View Categories

Cara Menghubungkan Microsoft Access ke Claude / Cursor melalui MCP (Pengaturan Server Microsoft Access MCP)

Waktu baca 24 menit

SERVER MCP MICROSOFT ACCESS

Mengakses Microsoft Access dengan Claude atau Kursor melalui MCP.

Ajukan pertanyaan dalam bahasa Inggris sederhana tentang data Microsoft Access Anda — .accdb dan .mdb berkas, pelanggan, pesanan, tabel yang terhubung — melalui tautan cloud yang aman dan hanya untuk pengiriman data keluar, dengan Schema Intelligence yang terintegrasi ke dalam konektor Microsoft Access MCP sehingga AI menulis Jet/ACE SQL yang benar pada percobaan pertama.

Tidak ada lubang firewall. Satu kunci, setiap konektor Data langsung, tanpa jeda cache. Bawa alat AI Anda sendiri

Query Streams adalah platform integrasi data real-time yang aman yang membawa setiap basis data dan API SaaS di akun Anda ke Claude, Cursor, ChatGPT, dan Grok — melalui satu kunci MCP tanpa perubahan firewall. Panduan ini akan membahas cara memasang konektor Microsoft Access MCP secara spesifik, sehingga alat AI Anda dapat menjawab pertanyaan dalam bahasa Inggris sederhana tentang... .accdb dan .mdb Data — pelanggan, pesanan, item baris, tabel yang ditautkan, penggabungan dan agregasi ad-hoc — tanpa Anda perlu mengekspor CSV dari Access atau bergelut dengan panel navigasi. Pelajari selengkapnya di QueryStreams.com dan Daftar gratis untuk mulai mengajukan pertanyaan Microsoft Access sungguhan kepada alat AI Anda.

Apa yang diberikan Query Streams MCP untuk Microsoft Access?

Server “Microsoft Access MCP” lainnya dalam lingkungan sumber terbuka menghubungkan alat AI secara langsung ke satu server tunggal. .accdb atau .mdb jalur file. Itu berhasil, tetapi mengikat klien AI ke satu mesin, tidak memberi Anda cakupan atau pembatasan laju, dan tidak menawarkan jejak audit tentang apa yang sebenarnya diminta oleh AI. Server Query Streams MCP untuk Microsoft Access memecahkan masalah yang lebih luas: satu kunci, setiap konektor, jejak audit lengkap, dan alat AI tidak pernah melihat jalur file atau string koneksi yang mendasarinya.

Tidak ada celah firewall masuk.

Agen Jaringan membuka satu tautan cloud terenkripsi keluar ke Query Streams. Klien AI Anda terhubung ke cloud, tidak pernah ke file Microsoft Access Anda atau mesin host-nya. Tidak ada port yang perlu dibuka, tidak ada berbagi file yang perlu diekspos, tidak ada VPN, tidak ada backend SharePoint atau OneDrive yang terekspos ke internet publik.

Satu kunci, setiap konektor

Kunci MCP yang sama menjangkau setiap basis data dan API SaaS yang terhubung dengan akun Anda. Tambahkan konektor Stripe atau PostgreSQL besok dan alat AI akan melihatnya di samping tabel Microsoft Access Anda tanpa perlu memasukkan kunci ulang.

Kecerdasan Skema terintegrasi

AI tersebut melihat deskripsi yang dikurasi AI, tipe semantik, daftar nilai enum, dan kunci asing yang ditemukan untuk setiap kolom Microsoft Access — bukan hanya daftar tabel kosong yang dikembalikan oleh driver ACE OLEDB / Jet. AI tersebut menulis Jet SQL yang akurat pada percobaan pertama, bahkan pada basis data Access lama dengan nama bidang yang samar dan nama tabel yang diapit tanda kurung seperti [Detail Pesanan].

Mode baca saja diberlakukan di agen.

Bahkan seorang LLM yang berhalusinasi pun tidak bisa menerbitkannya. MENGHAPUS, MEMPERBARUI, atau MENJATUHKAN melalui Query Streams MCP. Agen Jaringan menolak apa pun yang tidak sesuai. PILIH, DENGANatau kueri transformasi/select sebelum driver ACE OLEDB melihat SQL tersebut.

