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Andres2009

facturas-mcp

by Andres2009
OverviewSchemaSourceRelated ServersDiscussionsAdmin
TypeScript
Hybrid

facturas-mcp

Read-only-MCP-Server, um Claude Desktop zu DWH.facturas zu befragen.

So funktioniert es

  • Claude Desktop startet diesen Server lokal (eigener Prozess, Kommunikation über stdio).

  • Der Server verbindet sich mit SQL Server über einen Read-only-Login (mcp_readonly), der ausschließlich GRANT SELECT auf DWH.facturas besitzt. Diese Berechtigung lebt in der Datenbank, nicht in diesem Code -- sie ist die eigentliche Sicherheitsbarriere.

  • Er stellt zwei Tools bereit:

    • listar_columnas_facturas: damit Claude die Spalten entdeckt, bevor es SQL schreibt.

    • consultar_facturas: führt ein schreibgeschütztes SELECT gegen DWH.facturas aus.

Related MCP server: mcp-mssql

Schritt 1 -- Den eingeschränkten Login in SQL Server erstellen

Führe setup-db-login.sql EINMAL mit einem Benutzer aus, der Administratorrechte für die Datenbank besitzt. Ändere das Beispielpasswort, bevor du es ausführst.

Schritt 2 -- Die Zugangsdaten dieses Servers konfigurieren

Erstelle in diesem Ordner eine Datei .env (sie wird nicht nach Git hochgeladen) mit:

MSSQL_SERVER=sintesiserp.com
MSSQL_DATABASE=Diverxamotos_4_2
MSSQL_USER=mcp_readonly
MSSQL_PASSWORD=la-contrasena-que-pusiste-en-el-paso-1

Schritt 3 -- Den Server in Claude Desktop registrieren

Öffne claude_desktop_config.json (unter Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json) und füge Folgendes innerhalb von "mcpServers" hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "facturas": {
      "command": "node",
      "args": ["C:\\Users\\Developer-07\\Documents\\DESARROLLO\\facturas-mcp\\dist\\index.js"],
      "env": {
        "MSSQL_SERVER": "sintesiserp.com",
        "MSSQL_DATABASE": "Diverxamotos_4_2",
        "MSSQL_USER": "mcp_readonly",
        "MSSQL_PASSWORD": "la-contrasena-que-pusiste-en-el-paso-1"
      }
    }
  }
}

Schließe Claude Desktop vollständig und öffne es erneut, damit der neue Server geladen wird.

Schritt 4 -- Es testen

Frage Claude Desktop zum Beispiel: „Wie viel habe ich heute laut DWH.facturas verkauft?“

Später eine weitere Tabelle hinzufügen

  1. In SQL Server: GRANT SELECT ON DWH.otratabla TO mcp_readonly;

  2. Füge in src/index.ts "DWH.OTRATABLA" zum Array ALLOWED_TABLES hinzu und optional ein Tool listar_columnas_otratabla, das dem bereits vorhandenen entspricht.

  3. npm run build und starte Claude Desktop neu.

Remote-Modus (Render) -- damit mehrere Personen es über Claude.ai nutzen können

Standardmäßig läuft der Server im stdio-Modus (lokal, ein Prozess pro Benutzer, von Claude Desktop gestartet). Damit mehrere Personen es ohne Installation von Claude.ai aus nutzen können, kann er als HTTP-Dienst in Render bereitgestellt werden. Dasselbe dist/index.js dient für beide Modi -- der Schalter ist die Umgebungsvariable MCP_TRANSPORT.

Wichtig: Im HTTP-Modus bleibt der einzige Schutz der Datenbank der Read-only-Login, aber der MCP-Server selbst ist über eine öffentliche URL erreichbar. Deshalb erfordert der HTTP-Modus ein Token (MCP_AUTH_TOKEN) -- ohne es startet der Prozess nicht einmal. Jeder, der die URL und das Token besitzt, kann SELECT gegen DWH.facturas ausführen. Behandle dieses Token also wie ein Passwort: veröffentliche es nicht, lade es nicht nach Git hoch und rotiere es, falls es durchsickert.

