MSSQL MCP 服务器

“MSSQL” MCP 服务器能做什么？

MSSQL MCP 服务器是一款专为将 AI 助手与 Microsoft SQL Server 数据库对接而设计的工具，实现从 AI 工作流中直接进行高级数据库交互与商业智能。通过模型上下文协议（MCP），它支持无缝执行 SQL 查询、业务数据分析和业务洞察备忘录的生成。该服务器让 AI 代理和开发者可以执行读取和写入数据库记录、管理数据库结构、提取可操作洞察等任务，从而简化数据库操作并自动化商业智能流程。MSSQL MCP 服务器通过连接外部数据源与 AI 助手，大幅提升开发效率，实现企业级环境下的智能、上下文感知自动化。

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资源列表

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工具列表

• read_query
  执行 SELECT 查询，从 SQL Server 数据库读取数据。
• write_query
  执行 INSERT、UPDATE 或 DELETE 查询，修改数据库记录。
• create_table
  在 SQL Server 数据库中新建表。
• list_tables
  获取数据库中所有表的列表。
• describe-table
  查看指定表的结构信息。
• append_insight
  向备忘录资源新增业务洞察内容。

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该 MCP 服务器的应用场景

• 数据库管理
  让 AI 代理能够读取、写入和管理 SQL Server 数据库，实现程序化 CRUD（创建、读取、更新、删除）操作，简化数据处理。
• 业务数据分析
  支持执行分析型查询，提取、汇总并分析业务数据，有助于生成可执行的商业智能洞察。
• 结构探索
  提供列出表和描述表结构的工具，方便深入了解和文档化数据库结构。
• 自动生成业务洞察
  利用 append_insight 工具可基于分析数据自动生成并记录业务洞察备忘录，辅助业务决策。
• 与 AI 开发工具集成
  可集成于 Claude、Windsurf、Cursor 和 Cline 等环境，提升工作流自动化能力，便于测试和部署 AI 驱动的数据库应用。

如何配置

Windsurf

1. 前置条件：确保已安装 Python 3.x 及所需依赖包（pyodbc、pydantic、mcp）。可用 pip install -r requirements.txt 安装。

2. 配置数据库：在与 server.py 同目录下创建包含 SQL Server 连接信息的 config.json 文件（配置示例见下）。

3. 编辑配置：在 Windsurf（或 Claude Desktop）配置文件中添加如下内容：

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

4. 保存并重启：保存配置文件并重启 Windsurf。

5. 验证设置：确保 MCP 服务器已运行并可被 Windsurf 访问。

Claude

1. 安装依赖：确保按 requirements.txt 安装了依赖包。

2. 数据库配置：如下面例子创建并填写 config.json。

3. 添加 MCP 服务器：在 claude_desktop_config.json 中添加：

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

4. 重启 Claude Desktop：重启加载新配置。

5. 测试连接：确认能连接到 MSSQL MCP 服务器。

Cursor

1. 安装依赖：使用 pip install -r requirements.txt。

2. 配置数据库：创建包含 SQL Server 信息的 config.json。

3. 在 Cursor 添加 MCP 服务器：在 MCP 配置面板中添加：

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

4. 保存/重启：保存更改并重启 Cursor。

5. 验证：确认 MCP 服务器已被 Cursor 识别。

Cline

Cline 没有专门的说明。你可以参照上述流程，采用相同的 JSON 配置方法。

数据库连接 config.json 示例

{
  "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"
  }
}

用环境变量保护 API 密钥

仓库文档未明确说明 API 密钥处理或环境变量用法。请确保在部署时用环境变量（如 username 和 password）存放敏感凭据。如支持，可示例如下：

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

在流程中如何使用 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要将 MCP 服务器集成到 FlowHunt 工作流，首先在流程中添加 MCP 组件，并将其连接到你的 AI 代理：

点击 MCP 组件打开配置面板。在系统 MCP 配置部分，按以下 JSON 格式填写你的 MCP 服务器信息：

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

配置完成后，AI 代理即可作为工具使用该 MCP 的全部功能。请记得将 “mssql” 替换为你 MCP 服务器的实际名称，并将 URL 替换为你自己的 MCP 服务器地址。

概览

我们的看法

MSSQL MCP 服务器为主流平台提供了完善的数据库工具和配置示例，但缺乏明确的 MCP 提示词/资源定义及安全/环境变量指引。对于 SQL Server 自动化非常有用，但如能补充更丰富的文档和安全最佳实践会更好。

评分：6/10 — 核心功能扎实且开源，但部分高级 MCP 特性和文档深度有待提升。

MCP 评分