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Comment connecter Microsoft Access à Claude / Curseur via MCP (Configuration du serveur MCP Microsoft Access)

24 min de lecture

SERVEUR MCP MICROSOFT ACCESS

Interroger Microsoft Access avec Claude ou Cursor via MCP.

Posez des questions en langage clair sur vos données Microsoft Access — .accdb et .mdb fichiers, clients, commandes, tables liées — via une liaison cloud sécurisée et sortante uniquement, avec Schema Intelligence intégrée au connecteur Microsoft Access MCP afin que l'IA écrive du SQL Jet/ACE correct dès la première tentative.

Pas de trous dans le pare-feu Une seule clé, tous les connecteurs Données en temps réel, sans délai de cache Apportez votre propre outil d'IA

Query Streams est une plateforme d'intégration de données sécurisée et en temps réel qui intègre toutes les bases de données et API SaaS de votre compte dans Claude, Cursor, ChatGPT et Grok, grâce à une seule clé MCP et sans modification du pare-feu. Ce guide explique en détail le câblage du connecteur MCP de Microsoft Access, afin que votre outil d'IA puisse répondre à des questions en langage clair concernant .accdb et .mdb données — clients, commandes, lignes de commande, tables liées, jointures ad hoc et agrégations — sans que vous ayez à exporter de fichiers CSV depuis Access ni à vous débattre avec le volet de navigation. Pour en savoir plus, rendez-vous sur QueryStreams.com. et Inscrivez-vous gratuitement pour commencer à poser à votre outil d'IA de vraies questions Microsoft Access.

Ce que Query Streams MCP vous offre pour Microsoft Access

D'autres serveurs « Microsoft Access MCP » du paysage open source connectent directement l'outil d'IA à un seul .accdb ou .mdb Le chemin d'accès au fichier fonctionne, mais il limite le client IA à une seule machine, ne permet aucune limitation de portée ni de débit, et ne fournit aucun historique des requêtes effectuées par l'IA. Le serveur Query Streams MCP pour Microsoft Access résout un problème plus global : une seule clé, tous les connecteurs, un historique complet des requêtes, et l'outil d'IA n'a jamais accès au chemin d'accès au fichier ni à la chaîne de connexion sous-jacente.

Aucun trou dans le pare-feu entrant

L'agent réseau établit une unique connexion sortante chiffrée vers le cloud et Query Streams. Votre client d'IA se connecte au cloud, jamais à votre fichier Microsoft Access ni à son serveur. Aucun port à ouvrir, aucun partage de fichiers à exposer, aucun VPN, aucun serveur SharePoint ou OneDrive accessible depuis Internet.

Une seule clé, tous les connecteurs

La même clé MCP est accessible à toutes les bases de données et API SaaS connectées à votre compte. Ajoutez un connecteur Stripe ou PostgreSQL demain : l’outil d’IA le reconnaîtra au même titre que vos tables Microsoft Access, sans qu’il soit nécessaire de le ressaisir.

L'intelligence schématique intégrée

L'IA prend en compte les descriptions, les types sémantiques, les listes de valeurs d'énumération et les clés étrangères découvertes pour chaque colonne Microsoft Access, et non pas seulement la liste brute des tables renvoyée par le pilote ACE OLEDB/Jet. Elle génère du code Jet SQL précis dès la première tentative, même sur des bases de données Access anciennes avec des noms de champs cryptiques et des noms de tables entre crochets. [Détails de la commande].

Accès en lecture seule appliqué à l'agent

Même un LLM halluciné ne peut pas délivrer SUPPRIMER, MISE À JOUR, ou BAISSE via Query Streams MCP. L'agent réseau rejette tout ce qui n'est pas SELECTIONNER, AVEC, ou une requête de transformation/sélection avant même que le pilote OLEDB ACE ne voie le SQL.

Limites de débit par clé

Par défaut, 60 requêtes et 10 exécutions par minute sont autorisées, configurables par clé. Une boucle d'appel d'outil d'IA incontrôlée entraîne l'activation d'un jeton, et non du verrou de votre fichier Access ou de la machine sur laquelle l'agent s'exécute.

Comment cela fonctionne sans ouvrir les ports du pare-feu

L'agent réseau Query Streams est un petit programme que vous installez une seule fois sur une machine Windows et qui peut accéder à votre fichier Microsoft Access — n'importe quel ordinateur portable, ordinateur de bureau, serveur de fichiers ou machine virtuelle Windows où le fichier est installé. .accdb ou .mdb L'agent utilise le moteur de base de données Microsoft Access / ACE OLEDB redistribuable pour ouvrir le fichier. Ainsi, l'outil d'IA n'a jamais accès à votre chemin d'accès ni à vos informations d'identification pour les tables liées. Découvrez comment fonctionne le lien de l'agent sortant uniquement →

Client IA

Curseur, Claude,
ChatGPT, Grok

Serveur QS MCP

HTTP en continu
Authentification par clé X-MCP

Agent de réseau

Sur votre réseau
Sortie de liaison cloud

Base de données Microsoft Access

Fichier .accdb / .mdb
ouvert par l'agent

Aucun port entrant requis — l'agent compose les numéros sortants, jamais l'inverse.

