ProAlpha MCP Server

Ein Model-Context-Protocol (MCP) Server für ProAlpha MSSQL-Datenbanken, der eine Read-Only-Schnittstelle zu Ihrer Datenbank bereitstellt und automatisch Schemas erfasst.

Funktionen

• Verbindung zu ProAlpha MSSQL-Datenbanken
• Automatische Erfassung des Datenbankschemas
• Bereitstellung von Tabellenstrukturen als MCP-Ressourcen
• Tools für Read-Only SQL-Abfragen
• Prompts für gängige Datenanalyseaufgaben

Anforderungen

• Python 3.8 oder höher
• ODBC-Treiber für SQL Server
• Zugriff auf eine ProAlpha MSSQL-Datenbank

Installation

1. Repository klonen oder herunterladen

2. Abhängigkeiten installieren:

pip install -r requirements.txt

3. Konfigurationsdateien erstellen:

Erstellen Sie eine .env Datei mit den folgenden Einstellungen:

DB_SERVER_HOST=your_server_address
DB_SERVER_PORT=8080
DB_API_KEY=your_api_key
MCP_PORT=8000
MCP_HOST=0.0.0.0
SCHEMA_CACHE_PATH=./schema_cache

4. Optional: Erstellen Sie eine Standard-Konfiguration für MCP-Prompts:

./generate_prompts.py

Dies erstellt eine mcp_prompts.json-Datei mit Standardvorlagen für Prompts und Toolbeispiele.

Verwendung

Server starten

python -m app

Der Server wird standardmäßig auf Port 8000 gestartet.

Verbindung mit MCP Inspector

npx @modelcontextprotocol/inspector python -m app

Öffnen Sie den MCP Inspector und verbinden Sie sich mit Ihrem Server (z.B. ws://localhost:8000/sse).

HTTP REST-API verwenden

Die REST-API ist parallel zum MCP-Server auf Port 8000 verfügbar. Beispiele für Endpunkte:

• GET /api/schema – Gibt das gesamte Datenbankschema zurück
• GET /api/schema/tables – Gibt eine Liste aller Tabellen zurück
• GET /api/schema/tables/{table_name} – Gibt das Schema einer bestimmten Tabelle zurück
• GET /api/schema/views – Gibt eine Liste aller Views zurück
• GET /api/schema/views/{view_name} – Gibt das Schema einer bestimmten View zurück
• GET /api/schema/relationships – Gibt alle Tabellenbeziehungen zurück
• POST /api/query – Führt eine Read-Only-SQL-Abfrage aus (JSON: { "query": "SELECT ..." })
• POST /api/schema/refresh – Aktualisiert den Schema-Cache

Beispiel für eine SQL-Abfrage per curl:

curl -X POST http://localhost:8000/api/query -H "Content-Type: application/json" -d '{"query": "SELECT TOP 5 * FROM BeispielTabelle"}'

MCP-Ressourcen

Der Server stellt folgende MCP-Ressourcen bereit:

• resource://database_schema – Das vollständige Datenbankschema
• table://{table_name} – Schema jeder Tabelle
• view://{view_name} – Schema jeder View
• resource://relationships – Beziehungen zwischen den Tabellen

MCP-Tools

Der Server stellt folgende MCP-Tools bereit:

• execute_sql – Führt eine Read-Only-SQL-Abfrage aus
• get_table_sample – Gibt eine Stichprobe der Daten einer Tabelle zurück
• refresh_schema – Aktualisiert den Schema-Cache

Testen des Servers

Das Repository enthält ein Test-Skript, mit dem die grundlegende Funktionalität des Servers überprüft werden kann:

# Server in einem Terminal starten
python -m app

# In einem anderen Terminal das Test-Skript ausführen
./test_server.py

Das Test-Skript prüft die MCP-Serverfunktionalität und kann auch REST-API-Endpunkte testen.

Beispiel für MCP-Anfragen

SQL-Abfrage ausführen

{
  "resources": [],
  "tools": [
    {
      "id": "execute_sql",
      "parameters": {
        "query": "SELECT TOP 10 * FROM BeispielTabelle"
      }
    }
  ]
}

Tabellendaten abrufen

{
  "resources": [],
  "tools": [
    {
      "id": "get_table_sample",
      "parameters": {
        "table_name": "BeispielTabelle",
        "limit": 5
      }
    }
  ]
}

Integration mit LLMs

Dieser MCP-Server ist kompatibel mit jedem LLM, das das Model-Context-Protocol unterstützt.

Beispiel-Prompts

Datenbankanalyse

Analysiere die Tabelle [TabellenName] und beschreibe ihre Struktur und Beziehungen.

Datenabfrage

Schreibe eine SQL-Abfrage, um [Geschäftsfrage] zu beantworten.

Schema-Erkundung

Finde alle Tabellen und Spalten, die mit [Suchbegriff] zu tun haben könnten.

Lizenz

MIT