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Andres2009

facturas-mcp

by Andres2009
OverviewSchemaSourceRelated ServersDiscussionsAdmin
TypeScript
Hybrid

facturas-mcp

Servidor MCP de solo lectura para preguntarle a Claude Desktop sobre DWH.facturas.

Como funciona

  • Claude Desktop lanza este servidor localmente (proceso propio, se comunica por stdio).

  • El servidor se conecta a SQL Server usando un login de solo lectura (mcp_readonly) que unicamente tiene GRANT SELECT sobre DWH.facturas. Ese permiso vive en la base de datos, no en este codigo -- es la barrera real de seguridad.

  • Expone dos herramientas:

    • listar_columnas_facturas: para que Claude descubra las columnas antes de escribir SQL.

    • consultar_facturas: ejecuta un SELECT de solo lectura contra DWH.facturas.

Related MCP server: mcp-mssql

Paso 1 -- Crear el login restringido en SQL Server

Corre setup-db-login.sql UNA VEZ, con un usuario que tenga permisos de administracion sobre la base de datos. Cambia la contrasena de ejemplo antes de ejecutarlo.

Paso 2 -- Configurar las credenciales de este servidor

Crea un archivo .env en esta carpeta (no se sube a git) con:

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

Paso 3 -- Registrar el servidor en Claude Desktop

Abre claude_desktop_config.json (en Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json) y agrega esto dentro de "mcpServers":

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Cierra Claude Desktop por completo y vuelve a abrirlo para que cargue el servidor nuevo.

Paso 4 -- Probarlo

En Claude Desktop, pregunta algo como: "¿Cuánto vendí hoy según DWH.facturas?"

Agregar otra tabla despues

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

  2. En src/index.ts: agrega "DWH.OTRATABLA" al arreglo ALLOWED_TABLES, y opcionalmente una tool listar_columnas_otratabla igual a la que ya existe.

  3. npm run build y reinicia Claude Desktop.

Modo remoto (Render) -- para que varias personas lo usen desde Claude.ai

Por defecto el servidor corre en modo stdio (local, un proceso por usuario, lanzado por Claude Desktop). Para que varias personas lo usen desde Claude.ai sin instalar nada, se puede desplegar como servicio HTTP en Render. El mismo dist/index.js sirve para los dos modos -- el switch es la variable de entorno MCP_TRANSPORT.

Importante: en modo HTTP la unica proteccion de la base de datos sigue siendo el login de solo lectura, pero el servidor MCP en si queda expuesto en una URL publica. Por eso el modo HTTP exige un token (MCP_AUTH_TOKEN) -- sin el, el proceso ni siquiera arranca. Cualquiera con la URL y el token puede ejecutar SELECT contra DWH.facturas, asi que trata ese token como una contrasena: no lo publiques, no lo subas a git, y rotalo si se filtra.

Paso 1 -- Generar un token fuerte

Por ejemplo, con PowerShell:

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

Guarda ese valor -- es tu MCP_AUTH_TOKEN.

Paso 2 -- Crear el Web Service en Render

  1. Sube este proyecto a un repositorio de GitHub (necesitas node_modules y dist fuera del repo -- ya estan en .gitignore -- Render corre npm install y npm run build el solo).

  2. En Render: New -> Web Service, conecta el repo.

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

  4. Start Command: npm start

  5. Environment variables (pestaña 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 define PORT automaticamente -- no hace falta agregarla.)

  6. Deploy. Cuando termine, Render te da una URL tipo https://facturas-mcp.onrender.com.

Paso 3 -- Probar que el servidor responde

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"}}}'

Si responde con serverInfo y capabilities, el servidor esta vivo y aceptando el token. Sin el header Authorization correcto debe responder 401.

Paso 4 -- Conectarlo desde Claude.ai / Claude Desktop

En Claude.ai (o Claude Desktop reciente): Settings -> Connectors -> Add custom connector, y registra la URL https://facturas-mcp.onrender.com/mcp con el header de autenticacion Authorization: Bearer <tu MCP_AUTH_TOKEN> (la UI exacta puede variar segun la version de Claude -- busca la opcion de servidor MCP remoto / custom connector).

Nota: el plan free de Render "duerme" el servicio tras inactividad -- el primer request tras el sueño puede tardar unos segundos en responder.

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
    -