py-mcp-mssql MCP Server

Wat doet de “py-mcp-mssql” MCP Server?

De py-mcp-mssql MCP Server is een op Python gebaseerde implementatie van het Model Context Protocol (MCP), ontworpen om naadloze toegang tot Microsoft SQL Server-databases te bieden aan AI-assistenten en language models. Door databasebewerkingen via de MCP-interface beschikbaar te stellen, kunnen AI-cliënten SQL-tabelschema’s inspecteren, query’s uitvoeren en gegevens ophalen in een gestandaardiseerd formaat. Het maakt gebruik van asynchrone Python-mogelijkheden, omgevingsgebaseerde configuratie en FastAPI-integratie voor efficiënte en betrouwbare werking. Dit vergemakkelijkt verbeterde ontwikkelworkflows voor taken zoals data-analyse, rapportage en intelligente databasebeheer, waardoor het eenvoudiger wordt voor AI-modellen om veilig en programmatisch met enterprise-grade SQL-databases te werken.

Lijst van Prompts

Er worden geen prompt-templates vermeld in de repository of documentatie.

Lijst van Resources

• Database Tabellijst
  De server stelt alle beschikbare tabellen in de verbonden MSSQL-database beschikbaar als resources, elk weergegeven door een URI (bijv. mssql://<table_name>/data).

• Tabeldata-resource
  Maakt het mogelijk om gegevens uit elke tabel op te halen via de resource-URI, waarbij de eerste 100 rijen als CSV met kolomkoppen worden teruggegeven.

• Tabelbeschrijvingen
  Bij het weergeven van resources worden tabelbeschrijvingen en MIME-types toegevoegd voor elke resource, wat context biedt voor LLM-interacties.

Lijst van Tools

• list_resources
  Geeft alle beschikbare tabellen in de MSSQL-database weer met resource-metadata.

• read_resource
  Leest gegevens uit een opgegeven tabel-URI, tot maximaal 100 rijen in CSV-formaat.

• SQL-uitvoering
  Ondersteunt het uitvoeren van SQL-query’s via een endpoint, waarmee flexibele gegevensbewerkingen mogelijk zijn (details genoemd, maar exacte toolnaam niet gespecificeerd).

Gebruikstoepassingen van deze MCP Server

• Databaseverkenning
  AI-assistenten kunnen alle tabellen in een MSSQL-database weergeven en beschrijven, ter ondersteuning van schema-ontdekking en contextopbouw voor data science- of migratietaken.

• Data-analyse en visualisatie
  Hiermee kunnen AI-modellen tabelgegevens direct uit SQL Server ophalen voor analyse, visualisatie of het genereren van rapporten, waardoor business analytics-workflows worden gestroomlijnd.

• Automatische rapportgeneratie
  Door gebruik te maken van SQL-uitvoering en data-opvraging kunnen ontwikkelaars geautomatiseerd databasede rapporten of dashboards maken met AI.

• Codebase/Data-integratie
  Vereenvoudigt de integratie van MSSQL-data in codebases of andere applicaties via het MCP-protocol, ter ondersteuning van ETL- en automatiseringspijplijnen.

• API-gedreven database-toegang
  Biedt een veilige, gestandaardiseerde API voor toegang tot enterprise SQL-data, waardoor het toegankelijk wordt voor uiteenlopende AI-gedreven tools en workflows.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat je Node.js en Python 3.x geïnstalleerd hebt.
2. Installeer py-mcp-mssql en de benodigde afhankelijkheden.
3. Zoek je Windsurf-configuratiebestand (bijvoorbeeld settings.json).
4. Voeg de MCP-server toe met het volgende JSON-fragment:

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

5. Sla de configuratie op en herstart Windsurf.
6. Controleer de verbinding door beschikbare servers te weergeven.

API-sleutels beveiligen

Sla je MSSQL-inloggegevens op in een .env-bestand:

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

Voorbeeldconfiguratie met 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. Zorg dat Python 3.x en de benodigde pakketten geïnstalleerd zijn.
2. Bewerk het Claude-integratiebestand.
3. Voeg de MCP-serverconfiguratie toe:

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

4. Sla op en herstart Claude.
5. Controleer of de MCP-server beschikbaar is.

Cursor

1. Installeer Python 3.x en alle afhankelijkheden via pip install -r requirements.txt.
2. Open het configuratiebestand van Cursor.
3. Voeg de MCP-server toe:

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

4. Sla op en herstart Cursor.
5. Test toegang tot MSSQL-resources.

Cline

1. Clone en installeer de py-mcp-mssql-repository.
2. Werk je Cline-configuratiebestand bij.
3. Registreer de MCP-server:

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

4. Sla wijzigingen op en herstart Cline.
5. Toon resources om de installatie te verifiëren.

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

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

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

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

Als dit is geconfigureerd, kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “mssql-mcp” te vervangen door de daadwerkelijke naam van jouw MCP-server en de URL aan te passen naar je eigen MCP-server-URL.

Overzicht

Op basis van de beschikbare informatie is py-mcp-mssql een functionele MCP-server met duidelijke documentatie, standaard resource- en tool-exposure en goede installatie-instructies, maar zonder prompt-templates en expliciete sampling/Roots-ondersteuning. Het totaalpakket is robuust voor databasegebruik, maar kan geavanceerde MCP-functionaliteit missen.

MCP Score