SqlToAi

Der sichere MCP-Schutzschild für Microsoft SQL Server in KI-unterstützten Entwicklungsworkflows

Was bringt SqlToAi?

Entwickler, Daten-Analysten und KI-Agenten stehen bei Unternehmens-Datenbanken vor einer enormen Herausforderung: Gewachsene ERP-Schemata (wie MS SQL Server in Sage 100 oder Branchen-Software) enthalten hunderte Tabellen, komplexe Relationen und vor allem **hochsensible Personen- und Kundendaten**. KI-Modelle im Chat dürfen niemals unkontrollierten Zugriff auf Klarnamen, Adressen oder Finanzdaten im Klartext erhalten.

SqlToAi ist ein leichtgewichtiger, lokaler MCP-Server (Model Context Protocol), der als **unüberwindbarer Schutzschild** zwischen Ihren KI-Agenten (Cursor, Claude, Antigravity) und Ihren SQL-Datenbanken steht. Er erlaubt KIs die risikofreie Erkundung von Schemata und die Ausführung von Lese-Abfragen – während sensitive Daten *zur Laufzeit vollautomatisch anonymisiert* werden.

Die 4 Säulen der Datenbank-Sicherheit

🛡️ 1. Dynamisches 5-Stufen Access-Level

Über eine konfigurierbare SQL-Abfrage (AccessCheckSql) wird das Zugriffsrecht pro Zieldatenbank in Echtzeit bestimmt:

Level 0 (None): Gesamter Zugriff gesperrt.
Level 1 (SchemaOnly): Nur Struktur-Erkundung erlaubt (Abfragen blockiert).
Level 2 (ReadOnlyAnonymized): Abfragen erlaubt, PII-Daten werden anonymisiert.
Level 3 (ReadOnly): Lese-Zugriff im Klartext (für reine Test-DBs).
Level 4 (ReadWrite): Vollzugriff (erfordert explizite Freigabe).

🔒 2. Mehrstufiger Schreibschutz (Read-Only Guard)

Für alle Lese-Datenbanken schützt der Server doppelt gegen versehentliches Überschreiben:

Parser-Level: Mutierende Befehle (INSERT, UPDATE, DELETE, DROP, EXEC) werden vor der Ausführung per AST-Regex abgewiesen.
Transaktions-Level: Alle Abfragen laufen in einer expliziten Transaktion mit erzwungenem ROLLBACK am Ende – kein geänderter Byte landet je auf der Festplatte.

🔑 3. Reversible Tokenisierung & PII-Shield

Damit die KI mit anonymisierten Daten arbeiten kann, ohne echte Werte zu kennen:

ScramblePattern & Hash: Maskiert Namen & Adressen zur Laufzeit (z. B. Max.Mustermann@mail.de → Xxx.Xxxxxxxxxx@xxxx.xx).
Durchsuchbare Token: Ersetzt String-Werte durch HMAC-Tokens. Die KI kann Tabellen per JOIN oder WHERE verknüpfen – der Server löst die Token intern vor der SQL-Ausführung wieder auf.

📖 4. Schema Enrichment & Cross-DB Rules

Macht kryptische ERP-Datenbanken für KI-Assistenten verständlich:

Metadata Provider: Reichert nackte SQL-Tabellen (wie KHKKonto) mit fachlichen Dokumentations-Beschreibungen an.
Zentrale Anonymisierungsregeln: Ausnahmeregeln lassen sich zentral in einer eigenen Konfig-DB ablegen und überleben Backup-Restores beim Kunden.

Der smarte Datenbank-Workflow mit KI-Agenten

Im Zusammenspiel mit Tools wie SourceToAI und KnowHowToAI entsteht eine vollständige, sichere Entwickler-Infrastruktur:

Sichere Schema-Analyse: Ein KI-Agent nutzt sql_get_schema und sql_search_objects, um Datenbankstrukturen risikofrei zu erkunden.
Anonymisierte Test-Abfragen: Der Agent führt Lese-Abfragen (sql_execute_query) aus. SqlToAi maskiert Kundennamen und Adressen automatisch vor der KI-Antwort.
Cross-Referencing: Die KI verknüpft SQL-Erkenntnisse mit dem C#-Code aus SourceToAI und schreibt das dokumentierte Wissen über KnowHowToAI zurück.

In 3 Schritten starten

1. Konfigurieren Sie Ihre SQL-Server-Verbindung und Anonymisierungsregeln in der appsettings.json:

{
  "SqlToAi": {
    "SqlServer": {
      "Server": "%COMPUTERNAME%\\MSSQLSERVER",
      "IntegratedSecurity": true
    },
    "Anonymizer": {
      "Enabled": true,
      "DefaultMode": "ScramblePattern",
      "ExcludedColumns": ["*Id", "Id", "*Code", "Status"]
    }
  }
}

2. Tragen Sie die compilierten Executables als MCP-Server in Claude Desktop, Cursor oder Antigravity ein:

{
  "mcpServers": {
    "sql-to-ai": {
      "command": "C:\\Tools\\SqlToAi\\SqlToAi.exe"
    }
  }
}

3. Nutzen Sie in Ihrem KI-Chat Befehle wie "Erkunde das Datenbankschema und erstelle ein Abfrage-Skript" – sicher, geschützt und datenschutzkonform.

Repository & Quellcode

SqlToAi ist Open Source (MIT-Lizenz) und steht auf GitHub zur Verfügung:

GitHub Repository: RalfHuesing/SqlToAi

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