Schritt 1 -- Ein sicheres Token erzeugen

Zum Beispiel mit PowerShell:

-join ((48..57)+(65..90)+(97..122)|Get-Random -Count 40|%{[char]$_})

Bewahre diesen Wert auf -- er ist dein MCP_AUTH_TOKEN.

Schritt 2 -- Den Web Service in Render erstellen

  1. Lade dieses Projekt in ein GitHub-Repository hoch (node_modules und dist müssen außerhalb des Repos bleiben -- sie stehen bereits in .gitignore -- Render führt npm install und npm run build selbst aus).

  2. Bei Render: New -> Web Service, verbinde das Repo.

  3. Build Command: npm install && npm run build

  4. Start Command: npm start

  5. Environment variables (Registerkarte Environment):

    MCP_TRANSPORT=http
MCP_AUTH_TOKEN=<el token del paso 1>
MSSQL_SERVER=sintesiserp.com
MSSQL_DATABASE=Diverxamotos_4_2
MSSQL_USER=mcp_readonly
MSSQL_PASSWORD=<la contrasena del login de solo lectura>

    (Render setzt PORT automatisch -- es muss nicht hinzugefügt werden.)

  6. Deploy. Wenn der Vorgang abgeschlossen ist, gibt Render dir eine URL wie https://facturas-mcp.onrender.com.

Schritt 3 -- Testen, ob der Server antwortet

curl https://facturas-mcp.onrender.com/health
# {"status":"ok"}

curl -X POST https://facturas-mcp.onrender.com/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -H "Authorization: Bearer <tu MCP_AUTH_TOKEN>" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2025-06-18","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"test","version":"1.0"}}}'

Wenn er mit serverInfo und capabilities antwortet, ist der Server aktiv und akzeptiert das Token. Ohne den richtigen Authorization-Header muss er mit 401 antworten.

Schritt 4 -- Verbindung über Claude.ai / Claude Desktop herstellen

In Claude.ai (oder einer aktuellen Version von Claude Desktop): Settings -> Connectors -> Add custom connector, und registriere die URL https://facturas-mcp.onrender.com/mcp mit dem Authentifizierungs-Header Authorization: Bearer <tu MCP_AUTH_TOKEN> (die genaue Oberfläche kann je nach Claude-Version variieren -- suche nach der Option für Remote-MCP-Server / custom connector).

Hinweis: Der kostenlose Render-Plan versetzt den Dienst nach Inaktivität in den Schlafmodus -- die erste Anfrage nach dem Aufwachen kann ein paar Sekunden dauern.

Available Tools

2 tools
consultar_facturasA

Ejecuta una consulta SQL de solo lectura (SELECT) contra la tabla DWH.facturas para responder preguntas de negocio (ventas del dia, totales por cliente, facturas de un periodo, etc). Solo se permite SELECT sobre DWH.facturas -- cualquier otra cosa se rechaza. Si no conoces las columnas de la tabla, usa primero la herramienta listar_columnas_facturas.

NameRequiredDescriptionDefault
sqlYesConsulta SQL SELECT contra DWH.facturas. Ejemplo: SELECT SUM(valor) AS total FROM DWH.facturas WHERE fecha = '2026-08-19'

TDQS

A4.5/5.0
Behavior4/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

No hay anotaciones, por lo que la descripción asume la responsabilidad de informar el comportamiento. Revela que solo es una operación de lectura, que acepta únicamente SELECT y que cualquier otra consulta será rechazada. Esto es un contexto conductual valioso, aunque no detalla formato de respuesta ni límites de ejecución.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness5/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

Tres oraciones con información esencial y sin relleno. La restricción crítica (solo SELECT) está al frente, y la referencia a la herramienta hermana es breve y pertinente.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness5/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

Para una herramienta de un solo parámetro, la descripción cubre el propósito, las restricciones de uso y el paso a seguir si falta conocimiento de columnas. No hay anotaciones ni esquema de salida, pero el contexto entregado es suficiente para que el agente invoque la herramienta correctamente.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters3/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

