Click on "Deploy Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type @ followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@sqlserver-semantic-mcp Describe the schema of the Orders table"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
讓 AI 在 0.5 秒內看懂你的資料庫、自動找出 Join 路徑、並被安全閘門牢牢守護。
🚀 3 分鐘上手 · 🎯 為什麼選它 · 🛠 殺手級工具箱 · 🛡 生產級防護
💡 一句話總結: 把這個 MCP 伺服器接上 Claude / Cursor,你的 AI 就從「對著幾百張表盲目試錯的實習生」變成「熟知 schema、會走最短 Join 路徑、且絕不越權的資深 DBA 搭檔」。
把資料庫直接丟給 AI 的下場,每個試過的人都知道。傳統 SQL MCP 只給 AI 一把刀;我們給的是一整個腦。
😱 傳統 SQL MCP 的致命痛點 | ⚡ sqlserver-semantic-mcp 的解法 |
AI 盲目瞎猜 Join 條件,幻覺出不存在的外鍵,查詢結果一片混亂 | 🧭 BFS 圖形演算法走訪真實外鍵圖, |
每個問題都重複轟炸系統表( | 🚀 雙層 SQLite 快取 + 結構預熱:結構與語意分析全部本地持久化,毫秒級回應、線上 DB 零壓力,並由輕量 L1 探針自動偵測 schema 漂移、精準失效 |
AI 一個 | 🛡 JSON Policy 安全閘門(Guardrails):預設唯讀、強制 |
面對上百張資料表,AI 在 token 海裡迷路,上下文爆炸 | 🧠 自動語意分類:每張表自動標記為 Fact / Dimension / Lookup / Bridge / Audit,欄位自動辨識審計欄、軟刪除欄——幫 AI 畫好重點再上場 |
Schema 改了,AI 還在用三天前的舊認知回答 | 🔄 三重 Hash 版本控制 + Catalog 指紋探針:欄位型別從 |
🎯 結果: 更少的 token 消耗、更少的錯誤重試、更快的正確答案——以及一個敢真正放進生產環境的 AI 資料庫工具。
Related MCP server: RunContext
不需要 git clone、不需要建虛擬環境、不需要安裝任何東西到專案裡。只要 uv(一行指令安裝:curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh),uvx 會自動下載、快取並啟動伺服器。
⚠️ 把範例中的
localhost/YourDatabase/sa/YourPassword換成你的 SQL Server 連線資訊即可。
編輯設定檔:
macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"sqlserver-semantic": {
"command": "uvx",
"args": ["sqlserver-semantic-mcp"],
"env": {
"SEMANTIC_MCP_MSSQL_SERVER": "localhost",
"SEMANTIC_MCP_MSSQL_DATABASE": "YourDatabase",
"SEMANTIC_MCP_MSSQL_USER": "sa",
"SEMANTIC_MCP_MSSQL_PASSWORD": "YourPassword"
}
}
}
}存檔後重啟 Claude Desktop —— 完成。✅
在專案根目錄建立 .cursor/mcp.json(或全域 ~/.cursor/mcp.json):
{
"mcpServers": {
"sqlserver-semantic": {
"command": "uvx",
"args": ["sqlserver-semantic-mcp"],
"env": {
"SEMANTIC_MCP_MSSQL_SERVER": "localhost",
"SEMANTIC_MCP_MSSQL_DATABASE": "YourDatabase",
"SEMANTIC_MCP_MSSQL_USER": "sa",
"SEMANTIC_MCP_MSSQL_PASSWORD": "YourPassword"
}
}
}
}claude mcp add sqlserver-semantic -- uvx sqlserver-semantic-mcp \
-e SEMANTIC_MCP_MSSQL_SERVER=localhost \
-e SEMANTIC_MCP_MSSQL_DATABASE=YourDatabase \
-e SEMANTIC_MCP_MSSQL_USER=sa \
-e SEMANTIC_MCP_MSSQL_PASSWORD=YourPasswordSEMANTIC_MCP_MSSQL_SERVER=localhost \
SEMANTIC_MCP_MSSQL_DATABASE=YourDatabase \
SEMANTIC_MCP_MSSQL_USER=sa \
SEMANTIC_MCP_MSSQL_PASSWORD=YourPassword \
uvx sqlserver-semantic-mcp看到快取初始化與工具註冊的啟動日誌,就代表一切就緒。接著對你的 AI 說:
「幫我找出 Orders 和 Customers 之間怎麼 Join,然後算出上個月的客單價。」
然後看著它第一次就答對。🎉
12 個 MCP 工具(由早期 29 個精簡整合而成,能力不減、token 更省),分為三大核心模組——每一個都為「讓 AI 少走彎路」而生:
