Serwer MSSQL MCP

Do czego służy serwer “MSSQL” MCP?

MSSQL MCP Server to narzędzie stworzone do łączenia asystentów AI z bazami danych Microsoft SQL Server, umożliwiając zaawansowaną interakcję z bazą i analitykę biznesową bezpośrednio z przepływów AI. Dzięki Model Context Protocol (MCP) umożliwia płynne wykonywanie zapytań SQL, analizę danych biznesowych oraz generowanie notatek z analiz. Serwer pozwala agentom AI i deweloperom wykonywać takie zadania jak odczyt i zapis danych, zarządzanie schematem bazy oraz uzyskiwanie wartościowych wniosków, usprawniając tym samym operacje na bazie i automatyzując analitykę biznesową. Poprzez integrację zewnętrznych źródeł danych z asystentami AI, MSSQL MCP Server znacząco usprawnia procesy developerskie i umożliwia inteligentną, kontekstową automatyzację w środowiskach korporacyjnych.

Lista promptów

W repozytorium ani w dokumentacji nie wymieniono jawnie szablonów promptów.

Lista zasobów

W dokumentacji repozytorium nie wymieniono jawnie zasobów MCP.

Lista narzędzi

• read_query
  Wykonuje zapytania SELECT do odczytu danych z bazy SQL Server.
• write_query
  Wykonuje zapytania INSERT, UPDATE lub DELETE do modyfikacji rekordów w bazie.
• create_table
  Tworzy nowe tabele w bazie SQL Server.
• list_tables
  Pobiera listę wszystkich tabel w bazie.
• describe-table
  Wyświetla informacje o schemacie wskazanej tabeli.
• append_insight
  Dodaje nowe wnioski biznesowe do zasobu notatek.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Zarządzanie bazą danych
  Umożliwia agentom AI odczyt, zapis i zarządzanie bazą SQL Server, wspierając operacje CRUD (Create, Read, Update, Delete) w sposób programistyczny dla usprawnienia obsługi danych.
• Analiza danych biznesowych
  Pozwala wykonywać zapytania analityczne w celu wydobycia, agregacji i analizy danych biznesowych, co wspiera generowanie praktycznych wniosków biznesowych.
• Eksploracja schematów
  Udostępnia narzędzia do listowania tabel i opisu ich schematów, ułatwiając szczegółową eksplorację i dokumentację struktury bazy.
• Automatyczne generowanie wniosków biznesowych
  Narzędzie append_insight pozwala automatycznie generować i zapisywać notatki z analiz na podstawie przeanalizowanych danych, wspierając podejmowanie decyzji biznesowych.
• Integracja z narzędziami developerskimi AI
  Może być integrowany z środowiskami takimi jak Claude, Windsurf, Cursor i Cline, usprawniając automatyzację przepływów pracy oraz testowanie i wdrożenia aplikacji AI korzystających z baz danych.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Wymagania wstępne: Upewnij się, że masz zainstalowany Python 3.x oraz pakiety (pyodbc, pydantic, mcp). Zainstaluj poleceniem pip install -r requirements.txt.

2. Konfiguracja bazy: Utwórz plik config.json w tym samym katalogu co server.py z danymi połączenia do SQL Server (patrz poniżej).

3. Edycja konfiguracji: Dodaj poniższy wpis do pliku konfiguracyjnego Windsurf (lub Claude Desktop):

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

4. Zapisz i zrestartuj: Zapisz plik konfiguracyjny i zrestartuj Windsurf.

5. Weryfikacja: Upewnij się, że serwer MCP działa i jest dostępny z Windsurf.

Claude

1. Instalacja zależności: Upewnij się, że zainstalowano zależności zgodnie z requirements.txt.

2. Konfiguracja bazy: Utwórz i uzupełnij config.json zgodnie z poniższym przykładem.

3. Dodaj serwer MCP: W pliku claude_desktop_config.json dodaj:

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

4. Restartuj Claude Desktop: Zrestartuj, by wczytać nową konfigurację.

5. Testuj połączenie: Potwierdź połączenie z MSSQL MCP Server.

Cursor

1. Instalacja zależności: Użyj pip install -r requirements.txt.

2. Konfiguracja bazy: Utwórz config.json z ustawieniami SQL Server.

3. Dodaj serwer MCP w Cursor: W panelu konfiguracji MCP dodaj:

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

4. Zapisz/zrestartuj: Zapisz zmiany i zrestartuj Cursor.

5. Weryfikacja: Potwierdź, że serwer MCP jest widoczny w Cursor.

Cline

Brak jawnych instrukcji dla Cline. Możesz zaadaptować powyższy proces, używając tego samego formatu konfiguracji JSON.

Przykład config.json do połączenia z bazą

{
  "database": {
    "driver": "ODBC Driver 17 for SQL Server",
    "server": "adres serwera",
    "database": "nazwa bazy",
    "username": "nazwa użytkownika",
    "password": "hasło",
    "trusted_connection": false
  },
  "server": {
    "name": "mssql-manager",
    "version": "0.1.0"
  }
}

Zabezpieczanie kluczy API za pomocą zmiennych środowiskowych

W dokumentacji repozytorium nie ma jawnych informacji o obsłudze kluczy API lub zmiennych środowiskowych. Upewnij się, że wrażliwe dane (np. login i hasło) ustawiasz jako zmienne środowiskowe, jeśli umożliwia to Twoje wdrożenie. Przykładowy placeholder:

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

Jak używać MCP we flow

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z przepływem pracy w FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połącz go z agentem AI:

Kliknij w komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji ustawień systemowych MCP wklej szczegóły serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, by zamienić “mssql” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP oraz podać swój własny adres URL.

Przegląd

Nasza opinia

MSSQL MCP Server oferuje solidny zestaw narzędzi bazodanowych i przykłady konfiguracji dla głównych platform, ale brakuje mu jawnych definicji promptów MCP, zasobów oraz wskazówek dotyczących bezpieczeństwa/zmiennych środowiskowych. Jest bardzo przydatny do automatyzacji SQL Server, jednak zyskałby na rozbudowanej dokumentacji i najlepszych praktykach bezpieczeństwa.

Ocena: 6/10 — Dobra funkcjonalność bazowa i open source, ale brakuje zaawansowanych funkcji MCP i głębi dokumentacji.

Wynik MCP