Batasan laju per tombol

Secara default, 60 permintaan per menit dan 10 panggilan eksekusi per menit, dapat dikonfigurasi per kunci. Perulangan panggilan alat AI yang tak terkendali akan mengenai token bucket, bukan kunci file Access Anda atau mesin tempat agen berjalan.

Cara kerjanya tanpa membuka port firewall

Query Streams Network Agent adalah program kecil yang Anda instal sekali pada mesin Windows yang dapat mengakses file Microsoft Access Anda — laptop, desktop, server file, atau VM Windows apa pun tempat file tersebut berada. .accdb atau .mdb termasuk Microsoft Access Database Engine / ACE OLEDB redistributable. Agen membuka file melalui penyedia ACE OLEDB / Jet, sehingga alat AI tidak pernah melihat jalur file Anda atau kredensial tabel tertaut Anda. Lihat cara kerja tautan agen khusus keluar →

Klien AI

Kursor, Claude,
ChatGPT, Grok

Server QS MCP

Streaming HTTP
Otentikasi X-MCP-Key

Agen Jaringan

Di jaringan Anda
Tautan awan keluar

Basis data Microsoft Access

berkas .accdb / .mdb
dibuka oleh agen

Tidak diperlukan port masuk — agen melakukan panggilan keluar, bukan sebaliknya.

Kunci MCP yang Anda berikan kepada Cursor atau Claude bersifat terbatas (scoped).membaca / menganalisa / menjalankan), dapat dicabut kapan saja, dan dibatasi laju per kunci. Alat AI memanggil alat MCP ini untuk melakukan pekerjaannya:

querystreams-mcp · katalog alat
qs_daftar_organisasimembaca
Mengembalikan organisasi yang terikat pada kunci pemanggil.
qs_list_agentsmembaca
Mencantumkan agen jaringan dan status online.
konektor_daftar_qsmembaca
Menampilkan daftar konektor data (satu entri per server basis data atau API).
qs_get_connector_schemamembaca
Mengembalikan tabel dan kolom Microsoft Access yang dapat diakses oleh AI (satu "basis data" logis per yang terdaftar) .accdb / .mdb file), dengan pengayaan Schema Intelligence bila tersedia.
tabel_profil_qsmenganalisa
Nilai sampel, distribusi, deteksi enum, tipe semantik — sesuai permintaan.
qs_list_saved_queriesmembaca
Template SQL berparameter siap pakai yang dipercaya oleh tim. AI menjalankannya tanpa pernah melihat kode SQL-nya.
qs_run_saved_querymenjalankan
Menjalankan kueri yang tersimpan dengan kunci pola dengan penggantian parameter opsional.
qs_jalankan_kuerimenjalankan
Menjalankan perintah SELECT terhadap sebuah konektor. Validator baca-saja berjalan di agen, sebelum driver ACE OLEDB melihat SQL tersebut.

Mengapa Schema Intelligence membuat Query Streams MCP berbeda?

Sebagian besar server “MCP for Microsoft Access” di ranah sumber terbuka memberikan alat AI Anda daftar tabel dasar yang sama seperti MSysObjects memberikan sesuatu kepada orang asing. Nama-nama kolom. Tipe data Jet. Mungkin kunci utama. LLM dibiarkan menebak apa ID Status = 3 artinya, apa CustNm toko, atau apakah [Detail Pesanan].ID Pesanan sebenarnya bergabung dengan Pesanan.IDPesanan (Access biasanya menyatakan hubungan di jendela Hubungan, tetapi banyak versi lama) .mdb (file-file tersebut sudah ada sebelum itu atau diekspor dari sumber eksternal tanpa mempertahankan relasi). Itulah mengapa SQL pertama yang ditulis sebagian besar LLM terhadap skema Access kosong salah — bukan karena LLM-nya buruk, tetapi karena tidak memiliki data yang dibutuhkan agar benar.

