关于 Microsoft SQL Server MCP Server
Microsoft SQL Server MCP Server 将 AI 助手连接到 SQL Server,用于结构化的数据探索与分析。它提供表列表、数据读取和带错误处理的 SQL 查询,并通过环境变量配置凭据。
主要功能
- 01将表列为资源
- 02读取表内容
- 03执行 SQL 查询
- 04处理查询错误
- 05通过环境变量配置凭据
- 06记录数据库操作
适用场景
- 01浏览可用的数据表
- 02读取记录进行分析
- 03通过 AI 助手运行 SQL 查询
MCP 相关
该 MCP 服务向 MCP 客户端提供 SQL Server 表资源,以及读取表内容和执行查询的工具。
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。
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
Microsoft SQL Server MCP 服务
一个可与 Microsoft SQL Server 数据库安全交互的模型上下文协议(MCP)服务。此服务允许 AI 助手通过受控接口列出表、读取数据和执行 SQL 查询,让数据库探索和分析更安全、更有条理。
功能
- 将可用的 SQL Server 表列为资源
- 读取表内容
- 执行 SQL 查询并妥善处理错误
- 通过环境变量安全访问数据库
- 全面的日志记录
- 自动安装系统依赖项
安装
通过 MCP 安装时,此软件包会自动安装所需的系统依赖项(例如 FreeTDS):
pip install mssql-mcp-server
配置
设置以下环境变量:
MSSQL_SERVER=localhost
MSSQL_USER=your_username
MSSQL_PASSWORD=your_password
MSSQL_DATABASE=your_database
用法
配合 Claude Desktop 使用
将以下内容添加到 claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"mssql": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"path/to/mssql_mcp_server",
"run",
"mssql_mcp_server"
],
"env": {
"MSSQL_SERVER": "localhost",
"MSSQL_USER": "your_username",
"MSSQL_PASSWORD": "your_password",
"MSSQL_DATABASE": "your_database"
}
}
}
}
作为独立服务使用
# Install dependencies
pip install -r requirements.txt
# Run the server
python -m mssql_mcp_server
开发
# Clone the repository
git clone https://github.com/RichardHan/mssql_mcp_server.git
cd mssql_mcp_server
# Create virtual environment
python -m venv venv
source venv/bin/activate # or `venv\Scripts\activate` on Windows
# Install development dependencies
pip install -r requirements-dev.txt
# Run tests
pytest
安全注意事项
- 切勿提交环境变量或凭据
- 使用权限仅满足最低需求的数据库用户
- 考虑在生产环境中实施查询白名单
- 监控并记录所有数据库操作
安全最佳实践
此 MCP 服务需要访问数据库才能正常运行。为确保安全:
- 创建权限最小化的专用 SQL Server 登录名
- 切勿使用 sa 凭据或管理员账户
- 将数据库访问限制为仅允许必要操作
- 启用日志记录以便审计
- 定期审查数据库访问安全性
如需详细说明,请参阅 SQL Server 安全配置指南:
- 创建受限的 SQL Server 登录名
- 设置适当的权限
- 监控数据库访问
- 安全最佳实践
⚠️ IMPORTANT:配置数据库访问时,务必遵循最小权限原则。
许可证
MIT 许可证——详情请参阅 LICENSE 文件。
贡献
- Fork 此代码库
- 创建功能分支(
git checkout -b feature/amazing-feature) - 提交更改(
git commit -m 'Add some amazing feature') - 推送到该分支(
git push origin feature/amazing-feature) - 创建拉取请求
评论
支持 Markdown
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。