Servidor MSSQL MCP

¿Qué hace el Servidor “MSSQL” MCP?

El Servidor MSSQL MCP es una herramienta diseñada para conectar asistentes de IA con bases de datos Microsoft SQL Server, permitiendo interacción avanzada con bases de datos e inteligencia empresarial directamente desde flujos de trabajo de IA. A través del Model Context Protocol (MCP), facilita la ejecución fluida de consultas SQL, análisis de datos empresariales y la generación de notas de inteligencia empresarial. Este servidor permite a agentes de IA y desarrolladores realizar tareas como leer y escribir registros en la base de datos, gestionar esquemas y extraer conocimientos accionables, agilizando así las operaciones y automatizando tareas de inteligencia empresarial. Al conectar fuentes de datos externas con asistentes de IA, MSSQL MCP Server mejora significativamente los flujos de desarrollo y permite automatización inteligente y contextual en entornos empresariales.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompt explícitas en el repositorio o la documentación.

Lista de Recursos

No se listan recursos MCP explícitos en la documentación del repositorio.

Lista de Herramientas

• read_query
  Ejecuta consultas SELECT para leer datos de la base de datos SQL Server.
• write_query
  Ejecuta consultas INSERT, UPDATE o DELETE para modificar registros de la base de datos.
• create_table
  Crea nuevas tablas en la base de datos SQL Server.
• list_tables
  Recupera una lista de todas las tablas presentes en la base de datos.
• describe-table
  Visualiza información de esquema para una tabla específica.
• append_insight
  Añade nuevos conocimientos empresariales al recurso de notas.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Gestión de Bases de Datos
  Permite a agentes de IA leer, escribir y gestionar bases de datos SQL Server, facilitando operaciones CRUD (Crear, Leer, Actualizar, Borrar) de manera programática para un manejo ágil de datos.
• Análisis de Datos Empresariales
  Permite la ejecución de consultas analíticas para extraer, agregar y analizar datos empresariales, lo que ayuda a generar inteligencia empresarial accionable.
• Exploración de Esquemas
  Proporciona herramientas para listar tablas y describir esquemas de tablas, permitiendo una exploración y documentación exhaustiva de la estructura de la base de datos.
• Generación Automatizada de Notas de Inteligencia Empresarial
  La herramienta append_insight puede usarse para generar y registrar automáticamente notas de inteligencia basadas en datos analizados, apoyando la toma de decisiones empresariales.
• Integración con Herramientas de Desarrollo de IA
  Puede integrarse en entornos como Claude, Windsurf, Cursor y Cline para mejorar la automatización de flujos de trabajo y facilitar la prueba y despliegue de aplicaciones de bases de datos impulsadas por IA.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Prerrequisitos: Asegúrate de tener Python 3.x instalado junto con los paquetes requeridos (pyodbc, pydantic, mcp). Instala con pip install -r requirements.txt.

2. Configura la Base de Datos: Crea un archivo config.json en el mismo directorio que server.py con los detalles de conexión a tu SQL Server (ver ejemplo de config abajo).

3. Edita la Configuración: Añade la siguiente entrada a tu archivo de configuración de Windsurf (o Claude Desktop):

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

4. Guarda y Reinicia: Guarda el archivo de configuración y reinicia Windsurf.

5. Verifica la Configuración: Asegúrate de que el servidor MCP esté en funcionamiento y sea accesible desde Windsurf.

Claude

1. Instala los Requisitos: Asegúrate de instalar las dependencias según requirements.txt.

2. Configura la Base de Datos: Crea y completa config.json como se muestra abajo.

3. Añade el Servidor MCP: En claude_desktop_config.json, añade:

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

4. Reinicia Claude Desktop: Reinicia para cargar la nueva configuración.

5. Prueba la Conexión: Confirma la conexión al servidor MSSQL MCP.

Cursor

1. Instala las Dependencias: Usa pip install -r requirements.txt.

2. Configura la Base de Datos: Crea config.json con tus datos de SQL Server.

3. Añade el Servidor MCP en Cursor: En el panel de configuración MCP, añade:

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

4. Guarda/Reinicia: Guarda los cambios y reinicia Cursor.

5. Verifica: Confirma que Cursor reconozca el servidor MCP.

Cline

No hay instrucciones explícitas para Cline. Puedes adaptar el proceso anterior usando el mismo método de configuración JSON.

Ejemplo de config.json para la Conexión a la Base de Datos

{
  "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"
  }
}

Protección de Claves API Usando Variables de Entorno

No hay mención explícita de manejo de claves API ni de uso de variables de entorno en la documentación del repositorio. Asegúrate de establecer credenciales sensibles (como usuario y contraseña) mediante variables de entorno si tu entorno de despliegue lo soporta. Ejemplo de marcador de posición:

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

Cómo usar este MCP dentro de flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP utilizando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “mssql” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la tuya.

Resumen

Nuestra opinión

El Servidor MSSQL MCP ofrece un sólido conjunto de herramientas de base de datos y configuraciones de ejemplo para las principales plataformas, pero carece de definiciones explícitas de prompts/recursos MCP y de orientaciones sobre seguridad/variables de entorno. Es muy útil para la automatización con SQL Server, aunque se beneficiaría de una documentación más rica y mejores prácticas de seguridad.

Calificación: 6/10 — Buenas funcionalidades principales y software abierto, pero le faltan algunas características avanzadas de MCP y mayor profundidad documental.

Puntuación MCP