Query Streams MCP mengembalikan skema yang sama yang diperkaya dengan Kecerdasan Skema (SI) — Metadata yang dikurasi AI dihasilkan dengan memprofilkan Anda sebenarnya Data Microsoft Access, sehingga setiap alat skema yang dipanggil AI mengembalikan skema dasar ditambah enam lapisan pengetahuan yang telah dikurasi, dan LLM berhenti menebak. Bagaimana Schema Intelligence mendukung SQL yang akurat →

Untuk memperjelas hal ini, berikut adalah apa yang diterima klien AI dari satu permintaan saja. qs_get_table_schema melakukan panggilan terhadap basis data standar Microsoft Access bergaya Northwind (Pelanggan, Pesanan, [Detail Pesanan], Produk) — pertama tanpa Schema Intelligence, lalu dengan Schema Intelligence.

Tanpa Kecerdasan Skema sumber_data: skema_tertangkap
// apa yang dilihat LLM == TABEL: Pelanggan == – ID Pelanggan Teks(5) [PK, TIDAK NULL] - Nama perusahaan Teks(40) TIDAK NULL – Nama Kontak Teks(30) - Negara Teks(15) == TABEL: Pesanan == – ID Pesanan Panjang [PK, AutoNumber] – ID Pelanggan Teks(5) – Tanggal Pemesanan Tanggal/Waktu – Tanggal Pengiriman Tanggal/Waktu – Pengiriman Barang Mata uang == TABEL: [Rincian Pesanan] == – ID Pesanan Panjang TIDAK NULL – ID Produk Panjang TIDAK NULL - Harga satuan Mata uang TIDAK NULL - Kuantitas Bilangan bulat TIDAK NULL – Diskon Tunggal TIDAK NULL == TABEL: Produk == – ID Produk Panjang [PK, AutoNumber] - Nama Produk Teks(40) – Kategori Produk Teks(15) – UnitTersedia Bilangan bulat Hubungan: (tidak ada yang dikembalikan oleh penyedia ACE) rekomendasi si: negara: “tidak_dijalankan” Yang Anda lewatkan untuk panggilan ini: – Kunci asing yang ditemukan AI – Nilai sampel per kolom + deteksi enum – Deskripsi tabel dan kolom – Klasifikasi tipe semantik – Penandaan domain bisnis Catatan: “Hanya tipe, tanpa konteks semantik”
Dengan Kecerdasan Skema sumber_data: kecerdasan_skema
// apa yang dilihat LLM == TABEL: Pelanggan [DIM, domain:pelanggan] == “Data master pelanggan ala Northwind. CustomerID adalah kode alfabet 5 karakter (ALFKI, ANATR, …).” – ID Pelanggan Teks(5) [PK] pengidentifikasi - Nama perusahaan Teks(40) nama_organisasi Contoh: 'Alfreds Futterkiste', 'Acme Corp.' - Negara Teks(15) kode_negara (enum) Amerika Serikat (38%) | Jerman (12%) | Inggris (9%) | Prancis (8%) | … == TABEL: Pesanan [FAKTA, domain:penjualan] == “Satu baris per header pesanan. OrderDate adalah tanggal pemesanan; ShippedDate bernilai NULL hingga pesanan dikirim.” – ID Pesanan Panjang [PK, AutoNumber] pengidentifikasi – ID Pelanggan Teks(5) pengidentifikasi FK -> Customers.CustomerID (tumpang tindih 100%, conf 0.99) – Tanggal Pemesanan Tanggal/Waktu tanggal_iso Rentang waktu: 2024-07-04 .. 2026-05-01 – Tanggal Pengiriman Tanggal/Waktu date_iso (dapat bernilai null; ~12% NULL = belum dikirim) == TABEL: [Rincian Pesanan] [FAKTA, domain:penjualan] == “Satu baris per produk per pesanan. Nama tabel dalam tanda kurung menghemat spasi. Pendapatan = JUMLAH(Harga Satuan * Kuantitas * (1 – Diskon)).” – ID Pesanan Panjang pengidentifikasi FK -> Orders.OrderID (tumpang tindih 100%, kepercayaan 0,99) – ID Produk Panjang pengidentifikasi FK -> Products.ProductID (tumpang tindih 100%, conf 0.99) - Harga satuan Mata uang mata uang - Kuantitas Bilangan bulat menangkal == TABEL: Produk [DIM, domain:produk] == – Nama Produk Teks(40) konten teks – Kategori Produk Teks(15) kategori (enum) Minuman (16%) | Manisan (13%) | Produk Susu (12%) | … – nama varchar(200) nama_orang == TABEL: produk [DIM, domain:produk] == – nama varchar(200) konten teks – sku varchar(64) pengidentifikasi Contoh: ['QS-001-MINT','QS-014-DARK','QS-027-AMBER']