La touche MCP que vous donnez à Cursor ou Claude est limitée (lire / analyser / exécuter), révocable à tout moment et limitée en nombre d'utilisations par clé. L'outil d'IA fait appel à ces outils MCP pour fonctionner :

querystreams-mcp · catalogue d'outils
qs_list_organisationslire
Renvoie l'organisation liée à la clé appelante.
qs_list_agentslire
Liste les agents du réseau et leur état en ligne.
qs_list_connectorslire
Liste les connecteurs de données (une entrée par serveur de base de données ou API).
qs_get_connector_schemalire
Renvoie les tables et colonnes Microsoft Access que l'IA peut interroger (une « base de données » logique par utilisateur enregistré). .accdb / .mdb fichier), avec enrichissement Schema Intelligence lorsque disponible.
table de profils qsanalyser
Valeurs d'échantillon, distributions, détection d'énumérations, types sémantiques — à la demande.
qs_list_saved_querieslire
Des modèles SQL paramétrés préconfigurés, approuvés par l'équipe. L'IA les exécute sans jamais voir le code SQL.
qs_run_saved_queryexécuter
Exécute une requête enregistrée par clé_de_modèle avec des paramètres optionnels de remplacement.
qs_run_queryexécuter
Exécute une requête SELECT sur un connecteur. Un validateur en lecture seule s'exécute au niveau de l'agent, avant que le pilote OLEDB d'ACE ne reçoive la requête SQL.

Pourquoi Schema Intelligence rend Query Streams MCP différent

La plupart des serveurs « MCP pour Microsoft Access » du paysage open source fournissent à votre outil d'IA la même liste de table de base que MSysObjects Un inconnu les remet. Des noms de champs. Des types de données Jet. Peut-être une clé primaire. Le LLM doit deviner quoi. ID d'état = 3 signifie, qu'est-ce que Numéro de client magasins, ou si [Détails de la commande].ID de commande se joint réellement à Commandes.IDCommande (Access déclare généralement les relations dans la fenêtre Relations, mais de nombreuses anciennes versions .mdb Les fichiers sont antérieurs à cette date ou ont été exportés de sources externes sans que les relations soient conservées. C'est pourquoi la première requête SQL que la plupart des développeurs Web écrivent sur un schéma Access minimal est erronée : non pas parce que le développeur est incompétent, mais parce qu'il ne dispose pas des données nécessaires à son exécution correcte.

Query Streams MCP renvoie ce même schéma enrichi de Intelligence schématique (IS) — Métadonnées sélectionnées par l'IA et générées par le profilage de votre vrai Les données étant issues de Microsoft Access, chaque outil de schéma appelé par l'IA renvoie le schéma de base plus six couches de connaissances organisées, et le LLM cesse de deviner. Comment l'intelligence schématique permet d'exécuter des requêtes SQL précises →

Pour concrétiser cela, voici ce que le client IA récupère d'une seule requête. qs_get_table_schema appel contre une base de données typique de type Microsoft Access Northwind (Clients, Ordres, [Détails de la commande], Produits) — d'abord sans intelligence schématique, puis avec.

Sans intelligence schématique source_de_données : schéma_capturé
// ce que voit le LLM == TABLEAU : Clients == – ID client Texte(5) [PK, NON NUL] - Nom de l'entreprise Texte(40) NON NUL – Nom du contact Texte(30) - Pays Texte(15) == TABLEAU : Commandes == – ID de commande Long [PK, AutoNumber] – ID client Texte(5) – Date de commande Date/Heure – Date d'expédition Date/Heure - Fret Devise == TABLEAU : [Détails de la commande] == – ID de commande Long NOT NULL – ID du produit Long NOT NULL - Prix unitaire Devise NON NULLE - Quantité Entier NON NUL - Rabais Unique NON NUL == TABLEAU : Produits == – ID du produit Long [PK, AutoNumber] – Nom du produit Texte(40) – Catégorie de produit Texte(15) – Unités en stock Entier Relations : (Aucun résultat renvoyé par le fournisseur ACE) si_recommandation : État: « not_run » Ce qui manque pour cet appel : – Clés étrangères découvertes par l’IA – Valeurs d’exemple par colonne + détection d’énumération – Descriptions des tables et des colonnes – Classifications des types sémantiques – Balisage du domaine métier Remarque : « uniquement des types, sans contexte sémantique »
Avec l'intelligence schématique source de données : intelligence du schéma
// ce que voit le LLM == TABLEAU : Clients [DIM, domaine:clients] == « Fichier client de type Northwind. L'identifiant client est un code alphanumérique de 5 caractères (ALFKI, ANATR, …). » – ID client Texte(5) [PK] identifiant - Nom de l'entreprise Texte(40) nom_organisation Échantillon : 'Alfreds Futterkiste', 'Acme Corp.' - Pays Texte(15) code_pays (énumération) États-Unis (38 %) | Allemagne (12 %) | Royaume-Uni (9 %) | France (8 %) | … == TABLEAU : Commandes [FAIT, domaine : ventes] == « Une ligne par en-tête de commande. OrderDate correspond à la date de passation de la commande ; ShippedDate est NULL jusqu’à l’expédition de la commande. » – ID de commande Long [PK, AutoNumber] identifiant – ID client Texte(5) identifiant FK -> Customers.CustomerID (100 % de chevauchement, confiance 0,99) – Date de commande Date/Heure date_iso Période : du 04/07/2024 au 01/05/2026 – Date d'expédition Date/Heure date_iso (nullable ; ~12% NULL = non expédié) == TABLEAU : [Détails de la commande] [FAIT, domaine : ventes] == « Une ligne par produit et par commande. Le nom du tableau entre crochets permet de gagner de la place. Revenu = SOMME(Prix unitaire * Quantité * (1 – Remise)). » – ID de commande Long identifiant FK -> Orders.OrderID (chevauchement de 100 %, confiance de 0,99) – ID du produit Long identifiant FK -> Products.ProductID (100 % de chevauchement, confiance 0,99) - Prix unitaire Devise devise - Quantité Entier comptoir == TABLEAU : Produits [DIM, domaine:produits] == – Nom du produit Texte(40) contenu_texte – Catégorie de produit Texte(15) catégorie (énumération) Boissons (16 %) | Confiseries (13 %) | Produits laitiers (12 %) | … - nom varchar(200) nom_personne == TABLEAU : produits [DIM, domaine:produits] == – nom varchar(200) contenu_texte – sku varchar(64) identifiant Exemple : ['QS-001-MINT','QS-014-DARK','QS-027-AMBER']

