Enterprise Data MCP Server
Enterprise Data Agent 🗄️
Eine natürlichsprachliche Schnittstelle zu einer Unternehmens-Mitarbeiterdatenbank, betrieben durch Groq LLM Tool-Calling und eine lokale SQLite-Datenbank, mit einem Streamlit-Frontend und einem Model Context Protocol (MCP)-Server-Backend.
Architektur
flowchart TD
%% Styling
classDef client fill:#2d3748,stroke:#94a3b8,stroke-width:1px,color:#f8fafc,rx:10px
classDef core fill:#0f172a,stroke:#3b82f6,stroke-width:2px,color:#eff6ff,rx:6px
classDef db fill:#064e3b,stroke:#10b981,stroke-width:2px,color:#ecfdf5,rx:6px
classDef ai fill:#312e81,stroke:#8b5cf6,stroke-width:2px,color:#eef2ff,rx:6px
%% Nodes
User(["👤 User Browser"]):::client
ExtAI(["🤖 MCP Client (Claude, Cursor)"]):::client
App["⚡ Streamlit App"]:::core
Server["🔌 MCP Server"]:::core
DBLayer["⚙️ Shared DB Layer"]:::core
Groq{"🧠 Groq LLM"}:::ai
SQLite[("💾 SQLite Database")]:::db
%% Connections
User <-->|"Chat Interface"| App
App <-->|"Prompts & Tools"| Groq
App -->|"Execute Tools"| DBLayer
ExtAI <-->|"MCP / stdio"| Server
Server -->|"Execute Tools"| DBLayer
DBLayer <-->|"SQL Operations"| SQLiteRelated MCP server: OCP AI Custom HR MCP Server
Schnellstart
1. Voraussetzungen
Python 3.11+
2. Klonen & Einrichten
git clone <your-repo-url>
cd mcp_project
# Create and activate a virtual environment
python -m venv venv
venv\Scripts\activate # Windows
# source venv/bin/activate # macOS/Linux
# Install dependencies
pip install -r requirements.txt3. Umgebung konfigurieren
Erstellen Sie eine .env-Datei im Projektstammverzeichnis (F:\PROJECTS\MCP\.env):
GROQ_API_KEY=gsk_your_key_here
GROQ_MODEL=llama-3.3-70b-versatile # optional, this is the default4. Datenbank initialisieren
# From the project root (F:\PROJECTS\MCP\)
sqlite3 enterprise_data.db < schema.sql5. App ausführen
# From F:\PROJECTS\MCP\
streamlit run mcp_project/app.pyÖffnen Sie http://localhost:8501 in Ihrem Browser.
Verfügbare Tools
Das LLM kann diese Tools basierend auf Ihrer Anfrage automatisch aufrufen:
Tool | Beschreibung |
| Alle aktiven Benutzer und deren Rollen auflisten |
| Einen neuen Benutzer hinzufügen (Name + Rolle) |
| Einen aktiven Benutzer nach Namen deaktivieren |
| Gesamt-, aktive und inaktive Anzahl abrufen |
| Benutzer nach Namensfragment suchen |
Beispielanfragen
"Wer sind unsere aktiven Benutzer?"
"Füge Jane Doe als Manager hinzu"
"Wie viele Benutzer haben wir insgesamt?"
"Suche nach Benutzern namens Alice"
"Deaktiviere Bob Jones"
"Zeige mir die Benutzerstatistiken"
Ausführen des MCP-Servers (Standalone)
server.py stellt dieselben Tools über das Model Context Protocol bereit. Es unterstützt sowohl lokale stdio-Verbindungen als auch einen HTTP-basierten sse-Transport!
Es stellt nun bereit:
Tools: DB-Abfrage- und Aktualisierungsvorgänge
Ressourcen: Stellt
schema.sqlüber MCP bereitPrompts: Bietet vorkonfigurierte Prompts wie
hr-assistant
Zur lokalen Ausführung für KI-Desktop-Apps (wie Claude Desktop / Cursor):
python mcp_project/server.py --transport stdioZur Ausführung als HTTP-SSE-Server auf Port 8000:
python mcp_project/server.py --transport sse --port 8000Projektstruktur
F:\PROJECTS\MCP\
├── .env # ← API key (never commit this!)
├── .gitignore
├── requirements.txt
├── schema.sql # DB schema — use to recreate the database
├── enterprise_data.db # SQLite database (gitignored)
└── mcp_project\
├── app.py # Streamlit frontend
├── server.py # MCP stdio server
└── db.py # Shared database access layerSicherheitshinweise
Committen Sie niemals Ihre
.env-Datei. Die.gitignoreschließt sie aus.Committen Sie niemals
enterprise_data.db. Verwenden Sieschema.sql, um sie neu zu erstellen.Rotieren Sie Ihren Groq API-Schlüssel unter console.groq.com, falls er jemals offengelegt wurde.
This server cannot be deployed
Maintenance
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