py-mcp-mssql MCP-server

Vad gör “py-mcp-mssql” MCP-servern?

py-mcp-mssql MCP-servern är en Python-baserad implementation av Model Context Protocol (MCP) som är utformad för att ge sömlös åtkomst till Microsoft SQL Server-databaser för AI-assistenter och språkmodeller. Genom att exponera databasoperationer via MCP-gränssnittet möjliggör denna server för AI-klienter att inspektera SQL-tabellscheman, köra frågor och hämta data i ett standardiserat format. Den utnyttjar asynkrona Python-funktioner, miljöbaserad konfiguration och FastAPI-integration för effektiv och tillförlitlig drift. Detta underlättar förbättrade utvecklingsflöden för uppgifter som dataanalys, rapportgenerering och intelligent databasadministration, vilket gör det enklare för AI-modeller att interagera med SQL-databaser av företagsklass på ett säkert och programmässigt sätt.

Lista över promptar

Inga promptmallar nämns i repositoryt eller dokumentationen.

Lista över resurser

• Uppräkning av databastabeller
  Servern exponerar alla tillgängliga tabeller i den anslutna MSSQL-databasen som resurser, var och en representerad av en URI (t.ex. mssql://<table_name>/data).

• Tabelldataresurs
  Möjliggör läsning av data från vilken tabell som helst genom att referera till dess resurs-URI, och returnerar de första 100 raderna som CSV med kolumnrubriker.

• Tabellbeskrivningar
  Vid uppräkning av resurser inkluderas tabellbeskrivningar och MIME-typer för varje exponerad resurs, vilket ger bättre sammanhang för LLM-interaktioner.

Lista över verktyg

• list_resources
  Listar alla tillgängliga tabeller i MSSQL-databasen och returnerar resursmetadata.

• read_resource
  Läser data från angiven tabell-URI och returnerar upp till 100 rader i CSV-format.

• SQL-exekvering
  Stödjer exekvering av SQL-frågor via ett endpoint, vilket möjliggör flexibla dataoperationer (detaljer refererade men exakt verktygsnamn ej specificerat).

Användningsområden för denna MCP-server

• Databasutforskning
  AI-assistenter kan lista och beskriva alla tabeller i en MSSQL-databas, vilket stödjer schemasökning och kontextbyggande för datavetenskap eller migreringsuppgifter.

• Dataanalys och visualisering
  Möjliggör för AI-modeller att hämta tabulära data direkt från SQL Server för analys, visualisering eller rapportgenerering och effektiviserar affärsanalysflöden.

• Automatiserad rapportgenerering
  Genom att använda SQL-exekvering och datahämtning kan utvecklare automatisera skapandet av datadrivna rapporter eller dashboards med hjälp av AI.

• Kodbas/data-integrering
  Underlättar enkel integrering av MSSQL-data i kodbaser eller andra applikationer via MCP-protokollet, vilket stödjer ETL och automationspipelines.

• API-drivna databasåtkomst
  Erbjuder ett säkert, standardiserat API för att komma åt företagsdata i SQL, vilket gör det tillgängligt för olika AI-drivna verktyg och arbetsflöden.

Så sätter du upp det

Windsurf

1. Se till att du har Node.js och Python 3.x installerat.
2. Installera py-mcp-mssql och nödvändiga beroenden.
3. Lokalisera din Windsurf-konfigurationsfil (t.ex. settings.json).
4. Lägg till MCP-servern med följande JSON-snutt:

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

5. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
6. Verifiera anslutningen genom att lista tillgängliga servrar.

Säkerhet för API-nycklar

Förvara dina MSSQL-uppgifter i en .env-fil:

MSSQL_SERVER=din_server
MSSQL_DATABASE=din_databas
MSSQL_USER=ditt_användarnamn
MSSQL_PASSWORD=ditt_lösenord
MSSQL_DRIVER={ODBC Driver 17 for SQL Server}

Exempelkonfiguration med env:

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

Claude

1. Se till att Python 3.x och nödvändiga paket är installerade.
2. Redigera Claudes integrationsfil.
3. Lägg till MCP-serverkonfigurationen:

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

4. Spara och starta om Claude.
5. Bekräfta att MCP-servern är tillgänglig.

Cursor

1. Installera Python 3.x och alla beroenden via pip install -r requirements.txt.
2. Öppna Cursors konfigurationsfil.
3. Lägg till MCP-servern:

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

4. Spara och starta om Cursor.
5. Testa åtkomst till MSSQL-resurser.

Cline

1. Klona och installera py-mcp-mssql-repositoryt.
2. Uppdatera din Cline-konfigurationsfil.
3. Registrera MCP-servern:

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

4. Spara ändringar och starta om Cline.
5. Lista resurser för att verifiera installationen.

Så använder du denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde börjar du 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 lägger du in dina MCP-serveruppgifter i detta JSON-format:

{
  "mssql-mcp": {
    "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 möjligheter. Kom ihåg att byta ut “mssql-mcp” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Baserat på tillgänglig information är py-mcp-mssql en fungerande MCP-server med tydlig dokumentation, standardresurs- och verktygsexponering samt bra installationsanvisningar, men saknar promptmallar och explicit sampling/Roots-stöd. Helhetsintrycket är robust för databasfall men kan sakna avancerade MCP-funktioner.

MCP-betyg