mcp-azure-sql은(는) 무엇을 하나요?
MCP 서버를 통해 AI 에이전트를 Azure SQL 데이터베이스에 연결하며, 34개의 다양한 데이터베이스 도구를 지원합니다.
MCP 서버를 통해 AI 에이전트를 Azure SQL 데이터베이스에 연결하며, 34개의 다양한 데이터베이스 도구를 지원합니다.
이 스킬은 MCP(Model Context Protocol) 서버를 사용하여 AI 에이전트(예: Claude Code, Cursor 등)를 Azure SQL 데이터베이스에 직접 연결합니다. 개발자는 자연어로 데이터베이스 스키마 탐색, SQL 쿼리 실행, 테이블 및 뷰 관리 등 34개의 다양한 데이터베이스 작업을 수행할 수 있습니다. Azure SQL Database, Managed Instance, SQL Server on Azure VM 등 다양한 Azure SQL 배포 옵션을 지원하며, 연결 문자열을 통해 손쉽게 설정할 수 있습니다. 이를 통해 데이터베이스 작업을 위한 별도의 도구나 CLI 없이도 AI 어시스턴트가 데이터베이스와 상호작용할 수 있어 개발 생산성을 크게 향상시킵니다.
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MCP 서버를 통해 AI 에이전트를 Azure SQL 데이터베이스에 연결하며, 34개의 다양한 데이터베이스 도구를 지원합니다.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.