MSSQL MCP Server

Vad gör “MSSQL” MCP Server?

MSSQL MCP Server är ett verktyg utformat för att koppla samman AI-assistenter med Microsoft SQL Server-databaser och möjliggör avancerad databasinteraktion och affärsanalys direkt från AI-arbetsflöden. Genom Model Context Protocol (MCP) möjliggör den sömlös körning av SQL-frågor, analys av affärsdata och skapande av affärsinsiktsnoteringar. Servern ger AI-agenter och utvecklare möjlighet att läsa och skriva databasposter, hantera databasscheman och ta fram åtgärdsinriktade insikter, vilket effektiviserar databasdriften och automatiserar affärsanalys. Genom att koppla externa datakällor till AI-assistenter förbättrar MSSQL MCP Server utvecklingsflöden och möjliggör intelligent, kontextmedveten automation i företagsmiljöer.

Lista över promptar

Inga promptmallar nämns uttryckligen i repositoryt eller dokumentationen.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-resurser anges i repositoryts dokumentation.

Lista över verktyg

• read_query
  Kör SELECT-frågor för att läsa data från SQL Server-databasen.
• write_query
  Kör INSERT-, UPDATE- eller DELETE-frågor för att ändra databasinformation.
• create_table
  Skapa nya tabeller i SQL Server-databasen.
• list_tables
  Hämta en lista över alla tabeller i databasen.
• describe-table
  Visa schema-information för en specifik tabell.
• append_insight
  Lägg till nya affärsinsikter i memo-resursen.

Användningsområden för denna MCP Server

• Databashantering
  Möjliggör för AI-agenter att läsa, skriva och hantera SQL Server-databaser samt underlättar CRUD-operationer (Create, Read, Update, Delete) programmatiskt för effektiv datahantering.
• Affärsdataanalys
  Möjliggör körning av analytiska frågor för att extrahera, aggregera och analysera affärsdata, vilket hjälper till att generera åtgärdsinriktad affärsanalys.
• Schemautforskning
  Tillhandahåller verktyg för att lista tabeller och beskriva tabellscheman, vilket möjliggör grundlig utforskning och dokumentation av databasstrukturen.
• Automatiserad generering av affärsinsikter
  Verktyget append_insight kan användas för att automatiskt skapa och logga affärsinsiktsnoteringar baserat på analyserad data och därmed stödja affärsbeslut.
• Integration med AI-utvecklingsverktyg
  Kan integreras i miljöer som Claude, Windsurf, Cursor och Cline för att förbättra arbetsflödesautomation och underlätta testning och driftsättning av AI-drivna databasapplikationer.

Hur sätter man upp det

Windsurf

1. Förutsättningar: Säkerställ att Python 3.x är installerat tillsammans med nödvändiga paket ("pyodbc", "pydantic", "mcp"). Installera med pip install -r requirements.txt.

2. Konfigurera databas: Skapa en config.json-fil i samma katalog som server.py med dina SQL Server-anslutningsuppgifter (se konfigurations-exempel nedan).

3. Redigera konfiguration: Lägg in följande i din Windsurf- (eller Claude Desktop-) konfigurationsfil:

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

4. Spara och starta om: Spara konfigurationsfilen och starta om Windsurf.

5. Verifiera installation: Kontrollera att MCP-servern är igång och tillgänglig från Windsurf.

Claude

1. Installera beroenden: Säkerställ att beroenden är installerade enligt requirements.txt.

2. Databaskonfiguration: Skapa och fyll i config.json som visas nedan.

3. Lägg till MCP Server: Lägg till i claude_desktop_config.json:

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

4. Starta om Claude Desktop: Starta om för att ladda den nya konfigurationen.

5. Testa anslutning: Bekräfta anslutningen till MSSQL MCP-servern.

Cursor

1. Installera beroenden: Använd pip install -r requirements.txt.

2. Konfigurera databas: Skapa config.json med dina SQL Server-inställningar.

3. Lägg till MCP-server i Cursor: I MCP-konfigurationspanelen, lägg till:

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

4. Spara/starta om: Spara ändringar och starta om Cursor.

5. Verifiera: Bekräfta att MCP-servern känns igen i Cursor.

Cline

Inga explicita instruktioner ges för Cline. Du kan anpassa ovanstående process med samma JSON-konfigurationsmetod.

Exempel på config.json för databasanslutning

{
  "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"
  }
}

Säkerställ API-nycklar med miljövariabler

Ingen explicit information om hantering av API-nycklar eller miljövariabler ges i repositoryts dokumentation. Se till att ange känsliga uppgifter (som användarnamn och lösenord) via miljövariabler om det stöds av din installation. Exempel på platshållare:

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

Så använder du denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, ange dina MCP-serveruppgifter med detta JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att ändra “mssql” till namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.

Översikt

Vår bedömning

MSSQL MCP Server erbjuder ett stabilt utbud av databasverktyg och exempelkonfigurationer för större plattformar, men saknar explicita MCP-prompt-/resursdefinitioner och vägledning kring säkerhet/miljövariabler. Det är mycket användbart för SQL Server-automation, men skulle gynnas av rikare dokumentation och säkerhetsrekommendationer.

Betyg: 6/10 — God grundfunktionalitet och öppen källkod, men saknar några avancerade MCP-funktioner och djupare dokumentation.

MCP Betyg