Kecerdasan Skema enam lapisan menambahkan

SI bersifat sukarela (opt-in) (konektor, basis data) Proses ini berjalan sebagai satu kali proses pembuatan profil terhadap data Microsoft Access Anda — proses ini tidak mengubah skema Anda, dan tidak menulis ke file Anda. .accdb / .mdb file, dan diperbarui secara bertahap saat skema Anda berubah. Selengkapnya tentang enam lapisan Schema Intelligence →

Deskripsi yang dikurasi oleh AI

Penjelasan sederhana dan mudah dipahami untuk setiap basis data, tabel, dan kolom — dibuat sekali, diperbarui saat skema Anda berubah. Dinilai berdasarkan tingkat kepercayaan; deskripsi yang dibuat pengguna selalu diutamakan.

Pesanan: “Satu baris per pesanan”
header; ShippedDate adalah NULL
sampai pesanan dikirim.”

Klasifikasi tabel

Setiap tabel diberi tag FACT (peristiwa transaksional), DIM (referensi deskriptif), atau LOOKUP (peta kode kecil), ditambah domain bisnis — penjualan, SDM, SEO, keuangan, dukungan, dan 14 lainnya.

Pesanan [FAKTA, domain:penjualan]
Pelanggan [DIM, domain:customers]

Tipe semantik per kolom

Delapan belas tipe — mata uang, email, tanggal_iso, kode_status, persentase, posisi_peringkat, pengidentifikasi, url, nama_orang, dan banyak lagi. AI menghasilkan Jet/ACE SQL yang tepat sesuai dialek untuk setiap tipe.

Harga Satuan: mata uang
Tanggal Pemesanan: date_iso
Nama Perusahaan: nama_organisasi

Nilai sampel dari data nyata

Baris-baris acak ditampilkan ke LLM sehingga dapat mengenali pola yang tidak dapat ditunjukkan oleh skema apa pun — konvensi pemformatan, nilai yang dikodekan, gaya singkatan, dan bentuk sebenarnya dari string Anda.

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

Deteksi enum dengan distribusi

Kolom dengan kardinalitas rendah (50 nilai berbeda atau kurang, paling banyak 5% baris unik) dipetakan ke daftar nilai lengkapnya dengan jumlah baris. AI tidak pernah menebak huruf besar/kecil atau ejaan.

Kategori Produk: Minuman (16%)
| Manisan (13%) | Produk Susu (12%)
| Makanan Laut (11%) | …

Penemuan kunci asing implisit

Analisis tumpang tindih data lintas tabel menemukan bahwa penggabungan yang tidak pernah tercatat di jendela Hubungan disimpan bersama dengan Kunci Asing formal dengan skor kepercayaan, yang dikembalikan oleh qs_get_relationships.

[Detail Pesanan].ID Pesanan ->
Pesanan.IDPesanan
(Tumpang tindih 100%, kepercayaan 0,99)

Perintah yang sama, SQL yang berbeda.

Buktinya ada pada SQL yang sebenarnya ditulis oleh alat AI tersebut. Sesi Cursor yang sama, model Claude yang sama, perintah yang sama — “Siapa 10 pelanggan teratas kami berdasarkan pendapatan tahun ini, dan kategori produk apa yang paling banyak mereka beli?” Tanpa Kecerdasan Skema, LLM harus menebak. Dengan adanya Kecerdasan Skema, LLM mengetahuinya.

