py-mcp-mssql MCP Server

Hva gjør “py-mcp-mssql” MCP Server?

py-mcp-mssql MCP Server er en Python-basert implementering av Model Context Protocol (MCP) utviklet for å gi sømløs tilgang til Microsoft SQL Server-databaser for AI-assistenter og språkmodeller. Ved å eksponere databaseoperasjoner over MCP-grensesnittet, gjør denne serveren det mulig for AI-klienter å inspisere SQL-tabellskjemaer, utføre spørringer og hente data i et standardisert format. Den benytter asynkrone Python-funksjoner, miljøbasert konfigurasjon og FastAPI-integrasjon for effektiv og pålitelig drift. Dette legger til rette for forbedrede utviklingsflyter for oppgaver som dataanalyse, rapportgenerering og intelligent databasestyring, og gjør det lettere for AI-modeller å samhandle med SQL-databaser på bedriftsnivå på en sikker og programmessig måte.

Liste over Prompter

Ingen prompt-maler er nevnt i depotet eller dokumentasjonen.

Liste over Ressurser

• Liste over databasetabeller
  Serveren eksponerer alle tilgjengelige tabeller i den tilkoblede MSSQL-databasen som ressurser, hver representert av en URI (f.eks. mssql://<table_name>/data).

• Tabelldatressurs
  Gir mulighet til å lese data fra enhver tabell ved å referere til dens ressurs-URI, og returnerer de første 100 radene som CSV med kolonneoverskrifter.

• Tabellbeskrivelser
  Ved oppføring av ressurser inkluderes tabellbeskrivelser og MIME-typer for hver eksponerte ressurs, noe som gir kontekst for LLM-interaksjoner.

Liste over Verktøy

• list_resources
  Viser alle tilgjengelige tabeller i MSSQL-databasen og returnerer ressursmetadata.

• read_resource
  Leser data fra en spesifisert tabell-URI og returnerer opptil 100 rader i CSV-format.

• SQL-eksekvering
  Støtter kjøring av SQL-spørringer via et endepunkt, noe som muliggjør fleksible dataoperasjoner (detaljer referert, men nøyaktig verktøynavn ikke spesifisert).

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Databaseutforskning
  AI-assistenter kan vise og beskrive alle tabeller i en MSSQL-database, noe som støtter skjemaoppdagelse og kontekstbygging for data science- eller migreringsoppgaver.

• Dataanalyse og visualisering
  Gjør det mulig for AI-modeller å hente tabulære data direkte fra SQL Server for analyse, visualisering eller generering av rapporter, og effektiviserer arbeidsflyter for forretningsanalyse.

• Automatisert rapportgenerering
  Ved å bruke SQL-eksekvering og datauthenting kan utviklere automatisere opprettelsen av databaserte rapporter eller dashbord ved hjelp av AI.

• Kodebase-/dataintegrasjon
  Forenkler integrering av MSSQL-data i kodebaser eller andre applikasjoner via MCP-protokollen, og støtter ETL- og automatiseringspipeliner.

• API-drevet databaseadgang
  Tilbyr et sikkert, standardisert API for tilgang til SQL-data på bedriftnivå, slik at det blir tilgjengelig for ulike AI-drevne verktøy og arbeidsflyter.

Hvordan sette det opp

Windsurf

1. Sørg for at du har Node.js og Python 3.x installert.
2. Installer py-mcp-mssql og nødvendige avhengigheter.
3. Finn Windsurf-konfigurasjonsfilen din (f.eks. settings.json).
4. Legg til MCP-serveren med følgende JSON-utdrag:

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

5. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
6. Bekreft tilkoblingen ved å vise tilgjengelige servere.

Sikring av API-nøkler

Lagre MSSQL-legitimasjonen din i en .env-fil:

MSSQL_SERVER=din_server
MSSQL_DATABASE=din_database
MSSQL_USER=dit_brukernavn
MSSQL_PASSWORD=dit_passord
MSSQL_DRIVER={ODBC Driver 17 for SQL Server}

Eksempel på konfigurasjon med env:

"env": {
  "MSSQL_SERVER": "din_server",
  "MSSQL_DATABASE": "din_db",
  "MSSQL_USER": "din_bruker",
  "MSSQL_PASSWORD": "ditt_passord",
  "MSSQL_DRIVER": "{ODBC Driver 17 for SQL Server}"
}

Claude

1. Sørg for at Python 3.x og nødvendige pakker er installert.
2. Rediger Claude-integrasjonsfilen.
3. Legg til MCP-serverkonfigurasjonen:

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

4. Lagre og start Claude på nytt.
5. Bekreft at MCP-serveren er tilgjengelig.

Cursor

1. Installer Python 3.x og alle avhengigheter via pip install -r requirements.txt.
2. Åpne Cursors konfigurasjonsfil.
3. Legg til MCP-serveren:

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

4. Lagre og start Cursor på nytt.
5. Test tilgang til MSSQL-ressurser.

Cline

1. Klon og installer py-mcp-mssql-repositoriet.
2. Oppdater din Cline-konfigurasjonsfil.
3. Registrer MCP-serveren:

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

4. Lagre endringer og start Cline på nytt.
5. List ressurser for å bekrefte oppsettet.

Hvordan bruke denne MCP-en i flyter

Bruke MCP i FlowHunt

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

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

{
  "mssql-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://dinkmcpserver.eksempel/stidtilmcp/url"
  }
}

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

Oversikt

Basert på tilgjengelig informasjon er py-mcp-mssql en funksjonell MCP-server med tydelig dokumentasjon, standard ressurs- og verktøylevering og gode oppsettsinstrukser, men mangler prompt-maler og eksplisitt sampling-/Roots-støtte. Den samlede løsningen er robust for databasebruk, men kan mangle avanserte MCP-funksjoner.

MCP-score