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Mcp Hfsql
What is Mcp Hfsql
MCP-HFSQL is a server based on the Model Context Protocol (MCP) that enables language models, such as conversational AI agents, to interact with HFSQL C/S databases. Its primary goal is to facilitate the exploration and querying of HFSQL databases through a natural language interface powered by AI.
Use cases
Use cases for MCP-HFSQL include automating customer inquiries about product data, generating reports from database queries, and enabling non-technical users to perform complex database operations without needing to understand SQL.
How to use
To use MCP-HFSQL, you need to set up the environment by installing the required components, including the MCP Python SDK, Python 3.10 or higher, ODBC driver for HFSQL, and access to an HFSQL C/S database. After cloning the GitHub repository and creating a virtual environment, you can start interacting with the database using natural language queries.
Key features
Key features of MCP-HFSQL include the ability to communicate with HFSQL databases using natural language, support for external API calls, and a user-friendly interface that simplifies database interactions for end-users.
Where to use
MCP-HFSQL can be used in various fields such as data analysis, customer support, and any application requiring database interaction through natural language processing, making it suitable for businesses looking to enhance user experience.
Clients Supporting MCP
The following are the main client software that supports the Model Context Protocol. Click the link to visit the official website for more information.
Overview
What is Mcp Hfsql
MCP-HFSQL is a server based on the Model Context Protocol (MCP) that enables language models, such as conversational AI agents, to interact with HFSQL C/S databases. Its primary goal is to facilitate the exploration and querying of HFSQL databases through a natural language interface powered by AI.
Use cases
Use cases for MCP-HFSQL include automating customer inquiries about product data, generating reports from database queries, and enabling non-technical users to perform complex database operations without needing to understand SQL.
How to use
To use MCP-HFSQL, you need to set up the environment by installing the required components, including the MCP Python SDK, Python 3.10 or higher, ODBC driver for HFSQL, and access to an HFSQL C/S database. After cloning the GitHub repository and creating a virtual environment, you can start interacting with the database using natural language queries.
Key features
Key features of MCP-HFSQL include the ability to communicate with HFSQL databases using natural language, support for external API calls, and a user-friendly interface that simplifies database interactions for end-users.
Where to use
MCP-HFSQL can be used in various fields such as data analysis, customer support, and any application requiring database interaction through natural language processing, making it suitable for businesses looking to enhance user experience.
Clients Supporting MCP
The following are the main client software that supports the Model Context Protocol. Click the link to visit the official website for more information.
Content
Serveur MCP pour Bases de Données HFSQL
Description
Ce projet fournit un serveur basé sur le Model Context Protocol (MCP), permettant aux modèles de langage (comme les agents IA conversationnels) d’interagir avec des bases de données HFSQL C/S.
Objectif : Faciliter l’exploration et l’interrogation des bases de données HFSQL par les utilisateurs finaux via une interface en langage naturel, grâce à l’IA.
MCP ? Le Model Context Protocol est un standard ouvert conçu pour permettre aux modèles de langage d’appeler de manière fiable des outils externes (API, bases de données, fonctions, etc.).
Apprenez-en plus sur les serveurs MCP avec les resosurces d’Anthropic : https://docs.anthropic.com/fr/docs/agents-and-tools/mcp
Prérequis
Avant de commencer, assurez-vous d’avoir les éléments suivants :
- SDK Python pour MCP : Vous pouvez suivre les instructions d’installation ici : https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk?tab=readme-ov-file#installation
- Python : Version 3.10 ou supérieure (vérifiez la documentation du SDK MCP pour les exigences spécifiques si nécessaire).
- Pip : Pour l’installation des paquets Python.
- Driver ODBC HFSQL : Installez le driver ODBC approprié pour votre système d’exploitation. Vous pouvez généralement le trouver sur le site de PC SOFT : https://download.windev.com/fr/download/packs/HFSQL/2025.awp (Adaptez la version si besoin).
- Accès à une base de données HFSQL C/S : Avec les informations de connexion nécessaires (hôte, port, nom de base, utilisateur, mot de passe).