Tanpa Kecerdasan Skema
— Upaya pertama LLM melawan skema dasar: PILIH Nama perusahaan, JUMLAH(Harga satuan) AS Pendapatan DARI Pelanggan c, Pesanan o, Detail Pesanan od DI MANA c.IDPelanggan = o.IDPelanggan DAN o.IDPesanan = od.IDPesanan DAN Tanggal Pengiriman >= '2026-01-01' KELOMPOKKAN BERDASARKAN Nama perusahaan PESAN OLEH Pendapatan DESC; KESALAHAN: 'Order_Details' bukan tabel yang dikenali Nama asli memiliki spasi: [Detail Pesanan] memilih ShippedDate (saat barang dikirim, bukan (ketika dipesan) — semantik yang salah SUM(UnitPrice) mengabaikan Quantity — pendapatan salah. tidak ada batasan baris, mengembalikan setiap pelanggan; kolom Jenis format mata uang salah sebagai Float biasa. tidak ada dimensi kategori produk dalam hasil
Dengan Kecerdasan Skema
— Upaya pertama LLM dengan SI diaktifkan: PILIH ATAS 10 c.NamaPerusahaan, JUMLAH(Harga Satuan * Kuantitas) AS Pendapatan, PERTAMA(hlm.KategoriProduk) AS Kategori Teratas DARI ((Pelanggan c BERGABUNG DALAM Pesanan o ON c.CustomerID = o.CustomerID) BERGABUNG DALAM [Detail Pesanan] od ON o.OrderID = od.OrderID) BERGABUNG DALAM Produk p ON od.ProductID = p.ProductID DI MANA o.TanggalPesanan >= TanggalTambah(“yyyy”, –1, Tanggal()) KELOMPOKKAN BERDASARKAN c.NamaPerusahaan PESAN OLEH JUMLAH(Harga Satuan * Kuantitas) DESC; 10 baris. Benar pada percobaan pertama. Tag FACT/DIM memandu struktur penggabungan 4 tabel. Penemuan FK menghubungkan OrderID dan ProductID. [Detail Pesanan] tanda kurung berasal dari data sampel TOP N + DateAdd()/Date() = dialek Jet/ACE yang benar Harga Satuan * Kuantitas = pendapatan, bukan hanya harga saja
Tidak ingin menjalankan Schema Intelligence? MCP masih berfungsi — alat skema mengembalikan metadata mentah dan setiap respons yang terdegradasi membawa sebuah rekomendasi si Memblokir dan memberi tahu AI secara tepat apa yang kurang, dengan opsi satu kali panggilan untuk mengaktifkan SI di tengah percakapan melalui qs_request_si_analysisSebagian besar basis data Microsoft Access berukuran kecil (beberapa lusin tabel) sehingga pemindaian SI pertama biasanya selesai dalam waktu kurang dari 10 menit. Kapan mengaktifkan Schema Intelligence →
Nova AI

MCP tidak cocok untuk Anda? Coba Nova AI sebagai gantinya.

Lewati saja file konfigurasi JSON sepenuhnya — Nova AI terintegrasi langsung ke dalam portal web Query Streams. dan menjawab pertanyaan-pertanyaan berbahasa Inggris sederhana yang sama di seluruh konektor Microsoft Access Anda dan setiap konektor lain di akun Anda, tanpa pengaturan dan tanpa langganan vendor AI terpisah.