El esquema cubre el 100% del parámetro sql y ya incluye descripción y ejemplo, así que la descripción no necesita añadir mucho. La descripción refuerza que el SQL debe ser SELECT y contra DWH.facturas, pero no agrega detalles semánticos nuevos más allá del esquema.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose5/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

La descripción usa un verbo específico ('Ejecuta una consulta SQL de solo lectura') y un recurso concreto ('tabla DWH.facturas'), dejando claro qué hace la herramienta. Además, la diferencia de la herramienta hermana listar_columnas_facturas al indicar que ésta es para consultar datos, no para conocer columnas.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines5/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

Indica explícitamente cuándo usarla: para responder preguntas de negocio que requieran datos de DWH.facturas. También establece exclusions ('solo se permite SELECT... cualquier otra cosa se rechaza') y recomienda usar listar_columnas_facturas cuando no se conocen las columnas, lo que orienta claramente al agente.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

listar_columnas_facturasA

Devuelve el nombre y tipo de cada columna de la tabla DWH.facturas. Usa esta herramienta primero, antes de escribir una consulta, si no conoces el esquema de la tabla.

NameRequiredDescriptionDefault

No parameters

TDQS

A4.5/5.0
Behavior4/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

With no annotations provided, the description carries the burden of disclosing behavior. It clearly indicates a read-only metadata operation returning column names and types, and its wording implies no side effects on the table. It doesn't detail output formatting, but that is a minor gap for a schema-listing tool.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness5/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

The description is two short sentences with no filler. The primary function is stated first, followed by a concise usage directive. Every sentence earns its place.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness5/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

For a zero-parameter schema-inspection tool with no output schema, the description is complete: it states the return content, the target table, and the appropriate invocation point relative to querying. An agent has enough information to use the tool correctly.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters4/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

The tool has zero parameters, so the baseline of 4 applies. The description adds useful context about which table is inspected and when the tool should be used, even though there are no parameters to explain.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose5/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

The description states a specific verb and resource: it returns the name and type of each column in DWH.facturas. This clearly separates the tool from the sibling consultar_facturas, which is presumably for querying data rather than inspecting schema.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines4/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

The description explicitly says to use this tool first, before writing a query, when the table schema is unknown. It gives clear situational guidance, though it doesn't explicitly name the alternative tool or state when not to use it.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

  1. 2 tool updatesv1.0.0
    • First observedconsultar_facturas
    • First observedlistar_columnas_facturas
Deploy Server
One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

TDQS

A4.6/5.0

Scored across 2 tools

Disambiguation5/5

The two tools have clearly distinct roles: one is for inspecting the table schema, the other for executing read-only SQL queries against the table. There is no overlap or ambiguity about which to call.

Naming Consistency5/5

Both tool names follow the same lowercase snake_case verb_object pattern in Spanish: listar_columnas_facturas and consultar_facturas. The naming is predictable and aligns with each tool's function.

Tool Count4/5

With only two tools, the server is minimal, but the scope is intentionally narrow: schema discovery plus SQL querying of a single invoices table. This is slightly below the typical 3-15 tool range but reasonable and well-scoped for its purpose.

Completeness5/5

For a read-only query server over DWH.facturas, the surface is complete: agents can discover the schema and then run arbitrary SELECT queries to answer business questions. No obvious additional operations are needed for the stated purpose.

Maintenance

ActivityStale
ResponsivenessNo issues

Resources

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • Microsoft SQL Server MCP

    NicolasPirello
    A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Enables AI assistants to connect and query Microsoft SQL Server databases using natural language, executing read-only SQL queries for safe data inspection and analysis.
    MIT

  • mcp-mssql

    ismailcankaratas
    A
    license
    A
    quality
    D
    maintenance
    Enables natural language to SQL queries on MSSQL databases via Claude, with safe SELECT-only execution and schema discovery.
    3
    ISC

  • sqlserver-mcp

    moigomes
    F
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Enables secure interaction with Microsoft SQL Server databases, allowing schema exploration, metadata retrieval, and read-only query execution through natural language.
    1
    -