- Git : Pour cloner le dépôt.
Installation
Suivez ces étapes pour mettre en place le projet :
-
Cloner le dépôt GitHub :
git clone https://github.com/MaxDbll/MCP-HFSQL.git cd mcp-hfsql -
Créer un environnement virtuel (Fortement Recommandé) :
python -m venv venv # Sur Linux/macOS source venv/bin/activate # Sur Windows (cmd/powershell) .\venv\Scripts\activate -
Installer les dépendances Python :
Le fichierrequirements.txtcontient toutes les bibliothèques nécessaires, y compris le SDKmcpet le connecteur de base de données (pypyodbc).pip install -r requirements.txtil faut également installer mcp[cli]
Configuration du Serveur
Ce serveur MCP récupère ses informations de connexion à la base de données HFSQL à partir des variables d’environnement. Avant de lancer le serveur, vous devez définir les variables suivantes :
HFSQL_HOST: Adresse IP ou nom d’hôte du serveur HFSQL.HFSQL_PORT: Port d’écoute du serveur HFSQL (par défaut souvent 4900).HFSQL_DATABASE: Nom de la base de données à utiliser.HFSQL_USER: Nom d’utilisateur pour la connexion.HFSQL_PASSWORD: Mot de passe associé à l’utilisateur.
Comment définir les variables d’environnement ?
-
Sur Linux/macOS (Terminal) :
export HFSQL_HOST="votre_hote" export HFSQL_PORT="4900" export HFSQL_DATABASE="votre_base" export HFSQL_USER="votre_user" export HFSQL_PASSWORD="votre_mot_de_passe" -
Sur Windows (PowerShell) :
$env:HFSQL_HOST = "votre_hote" $env:HFSQL_PORT = "4900" $env:HFSQL_DATABASE = "votre_base" $env:HFSQL_USER = "votre_user" $env:HFSQL_PASSWORD = "votre_mot_de_passe" -
Alternative : Fichier
.env
Vous pouvez également utiliser un fichier.envà la racine de votre projet et une bibliothèque commepython-dotenv(ajoutez-la àrequirements.txtsi vous choisissez cette option) pour charger ces variables automatiquement au démarrage de votre scriptserver.py.Voir plus bas pour définir les paramètres d’environnement en utilisant Claude Desktop.
Utilisation
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Tester le serveur MCP :
Une fois l’environnement virtuel activé et les variables d’environnement configurées, testez le serveur en utilisant la commande fournie par le SDK MCP :mcp dev server.pyVous pouvez également installer le serveur sur une application d’agent IA compatible MCP (comme Claude Desktop) pour l’utiliser directement.
mcp install server.py -
Outils MCP Disponibles :
Ce serveur expose des tools, des ressources et des prompts pour interagir avec la base de données HFSQL. L’agent IA peut utiliser ces outils pour exécuter des requêtes SQL, explorer les données et obtenir des informations sur le schéma de la base de données. -
Exemples d’Interaction avec une IA :
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Scénario 1 : Découverte du schéma
- Utilisateur : “Peux-tu me dire quelles tables existent dans ma base de contacts ?”
-
Scénario 2 : Exploration Simple
- Utilisateur : “Affiche-moi les 3 premiers contacts de la table
Contacts.”
- Utilisateur : “Affiche-moi les 3 premiers contacts de la table
-
Scénario 3 : Requête Assistée
- Utilisateur : “Je cherche les contacts de la société ‘InnovTech’ ajoutés cette année.”
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Scénario 4 : Chiffre d’affaire
- Utilisateur : “Quel est le trimestre avec le chiffre d’affaire le plus élevé et celui avec le moins élevé ?”
-
Exemple d’Intégration Client (Claude Desktop)
Si vous utilisez un client MCP comme Claude Desktop, vous devrez lui indiquer comment lancer votre serveur MCP. Voici un exemple de configuration à ajouter dans le fichier claude_desktop_config.json :
Dev Tools Supporting MCP
The following are the main code editors that support the Model Context Protocol. Click the link to visit the official website for more information.