工具 | 它為你做什麼 |
🔍 | 用自然語言關鍵字直達相關資料表,告別人肉翻 schema |
🧬 | 回傳欄位、主鍵、FK,並自動判定 Fact / Dimension / Lookup / Bridge / Audit 角色; |
🗺 | BFS 走訪外鍵圖,自動算出兩張表之間的最短 Join 鏈; |
🪜 | 沿外鍵展開整條相依鏈,影響分析一目了然 |
📜 | 檢視表 / 預存程序 / 函式的定義、相依物件、讀寫拆解(哪些表被讀、哪些被寫); |
工具 / 機制 | 它為你做什麼 |
⚡ 雙層 SQLite 快取(內建) | 結構快取 + 語意快取全部本地持久化,重啟免重抓(cache-first 啟動) |
📡 L1 Catalog 指紋探針(內建、全自動) | 純 catalog 查詢、毫秒級偵測 schema 漂移——欄位型別、長度、索引、檢視表內文變更全部捕捉,只刷新真正變動的表 |
🔄 | 一鍵強制全量刷新,語意分析自動連鎖重算 |
📊 |
|
💡 下一步所需的上下文打包(原
bundle_context_for_next_step)現在是 MCP Resource——讀取semantic://bundle/joining/{schema}.{table}即可,不再需要額外呼叫工具。
工具 | 它為你做什麼 |
🚦 | 智慧路由: |
🔐 | 查看目前生效的執行政策:操作權限、 |
這是讓企業主管與 DBA 點頭的章節。 預設行為就是唯讀——AI 連一個
UPDATE都碰不到,除非你明確授權。
SEMANTIC_MCP_MAX_ROWS_RETURNED=1000 # SELECT 回傳列數上限
SEMANTIC_MCP_MAX_ROWS_AFFECTED=100 # DML 影響列數上限(超過即拒絕)
SEMANTIC_MCP_QUERY_TIMEOUT=30 # 查詢逾時秒數
SEMANTIC_MCP_PROBE_INTERVAL_S=60 # Schema 漂移探針節流窗口用一個 JSON 檔定義 AI 的權限邊界,透過 SEMANTIC_MCP_POLICY_FILE 載入:
{
"active_profile": "readonly",
"profiles": {
"readonly": {
"operations": { "select": true },
"constraints": { "max_rows_returned": 1000, "query_timeout_seconds": 30 }
},
"read_write_safe": {
"operations": { "select": true, "insert": true, "update": true },
"constraints": {
"require_where_for_update": true,
"max_rows_affected": 100
}
}
}
}安全設計三原則:
🔒 預設唯讀 —— policy 檔遺失或損壞時,自動回退為內建唯讀模式,絕不裸奔
🚧 強制 WHERE —— require_where_for_update 讓「忘了寫 WHERE 的 UPDATE」在執行前就被攔截
🎯 範圍白名單 —— schema / table 層級的允許與拒絕清單,敏感表 AI 連看都看不到
完整 policy 範例請見 config/policy.example.json。
AI Agent (Claude / Cursor / Codex)
│ MCP (stdio)
▼
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ sqlserver-semantic-mcp │
│ │
│ 🧠 語意層 分類 / Join 路徑 / 相依分析 │
│ 🛡 政策閘門 唯讀預設 / WHERE 強制 / 列數上限 │
│ ⚡ 快取層 雙層 SQLite + L1 漂移探針 │
└─────────────────┬───────────────────────────┘
│ 只在必要時查詢
▼
🗄 SQL Server (2017+)三重 Hash 版本控制 —— 結構 / 物件 / 註解三組指紋,任何變更精準觸發失效
逐表精準失效 —— 只有真正變動的表重新分析,其餘快取原封不動
背景漸進填入 —— 語意分析在背景批次收斂,啟動永遠是秒級
文件 | 內容 |
完整英文技術文件:架構、12 個工具全覽、環境變數、部署、疑難排解 | |
完整繁體中文技術文件 | |
三段式權限 Policy 範本(readonly / read_write_safe / admin) |
如果它幫你的 AI 第一次就寫對 Join、或幫你的 DBA 睡了個好覺——
請點一下右上角的 Star ⭐,讓更多人找到它!
This server cannot be deployed
Safe, read-only Postgres and MySQL access for AI agents. Audit log + column-level controls.
The grounded data layer for any LLM: governed SQL, metrics, lineage and catalog over your data.
Ask data questions in natural language. Get SQL, insights, and charts from your databases.
Deterministic safety, correctness & cost gate that vets Postgres SQL before your AI agent runs it.
