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SQL Server Agent - Modal Context Protocol

SQL Server Agent - Modal Context Protocol

本地服务
github.com/aman-panjwani数据库383 周前更新

关于 SQL Server Agent - Modal Context Protocol

SQL Server Agent 是面向开发者、分析师及其他 SQL Server 用户的命令行对话界面。它接受自然语言数据库查询和存储过程执行请求,并在后续对话中保留上下文。

主要功能

  1. 01用自然语言查询 SQL Server
  2. 02通过对话执行存储过程
  3. 03在后续请求中保留上下文

适用场景

  1. 01无需编写 SQL 即可提问数据库
  2. 02用自然语言请求运行存储过程
  3. 03通过上下文追问细化查询

MCP 相关

项目将 MCP 描述为连接客户端与 SQL Server 的层。命令行客户端借助此设置处理自然语言数据库请求。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

SQL Server Agent - Modal Context Protocol

下面介绍 SQL Server Agent,它借助 Modal Context Protocol 作为大模型与数据源之间的中间层,让你能够通过自然语言与 SQL Server 数据库交互。

主要功能:

  • 与数据库对话:使用日常语言与 SQL Server 聊天。
  • 无代码数据库操作:通过自然对话完成数据库任务。
  • 一键执行存储过程:使用自然语言命令轻松运行存储过程。
  • 借助 MCP 提高准确性:通过 Modal Context Protocol (MCP) 精准地与数据库交互,智能地将你的命令关联到数据。
  • 上下文感知对话:借助 Modal Context Protocol,享受流畅的交互体验。

什么是 MCP?

MCP (Modal Context Protocol) 是一种方法论,规定了我们应如何将上下文绑定到大模型。 MCP 提供了一种标准化方式,可将 AI 模型连接到不同的数据源和工具。

为什么使用 MCP?

MCP 能帮助我们以简单的方式构建复杂的工作流,从而基于大模型构建 Agent;语言模型需要频繁集成数据源和工具。

MCP 架构:

MCP 架构采用客户端-服务端模型,允许单个客户端与多个服务无缝交互。

MCP 架构

MCP 客户端:用于访问数据的 AI 客户端(LLM)。

MCP 协议:将客户端直接连接到服务端。

MCP 服务:帮助客户端通过 MCP 访问数据源。

本地数据库、云数据库、外部 API:通过本地存储、云端或在线 API 提供数据的来源。

现在,让我们深入了解实现

了解 MCP 及其架构后,就可以通过 SQL Server Agent 将它们整合起来。

什么是 SQL Server Agent?

SQL Server Agent 是一款对话式 AI 查询 CLI,可让你通过自然语言与 SQL Server 数据库交互。它由 Modal Context Protocol 提供支持,充当大模型与数据库之间的智能中间层,因此你可以:

  • 无需编写 SQL 即可查询数据库
  • 通过对话式命令执行存储过程
  • 执行复杂操作,并在多个步骤之间保留上下文

无论你是开发者、分析师还是非技术用户,这个 Agent 都能通过直观、类似人类的交互方式,让你轻松访问数据。

现在,让我们来看看如何启动它 👇

前提条件

开始之前,请确保你已准备好以下内容:

  • 机器上已安装 Python 3.12+
  • 有效的 OpenAI API Key

开始使用

按照以下步骤启动项目:

1. 克隆仓库
git clone https://github.com/Amanp17/mcp-sql-server-natural-lang.git
cd mcp-sql-server-natural-lang
2. 安装依赖项
pip install -r requirements.txt
3. 设置环境变量

在项目根目录中创建 .env 文件,并添加以下内容:

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
MSSQL_SERVER=localhost
MSSQL_DATABASE=your_database_name
MSSQL_USERNAME=your_username
MSSQL_PASSWORD=your_password
MSSQL_DRIVER={ODBC Driver 17 for SQL Server}

运行 SQL Server Agent

设置好环境和依赖项后,就可以开始与 SQL Server Agent 交互了。

运行客户端脚本

执行以下命令以启动 Agent:

python mcp-ssms-client.py

脚本启动后,会显示如下提示:

Enter your Query:

现在,你可以使用日常语言输入请求。例如:

Create a Employee table with 10 dummy data in it with their departments and salaries.

Agent 会使用 Modal Context Protocol 处理你的输入,并从 SQL Server 数据库中返回相关数据。

🧠 提示:你可以提出后续问题,或发送“显示员工及其部门?”、“有多少员工的工资低于 4 万美元?”之类的请求——上下文会得到保留!

结语

由 Modal Context Protocol (MCP) 驱动的 SQL Server Agent 将对话式 AI 的强大能力带入数据库操作中。通过弥合自然语言与 SQL 之间的鸿沟,它让用户可以轻松地与数据交互,使数据库访问更直观、高效,并让每个人都能使用,即使是没有技术专长的用户也不例外。

无论是查询数据、执行存储过程,还是构建复杂的工作流,这个 Agent 都是你与 SQL Server 交互的智能接口。

欢迎参与贡献、提交问题或提出改进建议——让我们共同打造 AI 驱动的数据交互未来!🚀

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。