Temui Nova AI

Prasyarat

Sebelum memulai, pastikan Anda memiliki:

  1. Akun Query Streams gratis di my.querystreams.com.
  2. Agen Jaringan Query Streams diinstal pada mesin Windows yang dapat menjangkau jaringan Anda. .accdb atau .mdb berkas (ditambah Microsoft Access Database Engine / ACE OLEDB redistributable) — lihat Unduh Agen Query Streams.
  3. Konektor Microsoft Access yang dikonfigurasi terhadap agen — lihat yang sudah ada. pengaturan konektor Panduan untuk pengaturan jalur file. Agen menyimpan jalur file dan kata sandi basis data atau kredensial grup kerja; alat AI tidak pernah menyentuhnya.
  4. Klien AI apa pun yang kompatibel dengan MCP. Kami akan menunjukkan Cursor, Claude Desktop, ChatGPT, dan Grok dalam panduan ini; jika Anda menggunakan Windsurf, Zed, Continue, Cline, VS Code Copilot, Codex, atau Goose, blok konfigurasinya pada dasarnya sama.
  5. Lima menit.
Anda hanya perlu mengatur agen sekali saja. Agen yang sama yang mendukung add-on Excel dan Google Sheets Query Streams, Query Builder web, dan Nova AI juga melayani MCP. Menambahkan MCP ke akun Query Streams yang sudah ada hanya memerlukan pembuatan kunci — agen dan konektor Microsoft Access sudah berjalan.
1

Hasilkan kunci MCP

Dari /mcp Di halaman Query Streams, buat kunci dengan cakupan yang Anda inginkan.

2

Masukkan ke dalam klien AI Anda.

Satu cuplikan JSON untuk Cursor, Claude, ChatGPT, atau Grok. Kunci yang sama di mana pun.

3

Ajukan pertanyaan

“Tunjukkan kepada saya pelanggan dengan pendapatan tertinggi dalam 30 hari terakhir.” — AI memanggil alat yang tepat, Anda mendapatkan jawabannya.

Langkah 1: Hasilkan kunci MCP di Query Streams

Masuk ke Query Streams dan buka Halaman MCP (atau masuk terlebih dahulu di my.querystreams.com lalu klik MCP (di navigasi sebelah kiri). Klik Hasilkan kunci, beri nama yang mudah dikenali pada kunci tersebut (sesuatu seperti kursor-laptop atau claude-desktop), dan pilih cakupan yang Anda inginkan untuk tombol ini:

  • membaca — AI dapat menelusuri konektor dan membaca skema. Diperlukan untuk semua hal lainnya.
  • menganalisa — AI dapat membuat profil tabel dan menemukan relasi (nilai sampel, distribusi, tipe semantik). Opsional tetapi sangat disarankan untuk pekerjaan Microsoft Access, di mana pemahaman tentang bentuk data Anda dan konvensi nama tabel dalam tanda kurung penting ketika LLM menghasilkan penggabungan (join).
  • menjalankan — AI tersebut sebenarnya dapat menjalankan SQL. Tanpa ini, AI hanya dapat membaca metadata skema saja.

Untuk alur kerja tipikal "biarkan Claude menganalisis data Microsoft Access saya", ketiga cakupan tersebut sesuai. Untuk kunci yang Anda berikan kepada rekan tim atau klien yang kurang tepercaya, hilangkan menjalankan dan biarkan mereka hanya melihat-lihat. Anda dapat mencabut kunci apa pun kapan saja dari halaman yang sama; klien AI akan melihat KUNCI MCP DICABUT pada panggilan berikutnya dan berhenti bekerja seketika. Tidak ada penundaan propagasi.

Salin kuncinya sekarang — Query Streams menampilkannya sekali, lalu hanya menyimpan hash-nya. Jika Anda kehilangannya, buat yang baru. Kuncinya terlihat seperti ini: qsmcp_ diikuti oleh 48 karakter acak dan itulah yang dikirimkan oleh klien AI Anda. Kunci X-MCP Header permintaan.

Langkah 2: Tambahkan Query Streams MCP ke klien AI Anda

Konfigurasinya memiliki bentuk yang sama di setiap klien yang mendukung MCP — entri server MCP yang mengarah ke https://mcp.querystreams.com dengan kunci Anda di Kunci X-MCP Header. Pilih klien Anda di bawah ini.

