此 MCP 伺服器通過基於 node-odbc 的 TypeScript 層促進對 ODBC 數據來源的訪問，允許 LLM 通過配置的 DSN 無縫查詢數據庫。
新增日期：
創建者：
Apr 23 2025
精選
Model Context Protocol (MCP) Server for ODBC 是什麼？
MCP 伺服器作為大型語言模型與 ODBC 可訪問數據庫之間的橋梁。它使用 TypeScript 構建，將查詢路由至主機系統的 ODBC 驅動程序管理器，支持如 Virtuoso 等多種數據庫連接器。它提供了模式發現、表列表、詳細表描述以及執行 SQL、SPARQL 或 SPASQL 查詢的工具，提供靈活的數據訪問和整合。環境設置包括 node.js 和 unixODBC 配置，並提供了針對安全憑據管理的選項。伺服器支持多種查詢格式，包括 JSON、Markdown 和 JSON Lines，便於以各種適合 AI 應用的格式檢索數據。其模組化設計鼓勵對兼容其他 DBMS 的貢獻，使其在企業數據整合和 AI 驅動的數據分析中變得多功能。
誰會使用 Model Context Protocol (MCP) Server for ODBC？
- 數據庫管理員
- 數據分析師
- AI 開發者
- 後端開發者
- 研究機構
如何使用 Model Context Protocol (MCP) Server for ODBC？
- 步驟 1：從 GitHub 克隆倉庫。
- 步驟 2：使用 npm 安裝依賴項。
- 步驟 3：在 .env 文件中配置環境變量。
- 步驟 4：設置您的 ODBC 數據源名稱 (DSN) 並確保它正常運行。
- 步驟 5：使用 Node.js 啟動 MCP 伺服器。
- 步驟 6：使用提供的工具或 API 調用查詢模式、表或執行 SQL/SPARQL 查詢。
Model Context Protocol (MCP) Server for ODBC 的核心特徵與益處
主要功能
- get_schemas
- get_tables
- describe_table
- filter_table_names
- query_database
- execute_query
- execute_query_md
- query_database_jsonl
- spasql_query
- sparql_query
- virtuoso_support_ai
優點
- 為 AI 模型提供無縫的數據庫查詢
- 支持多種查詢格式 (JSON、Markdown、JSONL)
- 為各種 ODBC 數據源進行配置
- 輕鬆與數據源和 AI 工具集成
- 幫助進行大規模數據分析，減少麻煩
Model Context Protocol (MCP) Server for ODBC 的主要使用案例與應用
- AI 驅動的數據分析和洞察生成
- 數據庫模式探索和文檔編制
- 自動化報告和儀表板生成
- 研究數據檢索
- 將舊數據庫整合到現代 AI 工作流中
Model Context Protocol (MCP) Server for ODBC 的常見問答
開發者
- OpenLinkSoftware
您可能也喜歡：
開發者工具
一個 Docker 映像，承載多個 MCP 伺服器，透過整合 supergateway 以統一入口點訪問。
研究與數據
NOL 整合了 LangChain 和 Open Router，以使用 Next.js 創建一個多客戶端的 MCP 伺服器。