Les six couches de l'intelligence schématique ajoutent

SI est optionnel par (connecteur, base de données) Ce programme s'exécute en une seule passe de profilage sur vos données Microsoft Access ; il ne modifie pas votre schéma et n'écrit pas dans vos données. .accdb / .mdb Le fichier est mis à jour progressivement lorsque votre schéma change. Plus d'informations sur les six couches d'intelligence schématique →

Descriptions sélectionnées par l'IA

Description claire et concise de chaque base de données, table et champ — générée une seule fois et mise à jour lors de toute modification de votre schéma. Évaluation de la fiabilité : les descriptions rédigées par les utilisateurs sont toujours privilégiées.

Commandes : « Une rangée par commande »
En-tête ; ShippedDate est NULL
jusqu'à l'expédition de la commande.

Classification des tableaux

Chaque table est étiquetée FACT (événements transactionnels), DIM (référence descriptive) ou LOOKUP (petites tables de correspondance), plus un domaine métier — ventes, RH, SEO, finance, support et 14 autres.

Commandes [FAIT, domaine:ventes]
Clients [DIM, domaine:clients]

Types sémantiques par colonne

Dix-huit types de données sont disponibles : devise, email, date_iso, code_statut, pourcentage, classement_position, identifiant, URL, nom_personne, etc. L’IA génère du code SQL Jet/ACE adapté au dialecte et approprié à chaque type.

Prix unitaire : devise
Date de commande : date_iso
Nom de l'entreprise : nom_de_l'organisation

Valeurs d'exemple issues de données réelles

Des lignes aléatoires sont apparues au LLM afin qu'il reconnaisse des modèles qu'aucun schéma ne peut montrer : les conventions de formatage, les valeurs encodées, les styles d'abréviation et la forme réelle de vos chaînes de caractères.

ID client : ['ALFKI', 'ANATR',
'ANTON', 'BERGS']

Détection d'énumérations avec distributions

Les colonnes à faible cardinalité (50 valeurs distinctes ou moins, soit au maximum 5 % de lignes uniques) sont associées à leur liste complète de valeurs, avec le nombre de lignes correspondantes. L'IA ne tient jamais compte de la casse ni de l'orthographe.

Catégorie de produit : Boissons (16 %)
| Confiseries (13 %) | Produits laitiers (12 %)
| Fruits de mer (11 %) | …

Découverte implicite de clés étrangères

L'analyse du chevauchement des données entre les tables révèle des jointures que la fenêtre Relations n'a jamais capturées. Elles sont stockées avec les clés étrangères formelles et leurs scores de confiance, renvoyés par qs_get_relationships.

[Détails de la commande].ID de commande ->
Commandes.IDCommande
(100 % de chevauchement, conf 0,99)

Même invite de commande, requête SQL différente

La preuve se trouve dans le code SQL que l'outil d'IA écrit réellement. Même session Cursor, même modèle Claude, même invite. « Qui sont nos 10 principaux clients en termes de chiffre d'affaires cette année, et quelles sont les catégories de produits qu'ils achètent le plus ? » Sans l'intelligence schématique, le LLM doit deviner. Avec elle, il sait.

