项目简介

该项目是 'Gen-AI-Demo-Assets' 仓库中的一个子模块，专门实现了一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器。其核心功能是通过 MCP 协议暴露与 Azure SQL 数据库交互的能力，允许 LLM 客户端发现和调用这些能力，从而实现大型语言模型与数据库的集成。

主要功能点

连接 Azure SQL 数据库： 利用 Azure 身份验证（如托管身份或服务主体）安全连接到 Azure SQL 数据库。
提供数据库工具： 暴露两个核心工具供 LLM 客户端调用：
- 获取数据库表结构：允许 LLM 了解数据库中的表及其列信息。
- 执行 T-SQL 查询：允许 LLM 生成并执行 SQL 查询，获取数据库中的数据。
支持 MCP 协议： 作为 MCP 服务器，它遵循 MCP 标准，通过 JSON-RPC 格式与客户端通信，接收工具调用请求并返回结果。

安装步骤

克隆仓库： 首先需要克隆包含该项目的完整仓库：

git clone https://github.com/guangying94/Gen-AI-Demo-Assets.git
cd Gen-AI-Demo-Assets/mcp-server/mcp-azure-sql

设置 Python 环境： 确保您有 Python 环境，建议使用虚拟环境：

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

安装依赖： 安装项目所需的 Python 库，包括 'fastmcp', 'pyodbc', 'python-dotenv', 'azure-identity' 等：

pip install -r requirements.txt # 如果有 requirements.txt 文件，或者手动安装必要的库
# 示例安装命令 (可能需要根据实际依赖调整):
# pip install fastmcp pyodbc python-dotenv azure-identity

注意： 安装 'pyodbc' 可能需要先安装相应的 ODBC 驱动程序，请参考 Microsoft 的官方文档。

配置环境变量： 创建一个 '.env' 文件在项目根目录（'mcp-azure-sql/'），并配置 Azure SQL 的连接信息。该服务器使用 Azure 身份验证，因此需要确保运行环境已正确配置 Azure 身份（例如，通过 Azure CLI 登录，或者使用托管身份/服务主体）。

AZURE_SQL_SERVER=<你的Azure SQL服务器名称，不包含tcp:>
AZURE_SQL_DATABASE=<你的Azure SQL数据库名称>

服务器配置 (供 MCP 客户端使用)

要让一个 MCP 客户端连接到并使用这个服务器，客户端需要知道如何启动它。配置信息通常通过一个 JSON 对象传递给客户端，包含服务器的名称、启动命令和参数。

对于此 Azure SQL MCP 服务器，典型的客户端配置信息描述如下：

{
  "server name": "Azure SQL MCP Server", // 服务器在客户端中显示的名称
  "command": "python", // 启动服务器的可执行文件，这里是python解释器
  "args": ["main.py"], // 传递给可执行文件的参数，这里是服务器主文件
  "transport": "sse" // 服务器使用的传输协议，与 mcp.run() 中指定的一致
}

请注意： 上述是一个配置信息的描述示例，实际传递给 MCP 客户端的可能是包含这些字段的 JSON 对象，无需复制粘贴这里的代码块。客户端将使用 'command' 和 'args' 来启动一个进程，并通过 'transport' 指定的方式与该进程通信。

基本使用方法

启动服务器： 在项目目录下激活您的 Python 环境，然后运行 'main.py' 文件：

cd mcp-server/mcp-azure-sql
source .venv/bin/activate # 或 .\venv\Scripts\activate
python main.py

服务器将启动并监听通过 SSE 协议接收的 MCP 请求。

连接 MCP 客户端： 启动一个支持 MCP 协议的 LLM 客户端（例如，一个支持 MCP 的 VS Code 扩展或其他应用）。配置客户端，使其能够发现或连接到本地运行的 "Azure SQL MCP Server"，使用上面提供的启动命令和参数描述。
LLM 调用工具： 在客户端中，LLM 可以通过调用服务器暴露的工具与 Azure SQL 数据库交互。例如，LLM 可以首先调用 'get_table_schema' 工具来获取数据库结构信息，然后根据用户需求调用 'execute_query' 工具执行 SQL 查询并获取数据。

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服务器配置 (供 MCP 客户端使用)

基本使用方法

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