py-mcp-mssql MCP 服务器

“py-mcp-mssql” MCP 服务器能做什么？

py-mcp-mssql MCP 服务器是基于 Python 的模型上下文协议（MCP）实现，旨在为 AI 助手和大语言模型提供对 Microsoft SQL Server 数据库的无缝访问。通过在 MCP 接口上暴露数据库操作，此服务器让 AI 客户端能够检查 SQL 表结构、执行查询、以标准格式获取数据。它利用异步 Python 能力、基于环境的配置和 FastAPI 集成，实现高效可靠的运行。这极大提升了数据分析、报表生成和智能数据库管理等开发流程，使 AI 模型可以安全、可编程地与企业级 SQL 数据库交互。

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资源列表

• 数据库表资源列表
  服务器将所连接的 MSSQL 数据库内所有可用表作为资源暴露，每个资源用 URI 表示（如 mssql://<table_name>/data）。

• 表数据资源
  可通过资源 URI 读取任意表的数据，返回前 100 行，带列名，格式为 CSV。

• 表描述信息
  在列出资源时，为每个暴露的资源提供表的描述和 MIME 类型，为大模型交互提供上下文。

工具列表

• list_resources
  列出 MSSQL 数据库内所有可用表，并返回资源元数据。

• read_resource
  从指定的表 URI 读取数据，最多返回 100 行，格式为 CSV。

• SQL 执行
  支持通过端点执行 SQL 查询，灵活操作数据（文档中有提及，具体工具名未给出）。

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适用场景

• 数据库探索
  AI 助手可以列出并描述 MSSQL 数据库中的所有表，支持模式发现及为数据科学或迁移任务建立上下文。

• 数据分析与可视化
  使 AI 模型可直接从 SQL Server 获取表格数据用于分析、可视化或报表生成，简化商业分析流程。

• 自动化报表生成
  借助 SQL 执行和数据获取，开发者可用 AI 自动生成数据驱动的报表或仪表盘。

• 代码库/数据集成
  通过 MCP 协议，便捷地将 MSSQL 数据集成到代码库或其他应用，支持 ETL 和自动化管道。

• API 驱动的数据库访问
  提供安全、标准化的 API 访问企业级 SQL 数据，使其可被多种 AI 工具与工作流使用。

如何进行部署

Windsurf

1. 确保已安装 Node.js 和 Python 3.x。
2. 安装 py-mcp-mssql 及所需依赖。
3. 找到 Windsurf 的配置文件（如 settings.json）。
4. 添加 MCP 服务器，使用如下 JSON 片段：

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

5. 保存配置并重启 Windsurf。
6. 通过列出可用服务器验证连接。

安全存储 API 密钥

将 MSSQL 凭据存储在 .env 文件中：

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

带环境变量的配置示例：

"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. 确保 Python 3.x 及所需依赖已安装。
2. 编辑 Claude 集成配置文件。
3. 添加 MCP 服务器配置：

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

4. 保存并重启 Claude。
5. 确认 MCP 服务器可用。

Cursor

1. 通过 pip install -r requirements.txt 安装 Python 3.x 及所有依赖。
2. 打开 Cursor 的配置文件。
3. 添加 MCP 服务器：

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

4. 保存并重启 Cursor。
5. 测试 MSSQL 资源访问。

Cline

1. 克隆并安装 py-mcp-mssql 仓库。
2. 更新 Cline 配置文件。
3. 注册 MCP 服务器：

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

4. 保存并重启 Cline。
5. 列出资源以验证安装。

如何在流程中使用此 MCP

在 FlowHunt 中集成 MCP

要将 MCP 服务器集成到 FlowHunt 流程中，首先添加 MCP 组件并连接到您的 AI 代理：

点击 MCP 组件以打开配置面板。在系统 MCP 配置区域，按如下 JSON 格式填写您的 MCP 服务器信息：

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

配置完成后，AI 代理即可作为工具访问该 MCP 的全部功能。请记得将 “mssql-mcp” 替换为您的 MCP 服务器实际名称，并将 URL 替换为您自己的服务器地址。

总览

根据现有信息，py-mcp-mssql 是一个功能完善的 MCP 服务器，文档清晰，资源和工具暴露标准，部署指导详细，但缺少提示模板和显式采样/Roots 支持。整体方案对数据库应用场景非常适用，但在高级 MCP 功能上略有不足。

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