Sans intelligence schématique
— Première tentative de LLM contre un schéma nu : SELECTIONNER Nom de l'entreprise, SOMME(Prix unitaire) AS Revenu DE Clients c, Commandes o, Détails_de_la_commande od c.CustomerID = o.CustomerID ET o.OrderID = od.OrderID ET Date d'expédition >= '2026-01-01' GROUPE PAR Nom de l'entreprise ORDER BY Revenu DESC; ERREUR : « Order_Details » n’est pas une table reconnue Le nom réel contient un espace : [Détails de la commande] a sélectionné ShippedDate (date d'expédition, et non (lorsqu'il a été commandé) — sémantique incorrecte La fonction SUM(UnitPrice) ignore la quantité et donne un revenu erroné. pas de limite de ligne, retourne chaque client; colonne Le format de devise est incorrect car il s'agit d'un simple nombre à virgule flottante. aucune dimension de catégorie de produit dans le résultat
Avec l'intelligence schématique
— Première tentative de LLM avec SI activé : SELECTIONNER HAUT 10 c.NomDeLaSociété, SOMME(od.UnitPrice * od.Quantity) AS Revenu, D'ABORD(p.ProductCategory) AS TopCategory DE ((Clients c Jonction intérieure Commandes de ON c.CustomerID = o.CustomerID) Jonction intérieure [Détails de la commande] od ON o.OrderID = od.OrderID) Jonction intérieure Produits p ON od.ProductID = p.ProductID o.OrderDate >= DateAjout(« yyyy », –1, Date()) GROUPE PAR c.Nom de l'entreprise ORDER BY SOMME(od.UnitPrice * od.Quantity) DESC; 10 lignes. Réussi du premier coup. Les balises FACT/DIM ont guidé la structure de jointure à 4 tables La découverte de clés étrangères a lié les jointures OrderID et ProductID [Détails de la commande] L'encadrement provient de données d'échantillon TOP N + DateAdd()/Date() = dialecte Jet/ACE correct Prix unitaire * Quantité = chiffre d'affaires, et non pas le prix seul.
Vous ne souhaitez pas exécuter Schema Intelligence ? MCP fonctionne toujours — les outils de schéma renvoient des métadonnées brutes et chaque réponse dégradée contient un si_recommandation bloquer l'IA en lui indiquant précisément ce qui lui manque, avec une option permettant d'activer l'intégration de systèmes en cours de conversation via qs_request_si_analyseLa plupart des bases de données Microsoft Access sont petites (quelques dizaines de tables), donc une première analyse SI se termine généralement en moins de 10 minutes. Quand activer l'intelligence schématique →
Nova AI

MCP ne vous convient pas ? Essayez plutôt Nova AI.

Ignorez complètement les fichiers de configuration JSON — Nova AI est intégré directement au portail web Query Streams et répond aux mêmes questions en langage clair pour votre connecteur Microsoft Access et tous les autres connecteurs de votre compte, sans configuration ni abonnement séparé auprès d'un fournisseur d'IA.

Découvrez Nova AI

Conditions préalables

Avant de commencer, assurez-vous d'avoir :

  1. Un compte Query Streams gratuit sur mon.querystreams.com.
  2. L'agent réseau Query Streams installé sur une machine Windows qui peut accéder à votre .accdb ou .mdb fichier (plus le moteur de base de données Microsoft Access / ACE OLEDB redistribuable) — voir Téléchargez l'agent Query Streams.
  3. Un connecteur Microsoft Access configuré avec l'agent — voir l'existant configuration du connecteur Les instructions relatives aux paramètres de chemin d'accès aux fichiers sont conservées par l'agent, qui stocke le chemin d'accès aux fichiers ainsi que le mot de passe de la base de données et les identifiants du groupe de travail ; l'outil d'IA n'y a jamais accès.
  4. Tout client d'IA compatible MCP. Ce guide présente Cursor, Claude Desktop, ChatGPT et Grok ; si vous utilisez Windsurf, Zed, Continue, Cline, VS Code Copilot, Codex ou Goose, la configuration reste globalement la même.
  5. Cinq minutes.
Vous ne configurez l'agent qu'une seule fois. Le même agent qui gère les modules complémentaires Excel et Google Sheets de Query Streams, le générateur de requêtes Web et Nova AI est également utilisé par MCP. L'ajout de MCP à un compte Query Streams existant se résume à la génération d'une clé : l'agent et le connecteur Microsoft Access sont déjà opérationnels.
1

Générer une clé MCP

De la part de /mcp Dans la page Flux de requêtes, créez une clé avec les étendues souhaitées.

2

Déposez-le dans votre client IA

Un seul extrait JSON pour Cursor, Claude, ChatGPT ou Grok. La même clé partout.

3

Poser une question

« Montrez-moi les clients les plus rentables des 30 derniers jours. » — L’IA utilise les outils appropriés, et vous obtenez la réponse.

Étape 1 : Générer une clé MCP dans les flux de requêtes

Connectez-vous à Query Streams et ouvrez le page MCP (ou connectez-vous d'abord à mon.querystreams.com et cliquez MCP (dans le menu de navigation de gauche). Cliquez Générer une clé, donnez à la clé un nom reconnaissable (quelque chose comme curseur-ordinateur portable ou bureau de Claude), et choisissez les portées que vous souhaitez associer à cette clé :

  • lire — L'IA peut parcourir les connecteurs et lire les schémas. Indispensable pour tout le reste.
  • analyser L'IA peut profiler les tables et découvrir les relations (valeurs d'exemple, distributions, types sémantiques). Cette fonctionnalité est optionnelle, mais fortement recommandée pour les données Microsoft Access, car la compréhension de la structure des données et des conventions d'utilisation des parenthèses pour nommer les tables est essentielle lors de la génération des jointures par le modèle LLM.
  • exécuter — L'IA peut effectivement exécuter des requêtes SQL. Sans cela, elle ne peut lire que les métadonnées du schéma.

