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Azure 的 SQL MCP Server 正式 GA：AI 查資料庫，只能走 7 個固定工具

微軟宣布開源免費的 SQL MCP Server 正式推出，讓 AI 代理透過固定的工具與角色權限存取資料庫，而不是自己現場寫 SQL。

一句話看懂：微軟的 SQL MCP Server 正式 GA，讓 AI 代理只能透過一組受控的固定工具存取資料庫，而不是自己現場寫 SQL。

Azure SQL MCP Server 正式 GA資訊圖卡：AI 代理碰資料庫，改走受控的固定工具，不再自己亂寫 SQL

先用白話講：SQL MCP Server 是什麼？

想像資料庫是一間倉庫，AI 是新來的工讀生。與其發一把萬能鑰匙讓他自己翻箱倒櫃，不如在櫃台放一份「可領取品項清單」，他只能照清單申請，而且每個人能領的東西不一樣。

SQL MCP Server 就是這個櫃台。MCP（Model Context Protocol）是讓 AI 發現並呼叫外部工具的標準；這個伺服器把資料庫裡你指定的資料表、檢視表、預存程序，包裝成 AI 能呼叫的工具。

Azure 更新頁在 2026 年 6 月宣布 SQL MCP Server 正式推出（GA）。官方的說法有幾個重點：

官方文件明說，它刻意不支援 NL2SQL，理由是模型輸出不固定，越複雜的查詢越容易出錯，所以改走自家說的 NL2DAB 路線。

內建在 Data API builder（DAB）1.7 版以後，官方建議用最新的 2.0 版
預設就是啟用的；只有想縮限範圍時才需要設定，例如關掉刪除功能
7 個內建工具：describe_entities、create_record、read_records、update_record、delete_record、execute_entity、aggregate_records
它主要處理資料的新增、讀取、修改、刪除，不處理資料表結構（DDL）
支援兩種傳輸方式：streamable HTTP 與 stdio
資料表要不要開給 MCP，可在設定檔逐一指定：

"entities": {
  "Products": { "mcp": { "dml-tools": true } },
  "SensitiveData": { "mcp": { "dml-tools": false } }
}

read_records 的結果會自動快取；整套有 OpenTelemetry 追蹤，可接 Azure Log Analytics 與 Application Insights

接案時常遇到客戶問「能不能讓 AI 直接幫我查報表」。以前最怕的就是把連線字串交出去，AI 想查什麼就查什麼。這種「先列清單、再給權限」的做法，比較像我會想交給客戶的版本。

不過要注意，預設是所有項目都參與 MCP，不是預設關閉。上線前要自己檢查一次哪些資料表真的該開，刪除這類工具也建議先關掉。另外官方只說「相容 PostgreSQL 與 Cosmos DB」，各資料庫的細部差異沒有說明，用非 SQL Server 的人要自己實測。

SQL MCP Server 是什麼？

它是微軟做的開源服務，把資料庫裡你指定的資料表、檢視表、預存程序，整理成 AI 代理（Agent）能呼叫的一組標準工具，讓 AI 不必直接碰資料庫。

它支援哪些資料庫？

官方公告寫的是以 SQL 為主，並相容 PostgreSQL 與 Azure Cosmos DB，REST 與 GraphQL 也能同時提供。

為什麼不讓 AI 直接寫 SQL？

官方的說法是模型的輸出並不固定，越複雜的查詢越容易出現細微錯誤。所以它改用 Data API builder 內建的查詢產生器，由程式組出固定格式的 T-SQL。

作者

接案做系統開發、網站與主機託管。觀點裡的文章都是我自己寫的,寫的是做專案時第一手遇到的事。