Hva gjør “MSSQL” MCP-serveren?

MSSQL MCP-server er et verktøy laget for å bygge bro mellom AI-assistenter og Microsoft SQL Server-databaser, og muliggjør avansert databaseinteraksjon og forretningsinnsikt direkte fra AI-arbeidsflyter. Gjennom Model Context Protocol (MCP) legger den til rette for sømløs kjøring av SQL-spørringer, forretningsdataanalyse og generering av innsiktsnotater. Denne serveren gir AI-agenter og utviklere mulighet til å lese og skrive databaseposter, administrere databaseskjema og hente ut handlingsrettet innsikt, og dermed effektivisere databaseoperasjoner og automatisere forretningsinnsiktsoppgaver. Ved å koble eksterne datakilder til AI-assistenter, forbedrer MSSQL MCP-serveren utviklingsarbeidsflyter og muliggjør intelligent, kontekstsensitiv automatisering i bedriftsmiljøer.

Liste over prompts

Det er ikke eksplisitt nevnt noen prompt-maler i depotet eller dokumentasjonen.

Liste over ressurser

Det er ikke eksplisitt listet noen MCP-ressurser i dokumentasjonen til depotet.

Liste over verktøy

• read_query
  Utfør SELECT-spørringer for å lese data fra SQL Server-databasen.
• write_query
  Utfør INSERT, UPDATE eller DELETE-spørringer for å endre databaseposter.
• create_table
  Opprett nye tabeller i SQL Server-databasen.
• list_tables
  Hent en liste over alle tabeller i databasen.
• describe-table
  Vis skjemainformasjon for en spesifikk tabell.
• append_insight
  Legg til ny forretningsinnsikt i notatressursen.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Databaseadministrasjon
  Gir AI-agenter mulighet til å lese, skrive og administrere SQL Server-databaser, og legger til rette for CRUD-operasjoner (Create, Read, Update, Delete) programmessig for effektiv datahåndtering.
• Forretningsdataanalyse
  Muliggjør kjøring av analytiske spørringer for å hente ut, aggregere og analysere forretningsdata, noe som hjelper til med å generere handlingsrettet forretningsinnsikt.
• Skjemautforskning
  Tilbyr verktøy for å liste tabeller og beskrive tabellskjema, som muliggjør grundig utforskning og dokumentasjon av databasestrukturen.
• Automatisk generering av forretningsinnsikt
  Verktøyet append_insight kan brukes til å automatisk generere og loggføre innsiktsnotater basert på analyserte data, og støtte beslutningstaking.
• Integrasjon med AI-utviklingsverktøy
  Kan integreres i miljøer som Claude, Windsurf, Cursor og Cline for å forbedre arbeidsflytautomatisering og forenkle testing og utrulling av AI-drevne databaseapplikasjoner.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Forutsetninger: Sørg for at Python 3.x er installert sammen med nødvendige pakker (pyodbc, pydantic, mcp). Installer med pip install -r requirements.txt.

2. Konfigurer database: Lag en config.json-fil i samme mappe som server.py med dine SQL Server-tilkoblingsdetaljer (se konfigurasjonseksempel under).

3. Rediger konfigurasjon: Legg til følgende i din Windsurf- (eller Claude Desktop-) konfigurasjonsfil:

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

4. Lagre og start på nytt: Lagre konfigurasjonsfilen og start Windsurf på nytt.

5. Verifiser oppsett: Sørg for at MCP-serveren kjører og er tilgjengelig fra Windsurf.

Claude

1. Installer krav: Sørg for at avhengigheter er installert i henhold til requirements.txt.

2. Databasekonfigurasjon: Lag og fyll ut config.json som vist under.

3. Legg til MCP-server: I claude_desktop_config.json, legg til:

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

4. Start Claude Desktop på nytt: Start på nytt for å laste inn ny konfigurasjon.

5. Test tilkobling: Bekreft tilkobling til MSSQL MCP-serveren.

Cursor

1. Installer avhengigheter: Bruk pip install -r requirements.txt.

2. Konfigurer database: Lag config.json med dine SQL Server-innstillinger.

3. Legg til MCP-server i Cursor: I MCP-konfigurasjonspanelet, legg til:

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

4. Lagre/start på nytt: Lagre endringer og start Cursor på nytt.

5. Verifiser: Bekreft at MCP-serveren er gjenkjent i Cursor.

Cline

Det er ikke gitt eksplisitte instruksjoner for Cline. Du kan tilpasse prosessen over ved å bruke samme JSON-konfigurasjonsmetode.

Eksempel på config.json for databasetilkobling

{
  "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"
  }
}

Sikre API-nøkler med miljøvariabler

Det er ikke eksplisitt nevnt håndtering av API-nøkler eller bruk av miljøvariabler i dokumentasjonen. Sørg for å sette sensitive opplysninger (som brukernavn og passord) via miljøvariabler hvis det støttes av ditt oppsett. Eksempel på plassholder:

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

Slik bruker du denne MCP-serveren i flows

Bruk av MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flowen og koble den til din AI-agent:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon legger du inn MCP-serverdetaljene dine i dette JSON-formatet:

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

Når den er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-serveren som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “mssql” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytte ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Vår vurdering

MSSQL MCP-server gir et solid sett med databaseverktøy og eksempelkonfigurasjoner for større plattformer, men mangler eksplisitte MCP prompt-/ressursdefinisjoner og sikkerhets-/miljøvariabelveiledning. Den er svært nyttig for SQL Server-automatisering, men vil dra nytte av rikere dokumentasjon og beste praksis for sikkerhet.

Vurdering: 6/10 — God kjernefunksjonalitet og åpen kildekode, men mangler noen avanserte MCP-funksjoner og dokumentasjonsdybde.

MCP-score