py-mcp-mssql Máy chủ MCP

Máy chủ MCP “py-mcp-mssql” làm gì?

Máy chủ py-mcp-mssql MCP là một triển khai Model Context Protocol (MCP) dựa trên Python, được thiết kế để cung cấp quyền truy cập liền mạch vào cơ sở dữ liệu Microsoft SQL Server cho các trợ lý AI và mô hình ngôn ngữ. Bằng cách công khai các thao tác cơ sở dữ liệu thông qua giao diện MCP, máy chủ này cho phép khách hàng AI kiểm tra lược đồ bảng SQL, thực thi truy vấn và truy xuất dữ liệu ở định dạng chuẩn hóa. Nó tận dụng khả năng bất đồng bộ của Python, cấu hình dựa trên môi trường và tích hợp FastAPI để vận hành hiệu quả và đáng tin cậy. Điều này giúp nâng cao quy trình phát triển cho các nhiệm vụ như phân tích dữ liệu, tạo báo cáo và quản lý cơ sở dữ liệu thông minh, giúp mô hình AI dễ dàng tương tác với cơ sở dữ liệu SQL doanh nghiệp một cách an toàn và lập trình.

Danh sách Prompt

Không có mẫu prompt nào được đề cập trong kho lưu trữ hoặc tài liệu.

Danh sách tài nguyên

• Liệt kê bảng cơ sở dữ liệu
  Máy chủ công khai tất cả các bảng hiện có trong cơ sở dữ liệu MSSQL được kết nối dưới dạng tài nguyên, mỗi bảng được đại diện bởi một URI (ví dụ: mssql://<table_name>/data).

• Tài nguyên dữ liệu bảng
  Cho phép đọc dữ liệu từ bất kỳ bảng nào thông qua URI tài nguyên của nó, trả về 100 dòng đầu tiên dưới dạng CSV kèm tiêu đề cột.

• Mô tả bảng
  Khi liệt kê tài nguyên, mô tả bảng và kiểu MIME được cung cấp cho mỗi tài nguyên, hỗ trợ xây dựng ngữ cảnh cho các tương tác LLM.

Danh sách công cụ

• list_resources
  Liệt kê tất cả các bảng hiện có trong cơ sở dữ liệu MSSQL, trả về siêu dữ liệu tài nguyên.

• read_resource
  Đọc dữ liệu từ một URI bảng cụ thể, trả về tối đa 100 dòng ở định dạng CSV.

• Thực thi SQL
  Hỗ trợ thực thi truy vấn SQL thông qua một endpoint, cho phép thao tác dữ liệu linh hoạt (được nhắc đến nhưng không chỉ định tên công cụ cụ thể).

Các trường hợp sử dụng Máy chủ MCP này

• Khám phá cơ sở dữ liệu
  Trợ lý AI có thể liệt kê và mô tả tất cả các bảng trong cơ sở dữ liệu MSSQL, hỗ trợ khám phá lược đồ và xây dựng ngữ cảnh cho các tác vụ khoa học dữ liệu hoặc di chuyển dữ liệu.

• Phân tích và trực quan hóa dữ liệu
  Cho phép mô hình AI lấy dữ liệu dạng bảng trực tiếp từ SQL Server để phân tích, trực quan hóa hoặc tạo báo cáo, tối ưu quy trình phân tích doanh nghiệp.

• Tạo báo cáo tự động
  Bằng cách tận dụng thực thi SQL và truy xuất dữ liệu, lập trình viên có thể tự động hóa việc tạo báo cáo hoặc dashboard dựa trên dữ liệu với AI.

• Tích hợp mã nguồn/dữ liệu
  Hỗ trợ tích hợp dữ liệu MSSQL vào mã nguồn hoặc ứng dụng khác thông qua giao thức MCP, giúp xây dựng pipeline ETL và tự động hóa.

• Truy cập cơ sở dữ liệu qua API
  Cung cấp API chuẩn hóa, an toàn để truy cập dữ liệu SQL doanh nghiệp, phù hợp cho nhiều công cụ và quy trình AI khác nhau.

Hướng dẫn cài đặt

Windsurf

1. Đảm bảo bạn đã cài đặt Node.js và Python 3.x.
2. Cài đặt py-mcp-mssql và các phụ thuộc cần thiết.
3. Tìm file cấu hình Windsurf của bạn (ví dụ: settings.json).
4. Thêm máy chủ MCP bằng đoạn mã JSON sau:

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

5. Lưu cấu hình và khởi động lại Windsurf.
6. Kiểm tra kết nối bằng cách liệt kê các máy chủ khả dụng.

Bảo mật API Key

Lưu thông tin xác thực MSSQL của bạn vào file .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}

Ví dụ cấu hình với biến môi trường:

"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. Đảm bảo đã cài Python 3.x và các gói cần thiết.
2. Sửa file tích hợp Claude.
3. Thêm cấu hình máy chủ MCP:

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

4. Lưu và khởi động lại Claude.
5. Xác nhận máy chủ MCP đã khả dụng.

Cursor

1. Cài đặt Python 3.x và tất cả phụ thuộc bằng pip install -r requirements.txt.
2. Mở file cấu hình của Cursor.
3. Thêm máy chủ MCP:

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

4. Lưu và khởi động lại Cursor.
5. Kiểm tra truy cập tài nguyên MSSQL.

Cline

1. Clone và cài đặt kho py-mcp-mssql.
2. Cập nhật file cấu hình Cline.
3. Đăng ký máy chủ MCP:

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

4. Lưu thay đổi và khởi động lại Cline.
5. Liệt kê tài nguyên để kiểm tra cài đặt.

Cách sử dụng MCP này trong flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt của bạn, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối với tác nhân AI của bạn:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, chèn thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, tác nhân AI hiện có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và khả năng của nó. Lưu ý thay “mssql-mcp” thành tên thực tế của máy chủ MCP bạn sử dụng và thay thế URL bằng URL máy chủ MCP của bạn.

Tổng quan

Dựa trên thông tin hiện có, py-mcp-mssql là một máy chủ MCP hoạt động tốt với tài liệu rõ ràng, khả năng công khai tài nguyên & công cụ chuẩn, và hướng dẫn cài đặt chi tiết, tuy nhiên thiếu mẫu prompt và hỗ trợ sampling/Roots rõ ràng. Tổng thể giải pháp mạnh cho các trường hợp sử dụng cơ sở dữ liệu, nhưng có thể thiếu các tính năng MCP nâng cao.

Điểm MCP