키마를 탐색하고, 쿼리를 실행하며, 표준화된 형식으로 데이터를 가져올 수 있습니다. 비동기 Python 기능, 환경 기반 설정, FastAPI 통합을 활용해 효율적이고 신뢰성 있는 운영을 제공합니다. 이를 통해 데이터 분석, 리포트 생성, 지능형 데이터베이스 관리 등 개발 워크플로우를 강화하며, AI 모델이 엔터프라이즈급 SQL 데이터베이스와 안전하고 프로그래밍적으로 상호작용할 수 있게 합니다.

프롬프트 목록

저장소나 문서에서 프롬프트 템플릿이 언급되지 않았습니다.

리소스 목록

• 데이터베이스 테이블 목록
  서버는 연결된 MSSQL 데이터베이스 내 모든 테이블을 URI(예: mssql://<table_name>/data) 형태의 리소스로 노출합니다.

• 테이블 데이터 리소스
  리소스 URI를 참조하여 원하는 테이블의 데이터를 읽을 수 있으며, 최대 100행의 데이터를 컬럼 헤더와 함께 CSV로 반환합니다.

• 테이블 설명
  리소스 목록 조회 시, 각 테이블 리소스에 대한 설명과 MIME 타입 정보를 함께 제공하여 LLM 상호작용에 도움이 됩니다.

도구 목록

• list_resources
  MSSQL 데이터베이스 내 사용 가능한 모든 테이블을 목록으로 제공하며, 리소스 메타데이터를 반환합니다.

• read_resource
  지정한 테이블 URI의 데이터를 읽어 최대 100행을 CSV 형식으로 반환합니다.

• SQL 실행
  엔드포인트를 통해 SQL 쿼리 실행을 지원하여 유연한 데이터 작업이 가능합니다(도구 이름은 명시되어 있지 않음).

MCP 서버 활용 사례

• 데이터베이스 탐색
  AI 어시스턴트가 MSSQL 데이터베이스 내 모든 테이블을 목록화 및 설명할 수 있어, 데이터 과학 또는 마이그레이션 작업의 스키마 발견 및 컨텍스트 구축에 도움을 줍니다.

• 데이터 분석 및 시각화
  AI 모델이 SQL Server에서 테이블 데이터를 직접 가져와 분석, 시각화, 리포트 생성을 할 수 있어 비즈니스 분석 워크플로우를 간소화합니다.

• 자동 리포트 생성
  SQL 실행 및 데이터 조회 기능을 활용해, 개발자가 AI로 데이터 기반 리포트나 대시보드를 자동화할 수 있습니다.

• 코드베이스/데이터 통합
  MCP 프로토콜을 통해 코딩 환경이나 타 애플리케이션에 MSSQL 데이터를 쉽게 통합할 수 있어 ETL, 자동화 파이프라인에 활용됩니다.

• API 기반 데이터베이스 접근
  엔터프라이즈 SQL 데이터에 대한 안전하고 표준화된 API를 제공하여, 다양한 AI 기반 도구와 워크플로우에서 활용할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. Node.js와 Python 3.x가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. py-mcp-mssql 및 필요한 종속성을 설치하세요.
3. Windsurf 설정 파일(예: settings.json)을 찾으세요.
4. 다음 JSON 스니펫을 사용해 MCP 서버를 추가하세요:

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

5. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
6. 사용 가능한 서버 목록을 조회해 연결을 확인하세요.

API 키 보안

MSSQL 자격 증명은 .env 파일에 저장하세요:

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

env 예시 설정:

"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. Python 3.x와 필수 패키지가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Claude 통합 파일을 편집하세요.
3. MCP 서버 설정을 추가하세요:

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

4. 저장 후 Claude를 재시작하세요.
5. MCP 서버가 사용 가능한지 확인하세요.

Cursor

1. Python 3.x 및 모든 종속성을 pip install -r requirements.txt로 설치하세요.
2. Cursor 설정 파일을 여세요.
3. MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.
5. MSSQL 리소스 접근을 테스트하세요.

Cline

1. py-mcp-mssql 저장소를 클론 및 설치하세요.
2. Cline 설정 파일을 업데이트하세요.
3. MCP 서버를 등록하세요:

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

4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. 리소스 목록을 조회해 연동을 확인하세요.

플로우 내에서 MCP 사용 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 구역에서 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면, AI 에이전트는 MCP의 모든 기능과 도구에 접근할 수 있습니다. “mssql-mcp"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 본인의 MCP 서버 URL로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

제공된 정보를 종합하면, py-mcp-mssql은 명확한 문서와 표준화된 리소스/도구 노출, 우수한 설치 가이드를 갖춘 실용적 MCP 서버이지만, 프롬프트 템플릿 및 명시적 샘플링/루트 기능은 부족합니다. 전반적으로 데이터베이스 활용에 견고하지만, 고급 MCP 기능은 다소 부족할 수 있습니다.

MCP 점수