Kursor
Kursor ~/.cursor/mcp.json
// Edit ~/.cursor/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "aliran kueri": {
      "url": "https://mcp.querystreams.com",
      "header": {
        "Kunci X-MCP": "qsmcp_PASTE_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}
Claude Desktop
Claude Desktop claude_desktop_config.json
// Pengaturan → Pengembang → Edit Konfigurasi
{
  "mcpServers": {
    "aliran kueri": {
      "url": "https://mcp.querystreams.com",
      "header": {
        "Kunci X-MCP": "qsmcp_PASTE_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}
ChatGPT
ChatGPT Aplikasi & Konektor
// Pengaturan → Aplikasi & Konektor → Tambahkan MCP
URL Server  https://mcp.querystreams.com
Header otentikasi Kunci X-MCP
Nilai header qsmcp_PASTE_KEY_HERE

// Membutuhkan paket ChatGPT berbayar
// (Plus / Pro / Team / Enterprise).
Grok
Grok Alat MCP Jarak Jauh
// Grok → Pengaturan → Alat
{
  "server mcp": [{
    "nama": "aliran kueri",
    "url": "https://mcp.querystreams.com",
    "header otentikasi": "Kunci X-MCP",
    "nilai_otorisasi": "qsmcp_..."
  }]
}

Restart klien AI Anda. Pada saat dijalankan berikutnya, klien akan menemukan delapan alat Query Streams MCP yang tercantum di atas dan menampilkannya di palet alatnya. Di Cursor dan Claude Desktop, Anda dapat memverifikasinya dengan mengetik “konektor daftar” — AI harus menelepon konektor_daftar_qs dan kembalikan konektor Microsoft Access Anda beserta semua hal lain yang telah Anda konfigurasi.

Langkah 3: Ajukan pertanyaan Microsoft Access kepada AI

Anda tidak perlu menulis SQL — AI yang melakukannya. Anda mengajukan pertanyaan, AI memilih alat MCP yang tepat, dan agen menjalankan kueri terhadap data Anda. .accdb / .mdb file, dan jawabannya akan dikembalikan berupa teks beserta tabel. Tiga contoh perintah yang bisa dicoba terlebih dahulu:

“Tunjukkan kepada saya pelanggan dengan pendapatan tertinggi dalam 30 hari terakhir.”
Pelanggan
AI akan menelepon qs_get_connector_schema untuk menemukan Pelanggan, Pesanan, [Detail Pesanan], dan Produk meja, lalu qs_jalankan_kueri dengan PILIH 10 TERATAS bergabung Pelanggan ke Pesanan ke [Detail Pesanan] dengan WHERE OrderDate >= DateAdd("d", -30, Date())komputasi JUMLAH(Harga Satuan * Kuantitas) per perusahaan dan diurutkan menurun. Anda akan melihat tabel hasil secara langsung, ditambah interpretasi tertulis — pelanggan mana yang unggul, ukuran pesanan rata-rata, dan campuran geografis/kategori — yang disimpulkan AI dari data bergaya Northwind.
“Produk mana saja yang stoknya menipis?”
Persediaan
AI tersebut menggunakan kesadaran Kecerdasan Skema bahwa UnitTersedia adalah penghitung pada Produk dan menulis SELECT TOP 20 ProductName, ProductCategory, UnitsInStock FROM Products WHERE UnitsInStock < ReorderLevel ORDER BY UnitsInStock ASC — atau, jika tingkat pemesanan ulang tidak dilacak, ambang batas tetap seperti UnitTersedia < 10Hasilnya adalah daftar terfokus dengan nama produk, kategori, dan jumlah unit yang tersisa, diurutkan dari terendah terlebih dahulu. AI biasanya mengelompokkan produk yang paling bermasalah berdasarkan kategori (Minuman, Produk Susu, ...) dan menandai item apa pun yang stoknya nol sebagai prioritas pengisian ulang segera.
“Daftar pesanan yang belum dikirim.”
Operasi
AI mengetahui dari Kecerdasan Skema bahwa Tanggal Pengiriman Pesanan bersifat nullable (sekitar 12% NULL = belum dikirim), sehingga difilter berdasarkan DI MANA ShippedDate BERSIFAT NULL dan bergabung dengan Pelanggan untuk nama perusahaan. Hasilnya adalah 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 — biasanya AI mengurutkan pesanan terlama terlebih dahulu dan menandai pesanan yang sudah dibuka lebih dari 7 hari sebagai eskalasi tim pemenuhanAnda bisa menggali lebih dalam dengan bertanya. “Mengapa pesanan 10248 masih terbuka?” dan AI akan mengambil baris-baris item tersebut.

