MCP ODBC Server 是一款 MCP 服务器，旨在为 AI 模型提供对 ODBC 数据源的安全透明访问。它允许 AI 模型通过配置好的数据源名称 (DSN) 与各种数据库进行交互，极大地扩展了 AI 模型的数据访问能力。该服务器的核心功能包括执行 SQL 和 SPARQL 查询，并提供对数据库模式、表和列描述的访问。开发者可以通过它，让 AI 模型轻松查询和操作各类数据库，无需关心底层数据库连接的复杂性。

该解决方案基于 TypeScript 构建，利用 node-odbc 库与 ODBC 驱动程序管理器通信，支持多种数据库管理系统。通过 MCP 协议，AI 模型可以调用服务器提供的工具来查询数据库并获取数据，例如获取模式、表描述、执行SQL查询等。这使得 AI 模型能够充分利用企业现有的数据资产，赋能更智能的应用场景，显著降低了数据集成和访问的复杂度。

透明的数据库访问

mcp-odbc-server 的核心功能是为 AI 模型提供对各种 ODBC 可访问数据库的透明访问。它充当一个桥梁，允许 AI 模型通过标准化的 SQL 和 SPARQL 查询与数据库进行交互，而无需了解底层数据库的具体细节。通过配置 ODBC 数据源名称 (DSN)，AI 模型可以连接到不同的数据库管理系统 (DBMS)，例如 MySQL、PostgreSQL、SQL Server 和 Virtuoso。这种透明性简化了 AI 模型与数据源的集成，降低了开发的复杂性，并提高了可移植性。

例如，一个 AI 驱动的客户服务机器人可以使用 mcp-odbc-server 连接到包含客户信息的数据库。机器人可以通过 SQL 查询检索客户的订单历史、联系方式等信息，从而更有效地回答客户的问题。

SQL 和 SPARQL 查询支持

mcp-odbc-server 支持使用 SQL 和 SPARQL 两种查询语言，这使得 AI 模型可以灵活地从数据库中提取所需的数据。SQL 是一种广泛使用的关系数据库查询语言，而 SPARQL 是一种用于查询 RDF 数据的查询语言。通过同时支持这两种语言，mcp-odbc-server 可以满足不同类型 AI 模型的需求，并支持更广泛的应用场景。

例如，一个 AI 驱动的知识图谱应用可以使用 mcp-odbc-server 连接到包含知识图谱数据的 Virtuoso 数据库。应用可以通过 SPARQL 查询检索实体之间的关系，从而构建更丰富的知识表示。此外，对于传统的关系型数据库，AI 模型可以使用 SQL 查询来执行数据分析、报告生成等任务。

数据库模式发现

mcp-odbc-server 提供了强大的数据库模式发现功能，允许 AI 模型自动发现数据库的结构和内容。通过 get_schemas、get_tables 和 describe_table 等工具，AI 模型可以获取数据库模式、表名、列名、数据类型等信息。这些信息对于 AI 模型理解数据、生成有效的查询以及进行数据验证至关重要。

例如，一个 AI 驱动的数据分析工具可以使用 mcp-odbc-server 连接到包含销售数据的数据库。工具可以通过数据库模式发现功能自动识别销售额、产品名称、客户 ID 等关键字段，并基于这些字段生成数据分析报告。这大大简化了数据分析的流程，并提高了效率。

集成优势

mcp-odbc-server 采用客户端-服务器架构，与 MCP 生态系统中的其他组件无缝集成。它充当服务器，接收来自 MCP 客户端（例如 Claude、Cline 和 Cursor）的请求，并将查询结果返回给客户端。这种架构使得 AI 模型可以轻松地通过 MCP 协议调用 mcp-odbc-server 提供的工具，从而实现与数据库的安全交互。此外，mcp-odbc-server 支持通过环境变量配置连接参数，例如 ODBC 数据源名称、用户名和密码，这使得部署和配置更加灵活和方便。