SQL Server MCP Server (Python)

Un servidor Model Context Protocol (MCP) en Python para la integración con bases de datos Microsoft SQL Server.

El servidor ofrece herramientas completas de inspección de esquemas y operaciones CRUD (Create, Read, Update, Delete), además de recursos MCP para la consulta rápida de datos y esquemas.

Herramientas Disponibles (Tools)

Esquema e Inspección

• list_schemas(): Lista todos los esquemas de usuario presentes en la base de datos.

• list_tables(schema_name=None): Lista tablas y vistas de la base de datos con opción de filtro por esquema.

• get_table_schema(table_name, schema_name="dbo"): Devuelve los detalles estructurales de la tabla (columnas, tipos de datos, claves primarias, claves foráneas e identidades).

• get_database_schema(schema_name=None, table_name=None): Devuelve el esquema completo de la base de datos o filtrado.

Operaciones CRUD

• read_records(table_name, schema_name="dbo", columns=None, where_clause=None, params=None, order_by=None, limit=100, offset=0): Consulta registros de una tabla con columnas personalizadas, filtros WHERE parametrizados, ordenación y paginación.

• read_query(sql_query, params=None): Ejecuta una consulta SELECT personalizada en T-SQL con soporte de parámetros posicionales (?).

• insert_record(table_name, data, schema_name="dbo"): Inserta un único registro (diccionario clave/valor) en una tabla.

• bulk_insert_records(table_name, records, schema_name="dbo"): Inserta múltiples registros en lote dentro de una transacción.

• update_records(table_name, data, where_clause, where_params=None, schema_name="dbo"): Actualiza los registros correspondientes a una cláusula WHERE parametrizada.

• delete_records(table_name, where_clause, params=None, schema_name="dbo"): Elimina los registros correspondientes a una cláusula WHERE de forma segura.

• execute_sql(sql_statement, params=None): Ejecuta comandos DDL/DML arbitrarios (CREATE, ALTER, DROP, INSERT, UPDATE, DELETE).

Related MCP server: SQL Server MCP

Recursos MCP (Resources)

• sqlserver://schema: Devuelve el esquema completo de la base de datos en formato JSON.

• sqlserver://tables: Devuelve la lista de tablas y vistas disponibles.

Instalación y Configuración

1. Requisitos

• Python >= 3.10

• Driver SQL Server (Soporta pyodbc con ODBC Driver para SQL Server y pymssql para conexiones puras en Python).

2. Configuración del Entorno (.env)

Crea un archivo .env en la raíz del proyecto o define las variables de entorno:

SQLSERVER_HOST=localhost
SQLSERVER_PORT=1433
SQLSERVER_DATABASE=MeuBanco
SQLSERVER_USER=sa
SQLSERVER_PASSWORD=SuaSenha123!
SQLSERVER_DRIVER_TYPE=auto
SQLSERVER_TRUST_SERVER_CERTIFICATE=true

3. Instalación

python -m venv .venv
# Windows
.\.venv\Scripts\activate
# Linux/macOS
source .venv/bin/activate

pip install -e .

Configuración en Clientes MCP

Ejemplo de mcp.json / Configuración de Cliente

{
  "mcpServers": {
    "sql-server": {
      "command": "python",
      "args": [
        "-m",
        "sql_server_mcp.server"
      ],
      "env": {
        "SQLSERVER_HOST": "localhost",
        "SQLSERVER_PORT": "1433",
        "SQLSERVER_DATABASE": "MeuBanco",
        "SQLSERVER_USER": "sa",
        "SQLSERVER_PASSWORD": "SuaSenha123!",
        "SQLSERVER_TRUST_SERVER_CERTIFICATE": "true"
      }
    }
  }
}

🐳 Docker y Makefile

Puedes usar el Makefile para facilitar la compilación y ejecución mediante Docker:

# Compilar a imagem Docker
make build

# Executar o servidor MCP em container utilizando as variáveis do .env
make run

# Rodar os testes unitários dentro do container Docker
make docker-test

# Exibir ajuda dos comandos Makefile
make help

🧪 Pruebas

Para ejecutar las pruebas unitarias de la aplicación:

pytest