SQL Server MCP Server (Python)

Сервер Model Context Protocol (MCP) на Python для интеграции с базами данных Microsoft SQL Server.

Сервер предоставляет полный набор инструментов для инспекции схемы и операций CRUD (Create, Read, Update, Delete), а также ресурсы MCP для быстрых запросов данных и схем.

Доступные инструменты (Tools)

Схема и инспекция

• list_schemas(): Выводит список всех пользовательских схем в базе данных.

• list_tables(schema_name=None): Выводит список таблиц и представлений базы данных с возможностью фильтрации по схеме.

• get_table_schema(table_name, schema_name="dbo"): Возвращает структурные детали таблицы (столбцы, типы данных, первичные ключи, внешние ключи и идентификаторы).

• get_database_schema(schema_name=None, table_name=None): Возвращает полную схему базы данных или отфильтрованную.

Операции CRUD

• read_records(table_name, schema_name="dbo", columns=None, where_clause=None, params=None, order_by=None, limit=100, offset=0): Выполняет запросы к записям таблицы с настраиваемыми столбцами, параметризованными фильтрами WHERE, сортировкой и пагинацией.

• read_query(sql_query, params=None): Выполняет пользовательский запрос SELECT на T-SQL с поддержкой позиционных параметров (?).

• insert_record(table_name, data, schema_name="dbo"): Вставляет одну запись (словарь ключ/значение) в таблицу.

• bulk_insert_records(table_name, records, schema_name="dbo"): Вставляет несколько записей пакетно в рамках транзакции.

• update_records(table_name, data, where_clause, where_params=None, schema_name="dbo"): Обновляет записи, соответствующие параметризованному условию WHERE.

• delete_records(table_name, where_clause, params=None, schema_name="dbo"): Безопасно удаляет записи, соответствующие условию WHERE.

• execute_sql(sql_statement, params=None): Выполняет произвольные команды DDL/DML (CREATE, ALTER, DROP, INSERT, UPDATE, DELETE).

Related MCP server: SQL Server MCP

Ресурсы MCP (Resources)

• sqlserver://schema: Возвращает полную схему базы данных в формате JSON.

• sqlserver://tables: Возвращает список доступных таблиц и представлений.

Установка и настройка

1. Требования

• Python >= 3.10

• Драйвер SQL Server (поддерживает pyodbc с ODBC Driver для SQL Server и pymssql для чистых подключений на Python).

2. Настройка окружения (.env)

Создайте файл .env в корне проекта или задайте переменные окружения:

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. Установка

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

pip install -e .

Настройка в клиентах MCP

Пример mcp.json / Конфигурация клиента

{
  "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 и Makefile

Вы можете использовать Makefile для упрощения сборки и запуска через 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

🧪 Тесты

Для запуска модульных тестов приложения:

pytest