Pour un flux de travail classique du type « laisser Claude analyser mes données Microsoft Access », les trois niveaux d'étendue conviennent. En revanche, pour une clé que vous transmettez à un collègue ou à un client moins digne de confiance, supprimez-la. exécuter et autorisez-les uniquement à consulter. Vous pouvez révoquer n'importe quelle clé à tout moment depuis cette même page ; le client IA le verra. CLÉ_MCP_RÉVOQUÉE Lors de son prochain appel, le fonctionnement s'arrête immédiatement. Il n'y a pas de délai de propagation.

Copiez la clé maintenant : Query Streams l’affiche une seule fois, puis ne conserve qu’un hachage. Si vous la perdez, générez-en une nouvelle. La clé ressemble à ceci : qsmcp_ suivi de 48 caractères aléatoires, ce que votre client IA envoie dans le Clé X-MCP En-tête de requête.

Étape 2 : Ajoutez Query Streams MCP à votre client d’IA

La configuration est identique pour tous les clients compatibles MCP : une entrée de serveur MCP pointant vers https://mcp.querystreams.com avec votre clé dans le Clé X-MCP En-tête. Choisissez votre client ci-dessous.

Curseur
Curseur ~/.cursor/mcp.json
// Modifier ~/.cursor/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "flux de requêtes": {
      "url": "https://mcp.querystreams.com",
      "en-têtes": {
        "Clé X-MCP": "qsmcp_CLÉ_PASSER_ICI"
      }
    }
  }
}
Claude Desktop
Claude Desktop claude_desktop_config.json
// Paramètres → Développeur → Modifier la configuration
{
  "mcpServers": {
    "flux de requêtes": {
      "url": "https://mcp.querystreams.com",
      "en-têtes": {
        "Clé X-MCP": "qsmcp_CLÉ_PASSER_ICI"
      }
    }
  }
}
ChatGPT
ChatGPT Applications et connecteurs
// Paramètres → Applications et connecteurs → Ajouter un MCP
URL du serveur  https://mcp.querystreams.com
En-tête d'authentification Clé X-MCP
Valeur d'en-tête qsmcp_COLLER_LA_CLÉ_ICI

Nécessite un abonnement ChatGPT payant
// (Plus / Pro / Team / Enterprise).
Grok
Grok Outils MCP distants
// Grok → Paramètres → Outils
{
  "mcp_servers": [{
    "nom": "flux de requêtes",
    "url": "https://mcp.querystreams.com",
    "auth_header": "Clé X-MCP",
    "auth_value": "qsmcp_..."
  }]
}

Redémarrez votre client IA. Au prochain démarrage, il détectera les huit outils Query Streams MCP mentionnés ci-dessus et les affichera dans sa palette d'outils. Dans Cursor et Claude Desktop, vous pouvez le vérifier en saisissant : « liste des connecteurs » — l'IA devrait appeler qs_list_connectors et renvoyez votre connecteur Microsoft Access ainsi que tout autre élément que vous avez configuré.

Étape 3 : Poser une question à l’IA concernant Microsoft Access

Vous n'écrivez pas de SQL : c'est l'IA qui s'en charge. Vous posez une question, l'IA choisit l'outil MCP approprié et l'agent exécute la requête sur votre base de données. .accdb / .mdb Le fichier contient la réponse, qui se présente sous forme de texte et de tableaux. Voici trois exemples de questions à essayer :

« Montrez-moi les clients qui ont généré le plus de revenus au cours des 30 derniers jours. »
Clients
L'IA appellera qs_get_connector_schema découvrir le Clients, Ordres, [Détails de la commande], et Produits tables, puis qs_run_query avec SÉLECTIONNER LES 10 MEILLEURS adhésion Clients à Ordres à [Détails de la commande] avec OÙ DateCommande >= DateAdd("d", -30, Date()), informatique SOMME(Prix unitaire * Quantité) par entreprise et par ordre décroissant. Le tableau de résultats s'affiche directement, accompagné d'une interprétation écrite (clients en tête, taille moyenne des commandes et répartition géographique/catégorielle) déduite par l'IA à partir des données de type Northwind.
« Quels produits sont en rupture de stock ? »
Inventaire
L'IA utilise la connaissance, acquise grâce à Schema Intelligence, que Unités en stock est un compteur sur Produits et écrit SÉLECTIONNER LES 20 PREMIERS PRODUITS, NOM_PRODUIT, CATÉGORIE_PRODUIT, NOMBRE_EN_STOCK DE PRODUITS OÙ NOMBRE_EN_STOCK < NIVEAU_DE_RÉCOMMANDE TRIER PAR NOMBRE_EN_STOCK ASC — ou, si les niveaux de réapprovisionnement ne sont pas suivis, un seuil fixe comme Unités en stock < 10Le résultat est une liste ciblée présentant le nom du produit, sa catégorie et le nombre d'unités restantes, triée par ordre décroissant de quantité. L'IA regroupe généralement les produits les plus problématiques par catégorie (Boissons, Produits laitiers, etc.) et signale les articles en rupture de stock comme prioritaires pour un réapprovisionnement immédiat.
« Lister les commandes qui n'ont pas encore été expédiées. »
Opérations
L'IA sait, grâce à l'intelligence schématique, que Date d'expédition des commandes est nullable (environ 12 % NULL = non expédié), donc il filtre sur OÙ ShippedDate EST NULL et se joint à Clients pour le nom de l'entreprise. Le résultat est SELECT o.OrderID, c.CompanyName, o.OrderDate, DateDiff("d", o.OrderDate, Date()) AS DaysOpen FROM Orders o INNER JOIN Customers c ON o.CustomerID = c.CustomerID WHERE o.ShippedDate IS NULL ORDER BY o.OrderDate — En général, l'IA trie les commandes par ordre chronologique inverse et signale les ordres ouverts depuis plus de 7 jours comme Escalades de l'équipe de réalisationVous pouvez approfondir en posant des questions. « Pourquoi la commande 10248 est-elle toujours ouverte ? » et l'IA extraira les lignes de produits.

