py-mcp-mssql MCP Server

Čo robí “py-mcp-mssql” MCP Server?

py-mcp-mssql MCP Server je implementácia Model Context Protocol (MCP) v Pythone navrhnutá na plynulý prístup k databázam Microsoft SQL Server pre AI asistentov a jazykové modely. Sprístupnením databázových operácií cez MCP rozhranie umožňuje AI klientom prezerať schémy SQL tabuliek, vykonávať dopyty a získavať údaje v štandardizovanom formáte. Využíva asynchrónne schopnosti Pythonu, konfiguráciu cez prostredie a integráciu s FastAPI pre efektívnu a spoľahlivú prevádzku. Uľahčuje rozšírené vývojárske workflow pre úlohy ako analýza údajov, generovanie reportov a inteligentná správa databáz, čím zjednodušuje bezpečnú a programovateľnú interakciu AI modelov s enterprise SQL databázami.

Zoznam promptov

V repozitári ani dokumentácii nie sú spomenuté žiadne šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

• Zoznam databázových tabuliek
  Server sprístupňuje všetky dostupné tabuľky v pripojenej MSSQL databáze ako zdroje, pričom každá je reprezentovaná URI (napr. mssql://<table_name>/data).

• Zdroj údajov tabuľky
  Umožňuje čítanie údajov z ľubovoľnej tabuľky odkazom na jej URI zdroja, pričom vracia prvých 100 riadkov ako CSV so záhlavím stĺpcov.

• Popisy tabuliek
  Pri výpise zdrojov sú pre každý zdroj priložené popisy tabuliek a MIME typy, čo uľahčuje kontext pre interakciu s LLM.

Zoznam nástrojov

• list_resources
  Vypíše všetky dostupné tabuľky v MSSQL databáze a vráti metadáta zdrojov.

• read_resource
  Načíta údaje zo špecifikovanej URI tabuľky, vráti maximálne 100 riadkov vo formáte CSV.

• SQL Execution
  Podporuje vykonávanie SQL dopytov cez endpoint, čo umožňuje flexibilné operácie s dátami (detaily spomenuté, ale názov nástroja nie je špecifikovaný).

Použitia tohto MCP servera

• Preskúmanie databázy
  AI asistenti môžu vypísať a popísať všetky tabuľky v MSSQL databáze, čo podporuje objavovanie schém a tvorbu kontextu pre data science alebo migračné úlohy.

• Analýza a vizualizácia údajov
  Umožňuje AI modelom získavať tabuľkové dáta priamo zo SQL Servera na analýzu, vizualizáciu či generovanie reportov a zjednodušuje workflow biznis analytiky.

• Automatizované generovanie reportov
  Vďaka možnostiam vykonávať SQL a získavať údaje môžu vývojári automatizovať tvorbu reportov alebo dashboardov prostredníctvom AI.

• Integrácia kódu/údajov
  Uľahčuje integráciu MSSQL údajov do kódu či iných aplikácií cez MCP protokol – vhodné pre ETL a automatizačné pipeline.

• API-riadený prístup k databáze
  Ponúka bezpečné, štandardizované API na prístup k enterprise SQL údajom, čím ich sprístupňuje rôznym AI nástrojom a workflowom.

Ako ho nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že máte nainštalované Node.js a Python 3.x.
2. Nainštalujte py-mcp-mssql a vyžadované závislosti.
3. Vyhľadajte konfiguračný súbor Windsurf (napr. settings.json).
4. Pridajte MCP server pomocou tohto JSON úseku:

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

5. Uložte konfiguráciu a reštartujte Windsurf.
6. Overte pripojenie výpisom dostupných serverov.

Zabezpečenie API kľúčov

Uložte svoje MSSQL prihlasovacie údaje do súboru .env:

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

Príklad konfigurácie s 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. Uistite sa, že je nainštalovaný Python 3.x a požadované balíky.
2. Upravte konfiguračný súbor integrácie Claude.
3. Pridajte konfiguráciu MCP servera:

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

4. Uložte a reštartujte Claude.
5. Overte dostupnosť MCP servera.

Cursor

1. Nainštalujte Python 3.x a všetky závislosti cez pip install -r requirements.txt.
2. Otvorte konfiguračný súbor Cursor.
3. Pridajte MCP server:

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

4. Uložte a reštartujte Cursor.
5. Otestujte prístup k MSSQL zdrojom.

Cline

1. Naklonujte a nainštalujte repozitár py-mcp-mssql.
2. Aktualizujte svoj konfiguračný súbor Cline.
3. Zaregistrujte MCP server:

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

4. Uložte zmeny a reštartujte Cline.
5. Preverte nastavenie výpisom zdrojov.

Ako používať tento MCP vo flow

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do FlowHunt workflow pridajte komponent MCP do svojho flow a prepojte ho so svojím AI agentom:

Kliknite na komponent MCP a otvorte panel konfigurácie. V systémovej MCP konfigurácii vložte údaje o vašom MCP serveri v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní môže AI agent používať tento MCP ako nástroj so všetkými jeho funkciami a možnosťami. Nezabudnite zmeniť “mssql-mcp” na skutočný názov vášho MCP servera a URL na adresu vášho MCP servera.

Prehľad

Na základe dostupných informácií je py-mcp-mssql funkčný MCP server s jasnou dokumentáciou, štandardným sprístupnením zdrojov a nástrojov a dobrými pokynmi na nastavenie, avšak chýbajú šablóny promptov a explicitná podpora sampling/Roots. Celkovo je ponuka robustná pre databázové použitia, no môže chýbať pokročilejšia MCP funkcionalita.

MCP hodnotenie