Знайомтесь: MSSQL MCP Server (Preview) — нова ера спілкування з вашими даними

💡 Усі статті, обговорення, новини про AI — в одному місці. Приєднуйтесь до AI спільноти!

Уявіть, що ви працюєте зі своїми даними не через складні SQL-запити, а за допомогою звичайної розмовної мови. Довгий час справжні можливості баз даних SQL Server були доступні лише тим, хто володіє спеціальними знаннями — здебільшого розробникам та адміністраторам БД, які вміють користуватися складними мовами запитів та інструментами. А що якби кожен, незалежно від технічного досвіду, міг просто поставити запитання базі даних і отримати зрозумілу та корисну відповідь?

MSSQL MCP Server, який зараз доступний у режимі попереднього перегляду як open-source проект. Ця інноваційна розробка кардинально змінює підхід до роботи з SQL Server, відкриваючи його безпосередньо для AI-агентів і таким чином скорочуючи дистанцію між даними та інтуїтивною взаємодією.

Що таке MCP?

У центрі цієї революції — Model Context Protocol (MCP). Це відкритий стандарт, створений для того, щоб забезпечити плавну співпрацю між AI-агентами та зовнішніми системами. MCP складається з двох основних елементів:

• MCP-клієнти, які вбудовані в AI-застосунки.
• MCP-сервери, що відкривають доступ до функцій систем.

MCP повністю змінює підхід до інтеграцій AI із різними інструментами та джерелами даних. Тепер замість того, щоб розробляти десятки індивідуальних конекторів, достатньо реалізувати один MCP-сервер, і будь-який MCP-клієнт зможе з ним працювати. Такий принцип «напиши один раз — використовуй скрізь» суттєво спрощує те, що раніше було хаотичною мережею інтеграцій.

MCP Server безпечно відкриває обмежений набір можливостей — так звані «інструменти», «ресурси» та «підказки», які AI-моделі можуть знаходити, розуміти та запускати за допомогою звичайної мови. Цей стандартизований рівень комунікації дозволяє AI працювати зі складними бекенд-системами ефективно та під контролем.

👉 Докладніше можна дізнатися на офіційному сайті MCP та у GitHub-організації.

MSSQL MCP Server: ваш AI-шлюз до SQL Server

На основі MCP створено MSSQL MCP Server, який безпосередньо підключається до ваших середовищ SQL Server і стає надійним каналом для AI-асистентів. Він доступний у двох варіантах — .NET та Node.js, тож ви можете обрати те, що найкраще підходить вашій інфраструктурі.

У цьому огляді ми зосередимось на Node.js-версії, але в репозиторії GitHub ви знайдете докладні інструкції і для .NET.

Після запуску сервера ви зможете без проблем підключати:

• локальний SQL Server
• Azure SQL Database
• SQL Database у Microsoft Fabric

І перемикатися між ними всього лише зміною connection string. Тепер від управління схемою до роботи з даними все буде доступно через розмовну мову — завдяки потужній архітектурі MSSQL MCP Server.

MSSQL MCP у дії

Інструменти, які готові до роботи

MSSQL MCP Server має набір інструментів, які дозволяють AI виконувати різноманітні операції з базою даних:

Інтеграція з MCP-клієнтами

Вся міць MSSQL MCP Server розкривається, коли ви інтегруєте його з AI-орієнтованими середовищами, такими як Visual Studio Code чи платформами для діалогів типу Claude Desktop.

Швидкий старт із Node.js MSSQL MCP Server

1. Що потрібно встановити

• Node.js та Git.

2. Клонуйте репозиторій

git clone github.com/...​amples/SQL-AI-samples.git

3. Перейдіть до каталогу проекту

cd SQL-AI-samples/MssqlMcp/Node

4. Встановіть залежності

npm install

Часто npm install одразу запускає крок збірки. Якщо треба, перегляньте package.json.

5. Знайдіть index.js

Після збірки знайдіть файл index.js у папці dist та скопіюйте повний шлях — він знадобиться для конфігурації клієнтів.

Використання з Visual Studio Code (GitHub Copilot)

VS Code із GitHub Copilot Chat підтримує MCP-сервери «з коробки».

1. Встановіть VS Code та GitHub Copilot.
2. Налаштуйте MCP у settings.json:

json

{

  "mcp": {

    "servers": {

      "MSSQL MCP": {

        "type": "stdio",

        "command": "node",

        "args": ["C:\\шлях\\до\\dist\\index.js"],

        "env": {

          "SERVER_NAME": "demo-server.database.windows.net",

          "DATABASE_NAME": "db-events",

          "READONLY": "false"

        }

      }

    }

  }

}

Замініть значення своїми реальними шляхами та деталями.

1. Увімкніть Agent Mode:
   Перейдіть у режим Agent у VS Code та оберіть «MSSQL MCP» зі списку інструментів.
2. Запустіть сервер:
   Натисніть Start у верхній частині settings.json.
3. Спілкуйтеся з БД:
   У чаті можна написати, наприклад:

«До якої бази даних ти підключений?»

Під час першого запуску буде запит аутентифікації через Entra. Переконайтесь, що користувач має необхідні права.

Використання з Claude Desktop

Claude Desktop також уміє працювати з MCP, дозволяючи спілкуватися з вашою базою у звичному діалоговому режимі.

1. Встановіть Claude Desktop.
2. Відредагуйте конфіг:
   Через File > Settings > Developer > Edit Config відкрийте claude_desktop_config.json.

json

{

  "mcpServers": {

    "MSSQL MCP": {

      "type": "stdio",

      "command": "node",

      "args": ["C:\\шлях\\до\\dist\\index.js"],

      "env": {

        "SERVER_NAME": "demo-server.database.windows.net",

        "DATABASE_NAME": "db-events",

        "READONLY": "false"

      }

    }

  }

}

Не забудьте вставити свої реальні значення.

1. Перезапустіть Claude Desktop:
   Вийдіть через трей і відкрийте програму заново.
2. Почніть спілкуватися:
   Як і у VS Code, при першому запиті буде аутентифікація через Entra.

Що далі? Ваш перший «розмовний» запит до даних

Тепер ви готові відчути, що таке справді новий рівень взаємодії з даними. Жодного SQL, лише прості питання у звичній мові.

«Які таблиці є у базі?»

Або

«Покажи перші 10 рядків із таблиці events.»

Підсумок

MSSQL MCP Server (Preview) — це не просто ще один інструмент, а справжня зміна парадигми. Використовуючи відкритий протокол MCP, він робить потужності SQL Server доступними для кожного, дозволяючи спілкуватися з вашими даними за допомогою AI.

І це лише початок. У наступних статтях ми покажемо, як цей підхід працює у реальних сценаріях, наприклад, для менеджерів заходів, що тепер можуть планувати й звітувати, просто розмовляючи з даними.