Data-Api-Builder | The .NET Blog

SQL MCP Server на Azure App Service — без контейнеров

Emiliano Montesdeoca — Tue, 05 May 2026 00:00:00 +0000

Этот пост переведён автоматически. Чтобы прочитать оригинал, нажмите здесь.

Честно говоря: каждый раз, когда в туториале вижу «требует контейнер», где-то внутри вздыхаю. Контейнеры великолепны — пока у вашей команды нет стратегии контейнеризации, и функция, казавшаяся простой, вдруг упирается в неожиданную оркестрационную сложность, которую никто не планировал.

Именно поэтому это привлекло моё внимание. SQL MCP Server теперь может работать на Azure App Service — без Docker, без Kubernetes, только с тем же конфигурационным файлом Data API Builder (DAB), который открывает ваш SQL-датабаз через MCP, REST и GraphQL.

Что такое SQL MCP Server?

Кратко для тех, кто ещё не знаком. SQL MCP Server располагается между вашим AI-агентом и SQL-базой данных. Вместо того чтобы давать агенту прямой доступ к базе данных (ужасная идея), он открывает ваши таблицы и представления как уровень абстракции — сущности с определёнными правами доступа.

Построен на Data API Builder, что означает: один конфигурационный файл управляет MCP и REST и GraphQL одновременно. Ваш агент общается с MCP-эндпоинтом. Традиционное приложение общается с REST или GraphQL. Одна конфигурация, одна среда выполнения, разные интерфейсы.

Это действительно удобно. Не нужно поддерживать два отдельных API-слоя.

Проблема контейнеров (и её решение)

Изначальная модель развёртывания SQL MCP Server использовала контейнеры. Это хорошо работает во многих командах — но не во всех. Многие .NET-команды стандартизировались на Azure App Service или виртуальных машинах. Требовать контейнерный runtime только ради одного SQL-эндпоинта — это лишнее трение, которого никто не просил.

Новое руководство показывает, как обойтись без контейнера вовсе. Всё работает через команду dab start, запущенный как стандартный .NET 8 веб-процесс на App Service.

# Установка Data API Builder
dotnet tool install microsoft.dataapibuilder --prerelease -g

# Инициализация конфигурации
dab init --database-type mssql --host-mode Development --connection-string "@env('SQL_CONNECTION_STRING')"

# Добавление сущности
dab add products --source dbo.products --permissions "authenticated:*"

# Настройка провайдера аутентификации App Service
dab configure --runtime.host.authentication.provider AppService

# Запуск сервера
dab start

На этом этапе у вас есть MCP по адресу /mcp, REST и GraphQL из того же процесса — и ничего в контейнере.

Аутентификация без общих API-ключей

Это та часть, которую я ценю больше всего. При развёртывании на App Service вы настраиваете Microsoft Entra ID в качестве провайдера аутентификации. Никаких общих секретов в конфигурационных файлах, никаких API-ключей для ротации.

Строка подключения хранится в переменных среды App Service (не в dab-config.json), а MCP-эндпоинт защищён платформенной аутентификацией. Если ваши Azure-нагрузки уже используют Entra ID, интеграция происходит органично.

Для локальной разработки переключайтесь в режим Simulator и STDIO-транспорт. Возвращайтесь к режиму AppService перед развёртыванием. Чисто и явно.

Развёртывание на App Service

az appservice plan create \
 --name <plan-name> \
 --resource-group <resource-group> \
 --sku B1 \
 --is-linux

az webapp create \
 --name <app-name> \
 --resource-group <resource-group> \
 --plan <plan-name> \
 --runtime "DOTNETCORE:8.0"

az webapp config set \
 --name <app-name> \
 --resource-group <resource-group> \
 --startup-file "dab start"

Затем разверните свой DAB-проект методом, который уже использует ваша команда. Ключевой момент: это развёртывание кода, а не контейнера.

Почему это важно для .NET-разработчиков

Если вы создаёте AI-агентов на .NET, рано или поздно им нужно будет работать с базой данных. SQL MCP Server предоставляет структурированный способ сделать это — без открытия сырых строк подключения или написания собственных API-слоёв.

Ознакомьтесь с полным руководством в оригинальной статье и примере на GitHub.

Итог

SQL MCP Server на App Service — практичный выбор для .NET-команд, которые хотят дать агентам структурированный доступ к SQL-данным без контейнерной стратегии. Попробуйте — ваши агенты оценят чистый API-интерфейс.

SQL MCP Server — Правильный способ дать AI-агентам доступ к базе данных

Emiliano Montesdeoca — Fri, 10 Apr 2026 00:00:00 +0000

Этот пост был переведён автоматически. Оригинал можно прочитать здесь.

