py-mcp-mssql MCP Server

Co robi serwer MCP „py-mcp-mssql”?

Serwer py-mcp-mssql MCP to implementacja Model Context Protocol (MCP) oparta na Pythonie, zaprojektowana do zapewnienia płynnego dostępu do baz danych Microsoft SQL Server dla asystentów AI i modeli językowych. Udostępniając operacje na bazie danych przez interfejs MCP, serwer umożliwia klientom AI inspekcję schematów tabel SQL, wykonywanie zapytań i pobieranie danych w standaryzowanym formacie. Wykorzystuje asynchroniczne możliwości Pythona, konfigurację środowiskową oraz integrację z FastAPI dla wydajnej i niezawodnej pracy. Ułatwia to ulepszone workflow developerskie w zadaniach takich jak analiza danych, generowanie raportów czy inteligentne zarządzanie bazą, sprawiając, że modele AI mogą bezpiecznie i programowo interfejsować z bazami SQL klasy enterprise.

Lista promptów

W repozytorium ani dokumentacji nie wymieniono szablonów promptów.

Lista zasobów

• Lista tabel z bazy danych
  Serwer udostępnia wszystkie dostępne tabele w podłączonej bazie MSSQL jako zasoby, każda reprezentowana przez URI (np. mssql://<table_name>/data).

• Zasób danych tabeli
  Umożliwia odczyt danych z dowolnej tabeli przez odwołanie do jej URI, zwracając pierwsze 100 wierszy jako CSV z nagłówkami kolumn.

• Opisy tabel
  Podczas listowania zasobów dołączane są opisy tabel oraz typy MIME dla każdego udostępnionego zasobu, co ułatwia kontekst dla interakcji LLM.

Lista narzędzi

• list_resources
  Listuje wszystkie dostępne tabele w bazie MSSQL, zwracając metadane zasobów.

• read_resource
  Odczytuje dane z określonej tabeli (URI), zwracając do 100 wierszy w formacie CSV.

• Wykonywanie SQL
  Obsługuje wykonywanie zapytań SQL przez endpoint, umożliwiając elastyczne operacje na danych (szczegóły wymienione, ale dokładna nazwa narzędzia nie jest określona).

Przypadki użycia tego serwera MCP

• Eksploracja bazy danych
  Asystenci AI mogą listować i opisywać wszystkie tabele w bazie MSSQL, wspierając odkrywanie schematów i budowanie kontekstu dla data science lub migracji.

• Analiza danych i wizualizacja
  Umożliwia modelom AI pobieranie danych tabelarycznych bezpośrednio z SQL Server do analizy, wizualizacji lub generowania raportów, upraszczając workflow analityki biznesowej.

• Automatyczne generowanie raportów
  Dzięki możliwościom wykonywania SQL i pobierania danych, deweloperzy mogą automatyzować tworzenie raportów lub dashboardów opartych na danych z użyciem AI.

• Integracja z kodem/danymi
  Ułatwia prostą integrację danych MSSQL z kodem lub innymi aplikacjami przez protokół MCP, wspierając ETL i automatyzację.

• Dostęp do bazy przez API
  Oferuje bezpieczne, standaryzowane API do dostępu do danych SQL enterprise, czyniąc je dostępnymi dla różnych narzędzi i workflowów AI.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowane Node.js i Python 3.x.
2. Zainstaluj py-mcp-mssql oraz wymagane zależności.
3. Znajdź plik konfiguracyjny Windsurf (np. settings.json).
4. Dodaj serwer MCP używając poniższego fragmentu JSON:

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

5. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
6. Zweryfikuj połączenie, listując dostępne serwery.

Zabezpieczanie kluczy API

Przechowuj dane dostępowe MSSQL w pliku .env:

MSSQL_SERVER=twoj_serwer
MSSQL_DATABASE=twoja_baza
MSSQL_USER=twoj_uzytkownik
MSSQL_PASSWORD=twoje_haslo
MSSQL_DRIVER={ODBC Driver 17 for SQL Server}

Przykład konfiguracji z env:

"env": {
  "MSSQL_SERVER": "twoj_serwer",
  "MSSQL_DATABASE": "twoja_baza",
  "MSSQL_USER": "twoj_uzytkownik",
  "MSSQL_PASSWORD": "twoje_haslo",
  "MSSQL_DRIVER": "{ODBC Driver 17 for SQL Server}"
}

Claude

1. Upewnij się, że masz zainstalowany Python 3.x i wymagane pakiety.
2. Edytuj plik integracji Claude.
3. Dodaj konfigurację serwera MCP:

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

4. Zapisz i zrestartuj Claude.
5. Potwierdź dostępność serwera MCP.

Cursor

1. Zainstaluj Python 3.x i wszystkie zależności przez pip install -r requirements.txt.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Cursor.
3. Dodaj serwer MCP:

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

4. Zapisz i zrestartuj Cursor.
5. Przetestuj dostęp do zasobów MSSQL.

Cline

1. Sklonuj i zainstaluj repozytorium py-mcp-mssql.
2. Zaktualizuj plik konfiguracyjny Cline.
3. Zarejestruj serwer MCP:

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

4. Zapisz zmiany i zrestartuj Cline.
5. Wylistuj zasoby, by potwierdzić konfigurację.

Jak używać tego MCP w flow

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim workflow FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do flow i połączenia go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wklej dane swojego serwera MCP w poniższym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić “mssql-mcp” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i zastąpić URL swoim adresem MCP.

Przegląd

Na podstawie dostępnych informacji py-mcp-mssql to funkcjonalny serwer MCP z przejrzystą dokumentacją, standardowym udostępnianiem zasobów i narzędzi oraz dobrymi instrukcjami instalacji, lecz bez szablonów promptów i jawnego wsparcia sampling/Roots. Ogólna oferta jest solidna dla przypadków użycia baz danych, ale może brakować zaawansowanych funkcji MCP.

Ocena MCP