Lors du premier appel à un outil par l'IA, votre client peut afficher une fenêtre de confirmation vous demandant d'approuver cet appel. Il s'agit du flux de consentement standard de MCP, et non d'une fonctionnalité ajoutée par Query Streams. Une fois l'approbation donnée, l'IA poursuivra la conversation sans problème. Vous pouvez modifier ce consentement à tout moment dans les paramètres de votre client.

Avis de facturation transparent : l’utilisation de MCP est facturée en octets non compressés.

Les modules complémentaires Excel et Google Sheets de Query Streams, ainsi que son générateur de requêtes web et Nova AI, fonctionnent tous via notre connexion cloud compressée ; nous mesurons et facturons en conséquence. octets compressés par rapport à votre environnement de données. Le transport MCP (HTTP en flux continu, conformément à la spécification MCP officielle) ne prend pas en charge de manière fiable la compression de bout en bout sur tous les clients et proxys intermédiaires. C'est pourquoi nous mesurons et facturons. octets non compressés pour le trafic MCP.

  • Ce que cela signifie : Un ensemble de résultats Microsoft Access de 1 Mo occupe environ 1 Mo de votre espace de données lorsqu'il est récupéré via MCP, contre environ 150 à 250 Ko via Excel, Sheets, Nova ou le Générateur de requêtes. Une requête d'agrégation de 10 000 lignes, qui génère environ 2 Mo de JSON via MCP, aurait représenté environ 300 à 400 Ko d'octets compressés LZ4 via les clients Excel, Sheets, Nova ou le Générateur de requêtes. Mêmes données, transport différent, taille facturable différente.
  • Ce que ceci n'est pas : Nous ne facturons aucune majoration ni pénalité pour l'utilisation de MCP. Nous facturons le volume réel de données transmises. Les autres clients sont moins chers car la compression fonctionne de manière fiable sur ces protocoles ; nous ne vous pénalisons pas pour le choix du protocole, mais nous devons être transparents quant à l'impact sur les coûts.
  • Ce que vous pouvez faire : Pour les requêtes récurrentes très volumineuses (par exemple, l'exportation de plus de 100 000 lignes), privilégiez Excel/Sheets/Nova. Pour les appels à des outils d'IA interactifs (les réponses typiques de Microsoft Access, de 100 à 5 000 lignes, adaptées à un contexte LLM), MCP est la solution idéale, et la différence de coût est minime.

