Wat doet de “MSSQL” MCP Server?

De MSSQL MCP Server is een tool die ontworpen is om AI-assistenten te koppelen aan Microsoft SQL Server-databases, zodat geavanceerde database-interactie en business intelligence direct vanuit AI-workflows mogelijk wordt. Via het Model Context Protocol (MCP) maakt het naadloze uitvoering van SQL-queries, zakelijke data-analyse en het genereren van inzichtnotities mogelijk. Deze server stelt AI-agenten en ontwikkelaars in staat om taken uit te voeren zoals het lezen en schrijven van database-records, het beheren van databaseschema’s en het verkrijgen van bruikbare inzichten, waardoor database-operaties worden gestroomlijnd en business intelligence-taken geautomatiseerd. Door externe databronnen aan AI-assistenten te koppelen, verbetert MSSQL MCP Server de ontwikkelworkflows aanzienlijk en maakt het intelligente, contextbewuste automatisering in bedrijfsomgevingen mogelijk.

Lijst van Prompts

Er worden geen prompt-sjablonen expliciet genoemd in de repository of documentatie.

Lijst van Resources

Er worden geen expliciete MCP-resources opgesomd in de documentatie van de repository.

Lijst van Tools

• read_query
  Voer SELECT-queries uit om data uit de SQL Server-database te lezen.
• write_query
  Voer INSERT-, UPDATE- of DELETE-queries uit om database-records te wijzigen.
• create_table
  Maak nieuwe tabellen aan binnen de SQL Server-database.
• list_tables
  Haal een lijst op van alle tabellen in de database.
• describe-table
  Bekijk schema-informatie van een specifieke tabel.
• append_insight
  Voeg nieuwe zakelijke inzichten toe aan de memo-resource.

Gebruikstoepassingen van deze MCP Server

• Databasebeheer
  Stelt AI-agenten in staat SQL Server-databases te lezen, schrijven en beheren, wat CRUD-operaties (Create, Read, Update, Delete) programmeerbaar maakt voor efficiënte data-afhandeling.
• Zakelijke data-analyse
  Maakt het uitvoeren van analytische queries mogelijk om zakelijke data te extraheren, te aggregeren en te analyseren, wat helpt bij het genereren van bruikbare inzichten.
• Schema-verkenning
  Biedt tools om tabellen te tonen en schemastructuren te beschrijven, zodat je de opbouw van de database grondig kunt verkennen en documenteren.
• Geautomatiseerde generatie van zakelijke inzichten
  Met de append_insight-tool kun je automatisch zakelijke inzichtnotities genereren en loggen op basis van geanalyseerde data, ter ondersteuning van besluitvorming.
• Integratie met AI-ontwikkeltools
  Kan geïntegreerd worden in omgevingen als Claude, Windsurf, Cursor en Cline voor workflowautomatisering en het testen/deployen van AI-gedreven database-applicaties.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Vereisten: Zorg dat Python 3.x is geïnstalleerd met de benodigde pakketten (pyodbc, pydantic, mcp). Installeer met pip install -r requirements.txt.

2. Database configureren: Maak een config.json-bestand aan in dezelfde map als server.py met je SQL Server-verbinding (zie configuratievoorbeeld hieronder).

3. Configuratie aanpassen: Voeg de volgende regel toe aan je Windsurf- (of Claude Desktop-) configuratiebestand:

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

4. Opslaan en herstarten: Sla het configuratiebestand op en herstart Windsurf.

5. Installatie controleren: Controleer of de MCP-server draait en toegankelijk is vanuit Windsurf.

Claude

1. Vereisten installeren: Zorg dat afhankelijkheden geïnstalleerd zijn volgens requirements.txt.

2. Database configureren: Maak en vul config.json in zoals hieronder getoond.

3. MCP Server toevoegen: Voeg in claude_desktop_config.json toe:

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

4. Herstart Claude Desktop: Herstart om de nieuwe configuratie te laden.

5. Verbinding testen: Controleer de verbinding met de MSSQL MCP-server.

Cursor

1. Afhankelijkheden installeren: Gebruik pip install -r requirements.txt.

2. Database configureren: Maak config.json aan met je SQL Server-instellingen.

3. MCP Server toevoegen in Cursor: Voeg in het MCP-configuratiepaneel toe:

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

4. Opslaan/herstarten: Sla wijzigingen op en herstart Cursor.

5. Bevestigen: Controleer of de MCP-server wordt herkend in Cursor.

Cline

Geen expliciete instructies voor Cline. Je kunt het bovenstaande proces volgen met dezelfde JSON-configuratiemethode.

Voorbeeld config.json voor databaseverbinding

{
  "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"
  }
}

API-sleutels beveiligen met omgevingsvariabelen

Er wordt geen expliciete vermelding gemaakt van API-sleutelafhandeling of gebruik van omgevingsvariabelen in de repository-documentatie. Zorg ervoor dat gevoelige gegevens (zoals gebruikersnaam en wachtwoord) via omgevingsvariabelen worden ingesteld, indien ondersteund door je deployment. Voorbeeld:

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

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, voeg je de MCP-component toe aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op de MCP-component om het configuratiescherm te openen. Voeg in het systeem-MCP-configuratiegedeelte je MCP-servergegevens toe met dit JSON-formaat:

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

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu gebruiken als tool met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “mssql” te wijzigen naar de naam van jouw MCP-server en vervang de URL door je eigen MCP-server-URL.

Overzicht

Onze mening

MSSQL MCP Server biedt een degelijke set databanktools en voorbeeldconfiguraties voor belangrijke platforms, maar mist expliciete MCP-prompt-/resourcedefinities en beveiligings-/omgevingstips. Zeer bruikbaar voor SQL Server-automatisering, maar zou baat hebben bij uitgebreidere documentatie en security best practices.

Beoordeling: 6/10 — Goede kernfunctionaliteit en open source, maar mist enkele geavanceerde MCP-functies en diepgaander documentatie.

MCP-score