Давайте будем честны: большинство доступных сегодня MCP-серверов для баз данных устрашают. Они берут запрос на естественном языке, генерируют SQL на лету и выполняют его против ваших продакшн-данных. Что может пойти не так? (Всё. Абсолютно всё.)

Команда Azure SQL только что представила SQL MCP Server, и он использует принципиально другой подход. Построенный как функция Data API builder (DAB) 2.0, он даёт AI-агентам структурированный, детерминированный доступ к операциям с базой данных — без NL2SQL, без раскрытия вашей схемы и с полным RBAC на каждом шагу.

Почему не NL2SQL?

Это самое интересное проектное решение. Модели недетерминированы, а сложные запросы наиболее склонны порождать тонкие ошибки. Именно те запросы, которые пользователи надеются, что AI сможет сгенерировать, также требуют наибольшей проверки, когда генерируются недетерминированно.

Вместо этого SQL MCP Server использует подход NL2DAB. Агент работает со слоем абстракции сущностей Data API builder и встроенным конструктором запросов для детерминированной генерации точного, хорошо сформированного T-SQL. Тот же результат для пользователя, но без риска галлюцинированных JOIN или случайного раскрытия данных.

Семь инструментов, а не семьсот

SQL MCP Server предоставляет ровно семь DML-инструментов, независимо от размера базы данных:

describe_entities — обнаружение доступных сущностей и операций
create_record — вставка строк
read_records — запрос таблиц и представлений
update_record — изменение строк
delete_record — удаление строк
execute_entity — выполнение хранимых процедур
aggregate_records — запросы агрегации

Это умно, потому что контекстные окна — это пространство для мышления агента. Наводнение их сотнями определений инструментов оставляет меньше места для рассуждений. Семь фиксированных инструментов держат агента сфокусированным на мышлении, а не на навигации.

Каждый инструмент можно включить или выключить отдельно:

"runtime": {
 "mcp": {
 "enabled": true,
 "path": "/mcp",
 "dml-tools": {
 "describe-entities": true,
 "create-record": true,
 "read-records": true,
 "update-record": true,
 "delete-record": true,
 "execute-entity": true,
 "aggregate-records": true
 }
 }
}

Начало за три команды

dab init \
 --database-type mssql \
 --connection-string "@env('sql_connection_string')"

dab add Customers \
 --source dbo.Customers \
 --permissions "anonymous:*"

dab start

Это работающий SQL MCP Server, предоставляющий доступ к вашей таблице Customers. Слой абстракции сущностей позволяет задавать псевдонимы для имён и столбцов, ограничивать поля по ролям и точно контролировать, что видят агенты — не раскрывая внутренних деталей схемы.

История безопасности убедительна

Здесь зрелость Data API builder окупается:

RBAC на каждом уровне — каждая сущность определяет, какие роли могут читать, создавать, обновлять или удалять, и какие поля видны
Интеграция с Azure Key Vault — строки подключения и секреты управляются безопасно
Microsoft Entra + пользовательский OAuth — аутентификация продакшн-уровня
Content Security Policy — агенты взаимодействуют через контролируемый контракт, а не сырой SQL

Абстракция схемы особенно важна. Внутренние имена таблиц и столбцов никогда не раскрываются агенту. Вы определяете сущности, псевдонимы и описания, имеющие смысл для AI-взаимодействия — а не вашу ER-диаграмму.

Мульти-база и мульти-протокол

SQL MCP Server поддерживает Microsoft SQL, PostgreSQL, Azure Cosmos DB и MySQL. А поскольку это функция DAB, вы получаете REST, GraphQL и MCP эндпоинты одновременно из одной конфигурации. Те же определения сущностей, те же правила RBAC, та же безопасность — по всем трём протоколам.

Автоконфигурация в DAB 2.0 может даже проинспектировать вашу базу данных и динамически построить конфигурацию, если вам подходит меньше абстракции для быстрого прототипирования.

Моё мнение

Вот как должен работать корпоративный доступ к базам данных для AI-агентов. Не «эй, LLM, напиши мне SQL и YOLO его по продакшну». Вместо этого: чётко определённый слой сущностей, детерминированная генерация запросов, RBAC на каждом шагу, кеширование, мониторинг и телеметрия. Скучно в самом лучшем смысле.

Для .NET-разработчиков история интеграции чистая — DAB является .NET-инструментом, MCP Server работает как контейнер и интегрируется с Azure SQL, который большинство из нас уже использует. Если вы строите AI-агентов, которым нужен доступ к данным, начните здесь.

Подводя итоги

SQL MCP Server бесплатен, с открытым исходным кодом и работает где угодно. Это предписывающий подход Microsoft к предоставлению AI-агентам безопасного доступа к базам данных. Ознакомьтесь с полным постом и документацией для начала работы.