Foire aux questions

Dois-je ouvrir des ports ou utiliser un VPN pour cela ? +
Aucune règle de trafic entrant, redirection de ports, NAT punchthrough ni VPN. L'agent réseau établit une connexion TLS sortante (port 443) et votre client IA atteint https://mcp.querystreams.com depuis l'internet public — si le protocole HTTPS sortant fonctionne sur l'hôte de l'agent, MCP fonctionne. Découvrez comment fonctionne une connexion sortante uniquement →
Quels outils d'IA puis-je utiliser avec Query Streams MCP ? +
Tout client compatible avec le protocole MCP (Model Context Protocol) ouvert — Claude Desktop, Claude Code, Cursor, ChatGPT (payant), Grok, Gemini CLI, Windsurf, Zed et plus de 500 autres. Utilisez votre outil d'IA habituel ; vous n'avez pas besoin d'en changer. Liste complète des clients d'IA pris en charge →
Puis-je révoquer une clé MCP ? +
Oui — trois interrupteurs d'arrêt d'urgence indépendants (un par touche à partir du /mcp page, par organisation via les paramètres du plan et au niveau de la plateforme), aucune de ces opérations ne nécessitant une rotation du mot de passe de la base de données ou un redémarrage de l'agent. Plus d'informations sur la sécurité des clés MCP →
Comment l'utilisation de MCP est-elle facturée en fonction de mon espace de données ? +
Les appels d'exécution MCP déduisent du même budget de domaine de données que celui utilisé par Excel, Google Sheets, Web Query Builder et Nova AI — un seul budget de consommation pour chaque méthode d'accès. La taille mesurée pour MCP diffère. Les autres clients utilisent notre connexion cloud compressée (nous facturons). octets compressésMCP fonctionne via Streamable HTTP, qui ne prend pas en charge de manière fiable la compression de bout en bout pour tous les clients et proxys. Par conséquent, nous facturons octets non compressésUn résultat Microsoft Access de 1 Mo renvoyé à Excel consomme généralement entre 150 et 250 Ko de votre espace de données ; le même résultat de 1 Mo renvoyé à Cursor via MCP consomme environ 1 Mo. Nous préférons être transparents à ce sujet afin que vous en soyez informés dès le départ plutôt que d'avoir une mauvaise surprise à la fin de votre cycle de facturation.
Est-ce que Query Streams MCP fonctionne avec mon .accdb / .mdb Fichier ? Qu’en est-il des tables Access liées à SQL Server ou SharePoint ? +
Oui, l'agent réseau se connecte via le fournisseur standard Microsoft Access Database Engine (ACE OLEDB), qui lit à la fois les bases de données modernes .accdb fichiers (Access 2007 et versions ultérieures) et fichiers hérités .mdb fichiers (Access 97 / 2000 / 2002 / 2003) avec le même type de connecteur. Les tables liées sont transmises de manière transparente : Lorsque le LLM interroge une table Access qui est en réalité une source liée SQL Server, SharePoint, dBASE ou un fichier texte, l'agent utilise le comportement de transmission natif d'Access et Schema Intelligence voit le schéma lié sous-jacent. Conseil : chaque .accdb / .mdb Le fichier est un connecteur distinct, vous pouvez donc enregistrer plusieurs fichiers (par exemple inventaire.accdb + crm.accdb + une époque 2003 legacy_orders.mdb) et le LLM choisit le bon par son nom. Mots de passe de base de données, sécurité du groupe de travail (système.mdw), et les informations d'identification SQL Server associées aux tables liées sont détenues uniquement par l'agent ; l'outil d'IA ne les voit jamais. Chemins UNC et réseau partagé .accdb Les fichiers fonctionnent tant que le compte Windows de l'agent dispose d'un accès en lecture. Microsoft 365 Access (l'application de bureau) et Access Runtime sont tous deux pris en charge ; Access disponible sur le Microsoft Store fonctionne également une fois le package redistribuable ACE installé.
En quoi cela diffère-t-il du fait d'exécuter moi-même un serveur Microsoft Access MCP open source ? +
Un serveur MCP Microsoft Access direct (des projets communautaires existent sur GitHub) nécessite un serveur MCP par fichier. Pour que Claude puisse accéder à votre base de données Access, à Google Search Console, à votre compte Stripe et à votre entrepôt Snowflake, vous auriez besoin de quatre serveurs MCP configurés séparément dans chaque client AI, chacun avec ses propres identifiants, son propre modèle de portée et son propre historique d'audit. Query Streams MCP est une solution unique qui permet d'accéder à tous les connecteurs associés à votre compte. Vous bénéficiez également de Schema Intelligence, de l'application du mode lecture seule au niveau de l'agent, des limites de débit par clé et d'un journal d'audit. journaux d'événements, et le même pipeline de facturation de domaine de données que vous utilisez déjà — autant d'éléments qu'un MCP Microsoft Access ne vous fournit pas directement.
Que se passe-t-il si l'IA tente d'écrire ou de supprimer des données ? +
Elle est rejetée par l'agent avant même que la source de données ne voie la requête SQL. qs_run_query L'appel est analysé par un validateur en lecture seule codé en dur qui n'autorise que SELECTIONNER, AVEC, et EXPLIQUER instructions ; tout autre retour VIOLATION EN LECTURE SEULE et n'atteint jamais le pilote ACE OLEDB ni votre .accdb / .mdb Le validateur s'exécute dans le processus agent sur votre réseau, et non dans le cloud ; une surface d'entrée/sortie compromise dans le cloud ne pourrait donc pas le contourner. (Vous pouvez ajouter des protections au niveau du système de fichiers si vous souhaitez une sécurité renforcée — marquez le .accdb Vous pouvez attribuer au compte Windows de l'agent des autorisations NTFS en lecture seule (au niveau NTFS), ou utiliser la sécurité du groupe de travail Accès pour accorder à l'utilisateur de la connexion des droits en lecture seule (le validateur de l'agent est indépendant de votre choix).
Puis-je voir la question exacte posée par l'IA ? +
