Server MSSQL MCP

Cosa fa il Server “MSSQL” MCP?

Il Server MSSQL MCP è uno strumento progettato per mettere in comunicazione assistenti AI e database Microsoft SQL Server, abilitando interazione avanzata con il database e business intelligence direttamente nei flussi AI. Attraverso il Model Context Protocol (MCP), facilita l’esecuzione di query SQL, analisi di dati aziendali e generazione di memo di insight aziendali. Questo server permette ad agenti AI e sviluppatori di svolgere attività come lettura e scrittura di record, gestione dello schema del database ed estrazione di insight azionabili, semplificando le operazioni e automatizzando i compiti di business intelligence. Collegando fonti dati esterne agli assistenti AI, MSSQL MCP Server migliora sensibilmente i flussi di sviluppo e abilita automazione intelligente e contestuale in ambienti aziendali.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt è esplicitamente menzionato nel repository o nella documentazione.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa MCP esplicita è elencata nella documentazione del repository.

Elenco degli Strumenti

• read_query
  Esegui query SELECT per leggere dati dal database SQL Server.
• write_query
  Esegui query INSERT, UPDATE o DELETE per modificare i record del database.
• create_table
  Crea nuove tabelle all’interno del database SQL Server.
• list_tables
  Recupera l’elenco di tutte le tabelle presenti nel database.
• describe-table
  Visualizza le informazioni di schema per una tabella specifica.
• append_insight
  Aggiungi nuovi insight aziendali alla risorsa memo.

Casi d’Uso di questo Server MCP

• Gestione Database
  Permette agli agenti AI di leggere, scrivere e gestire database SQL Server, facilitando operazioni CRUD (Create, Read, Update, Delete) in modo programmato per una gestione dati semplificata.
• Analisi Dati Aziendali
  Consente l’esecuzione di query analitiche per estrarre, aggregare e analizzare dati aziendali, generando business intelligence azionabile.
• Esplorazione Schema
  Fornisce strumenti per elencare le tabelle e descrivere gli schemi, permettendo un’esplorazione dettagliata e la documentazione della struttura del database.
• Generazione Automatica di Insight Aziendali
  Lo strumento append_insight può essere usato per generare e registrare automaticamente memo di insight aziendali in base ai dati analizzati, supportando le decisioni di business.
• Integrazione con Strumenti di Sviluppo AI
  Può essere integrato in ambienti come Claude, Windsurf, Cursor e Cline per migliorare l’automazione dei flussi di lavoro e facilitare test e deploy di applicazioni AI-driven sui database.

Come configurarlo

Windsurf

1. Prerequisiti: Assicurati che Python 3.x sia installato insieme ai pacchetti richiesti (pyodbc, pydantic, mcp). Installa con pip install -r requirements.txt.

2. Configura il Database: Crea un file config.json nella stessa cartella di server.py con i dettagli di connessione SQL Server (vedi esempio config sotto).

3. Modifica la Configurazione: Aggiungi la seguente voce al file di configurazione di Windsurf (o Claude Desktop):

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

4. Salva e Riavvia: Salva il file di configurazione e riavvia Windsurf.

5. Verifica la Configurazione: Assicurati che il server MCP sia attivo e accessibile da Windsurf.

Claude

1. Installa i Requisiti: Assicurati che le dipendenze siano installate come da requirements.txt.

2. Configura il Database: Crea e compila config.json come mostrato di seguito.

3. Aggiungi il Server MCP: In claude_desktop_config.json, aggiungi:

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

4. Riavvia Claude Desktop: Riavvia per caricare la nuova configurazione.

5. Testa la Connessione: Conferma la connessione al server MSSQL MCP.

Cursor

1. Installa le Dipendenze: Usa pip install -r requirements.txt.

2. Configura il Database: Crea config.json con le impostazioni SQL Server.

3. Aggiungi il Server MCP in Cursor: Nel pannello di configurazione MCP, aggiungi:

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

4. Salva/Riavvia: Salva le modifiche e riavvia Cursor.

5. Verifica: Conferma che il server MCP sia riconosciuto in Cursor.

Cline

Nessuna istruzione esplicita fornita per Cline. Puoi adattare il processo sopra descritto usando la stessa configurazione JSON.

Esempio di config.json per la Connessione al Database

{
  "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"
  }
}

Sicurezza delle API Key tramite Variabili d’Ambiente

Nessuna menzione esplicita della gestione delle API key o dell’uso di variabili d’ambiente nella documentazione del repository. Assicurati di impostare le credenziali sensibili (come username e password) tramite variabili d’ambiente se supportato dal tuo deployment. Esempio di placeholder:

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

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI sarà in grado di usare questo MCP come strumento accedendo a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “mssql” con il vero nome del tuo server MCP e di sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

La nostra opinione

Il Server MSSQL MCP offre una solida suite di strumenti database e configurazioni di esempio per le principali piattaforme, ma manca di definizioni esplicite di prompt MCP/risorse e di linee guida su sicurezza/variabili ambiente. È molto utile per l’automazione SQL Server, ma trarrebbe beneficio da documentazione più ricca e best practice di sicurezza.

Voto: 6/10 — Buona funzionalità core e open source, ma mancano alcune funzionalità MCP avanzate e profondità documentale.

Score MCP