Oui. Chaque appel d'outil MCP écrit une ligne dans journaux d'événements avec l'organisation, l'utilisateur, la clé, la portée, la latence et le code de résultat. L'administrateur de l'organisation peut répondre à la question « Qui a utilisé MCP la semaine dernière, quel connecteur et quelle question a-t-il posée ? » en une seule requête. Notez que nous enregistrons les informations suivantes : nom et métadonnées de l'outilIl ne s'agit pas du texte SQL ni des lignes renvoyées ; ces éléments transitent par la connexion cloud et ne sont jamais enregistrés dans les journaux cloud. Si vous souhaitez un audit SQL complet côté Access, l'agent réseau peut générer un journal par connecteur pour chaque instruction exécutée (paramètre par agent), et vous pouvez le combiner avec l'audit du système de fichiers Windows. .accdb / .mdb Il est nécessaire de suivre les autres utilisateurs ayant ouvert le fichier. Microsoft Access ne disposant pas d'un module d'audit côté serveur comme les moteurs de recherche plus importants, cette approche à deux niveaux (journal de l'agent + audit Windows) constitue l'équivalent pratique.
Dois-je exécuter Schema Intelligence pour utiliser Query Streams MCP ? +
Non - Schema Intelligence est optionnel par (connecteur, base de données) paireet MCP fonctionne parfaitement sans cela. L'IA reçoit un schéma minimal (types, clés primaires, clés étrangères formelles, index) et écrit des requêtes basiques. Avec l'intégration système activée, l'IA reçoit six couches supplémentaires de métadonnées organisées : (1) Des descriptions générées par l'IA pour chaque base de données, table et colonne ; (2) classifications de tables (FACT pour les événements transactionnels, DIM pour les références descriptives, LOOKUP pour les petits mappages de codes) plus une balise de domaine métier (ventes, RH, SEO, finance, support et 14 autres) ; (3) Un type sémantique est défini pour chaque colonne (devise, email, date_iso, code_statut, pourcentage, position_classement, identifiant, URL, nom_personne et 9 autres) afin de générer du SQL Jet/ACE adapté au dialecte (TOP). n, Date() / DateAdd(), noms de tableaux entre crochets, formatage des devises); (4) des valeurs d'exemple issues de vos données réelles afin que le LLM reconnaisse des modèles qu'aucun schéma ne peut montrer ; (5) Détection d'énumérations avec distribution complète des valeurs pour les colonnes à faible cardinalité ; et (6) Les clés étrangères découvertes par l'IA à partir du chevauchement des données entre les tables ont été mises en évidence par qs_get_relationshipsSans SI, chaque réponse d'outil de schéma contient également un si_recommandation En listant précisément ce qui manque à l'appel, l'IA peut lire cela et proposer de déclencher l'intégration de l'IA en cours de conversation via qs_request_si_analyseLa durée d'exécution varie en fonction du nombre de tables : une petite base de données de moins de 100 tables est analysée en une dizaine de minutes ; une base de données de taille moyenne (quelques centaines de tables) en 15 à 25 minutes ; une grande base de données d'entreprise avec plus de 1 500 tables peut nécessiter entre 45 et 60 minutes pour une analyse complète. La plupart des bases de données Microsoft Access se situent dans la partie inférieure de cette échelle (quelques dizaines de tables), c'est pourquoi l'analyse système s'effectue généralement en moins de 10 minutes. L'analyse système s'effectue via votre agent réseau sur vos données (jamais dans le cloud) et n'écrit jamais sur votre système. .accdb / .mdb Le fichier ne modifie jamais votre schéma et s'actualise de manière incrémentale lorsque celui-ci change. Ainsi, les exécutions suivantes, après l'ajout ou la modification de tables, sont beaucoup plus rapides que la première. Résultat : avec l'intégration système activée, votre client d'IA génère du SQL Jet/ACE correct du premier coup, bien plus souvent qu'avec un serveur « MCP pour Microsoft Access » se contentant de fournir au LLM la liste brute des tables.
Et si j'ajoute un autre connecteur plus tard, comme Stripe ou PostgreSQL ? +
Rien ne change côté client — la même clé atteint le nouveau connecteur dès que l'agent l'appaire (qs_list_connectors (Il le récupère automatiquement). Un seul bloc de configuration couvre l'intégralité de votre compte, actuel et futur. Pourquoi une seule touche couvre tous les connecteurs →
Dois-je configurer MCP juste pour discuter avec mes données ? +
Non - Nova AI est intégré au portail Query Streams et fonctionne avec tous les connecteurs (y compris Microsoft Access) sans installation ni fichier de configuration MCP. Utilisez Nova pour dialoguer avec vos données dans Query Streams ; utilisez MCP lorsque vous souhaitez que votre propre client d’IA (Claude, Cursor, ChatGPT, etc.) accède aux mêmes données : même agent, mêmes connecteurs, même intelligence schématique sous-jacente. En savoir plus sur Nova AI →

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Connectez votre outil d'IA à vos données Microsoft Access en cinq minutes.

Une seule clé MCP permet d'accéder à Microsoft Access, à toutes les autres bases de données et à tous les connecteurs API de votre compte Query Streams, avec un historique complet des modifications, des limites de requêtes par clé et sans aucune modification du pare-feu. Claude, Cursor, ChatGPT et Grok sont immédiatement opérationnels.

Guides associés : Téléchargez l'agent Query Streams | Configuration du connecteur de base de données | Tous les guides du serveur MCP | Nova AI text-to-SQL

Catégorie : Serveur MCP

Mots-clés : mcp, Claude, curseur, Microsoft Access, base de données, Office 365, base de données de bureau

Description : Connectez Microsoft Access (.accdb / .mdb) à Claude ou Cursor via Query Streams MCP. Connexion sortante uniquement, configuration en 5 minutes.

Updated on 16 juin 2026

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