Saat AI pertama kali memanggil suatu alat, klien Anda mungkin akan menampilkan prompt konfirmasi yang meminta Anda untuk menyetujui panggilan alat tersebut — itu adalah alur persetujuan standar MCP, bukan sesuatu yang ditambahkan oleh Query Streams. Setujui sekali dan AI akan melanjutkan percakapan selanjutnya dengan bebas. Anda dapat meninjau kembali persetujuan tersebut kapan saja di pengaturan klien Anda.

Pemberitahuan tagihan yang jujur: Penggunaan MCP dikenakan biaya berdasarkan byte yang tidak terkompresi.

Add-in Excel Query Streams, add-on Google Sheets, Query Builder web, dan Nova AI semuanya berjalan melalui tautan cloud terkompresi kami — kami mengukur dan menagihnya. byte terkompresi terhadap ranah data Anda. Transportasi MCP (Streamable HTTP sesuai spesifikasi resmi MCP) tidak secara andal mendukung kompresi ujung-ke-ujung di setiap klien dan proxy perantara, jadi kami mengukur dan menagihnya. Byte yang tidak dikompresi untuk lalu lintas MCP.

  • Artinya: Kumpulan hasil Microsoft Access berukuran 1 MB akan memakan ruang data sekitar 1 MB saat diambil melalui MCP, dibandingkan dengan sekitar 150–250 KB melalui Excel/Sheets/Nova/Query Builder. Kueri agregat 10.000 baris yang menghasilkan sekitar 2 MB JSON melalui MCP akan menjadi sekitar 300–400 KB byte terkompresi LZ4 melalui klien Excel/Sheets/Nova/Query Builder. Data yang sama, transportasi yang berbeda, ukuran yang dapat ditagih berbeda.
  • Ini bukan: Apakah ini semacam markup atau hukuman karena menggunakan MCP? Kami hanya meneruskan byte aktual yang dikirim. Klien lain lebih murah karena kompresi bekerja dengan andal pada transport tersebut; kami tidak menghukum Anda karena pilihan protokol, tetapi kami harus transparan tentang bentuk biayanya.
  • Yang dapat Anda lakukan: Untuk kueri berulang yang sangat besar (misalnya ekspor 100.000+ baris), lebih baik gunakan jalur Excel/Sheets/Nova. Untuk panggilan alat AI interaktif (respons Microsoft Access tipikal 100–5.000 baris yang sesuai dalam konteks LLM), MCP adalah pilihan yang tepat dan perbedaan biayanya hanya beberapa sen.

Pertanyaan yang sering diajukan

Apakah saya perlu membuka port atau menjalankan VPN untuk menggunakannya? +
Tidak ada aturan masuk, penerusan port, NAT punchthrough, atau VPN. Agen Jaringan membuat satu koneksi TLS keluar (port 443) dan klien AI Anda terhubung. https://mcp.querystreams.com dari internet publik — jika HTTPS keluar berfungsi pada host agen, MCP akan berfungsi. Lihat cara kerja koneksi khusus keluar →
Alat AI apa saja yang dapat saya gunakan dengan Query Streams MCP? +
Klien apa pun yang mendukung protokol Model Context terbuka — Claude Desktop, Claude Code, Cursor, ChatGPT (berbayar), Grok, Gemini CLI, Windsurf, Zed, dan 500+ lainnya. Bawa alat AI Anda sendiri; Anda tidak perlu beralih. Daftar lengkap klien AI yang didukung →
Bisakah saya mencabut kunci MCP? +
Ya — tiga sakelar pemutus independen (per tombol dari /mcp halaman, per-organisasi melalui pengaturan paket, dan tingkat platform), yang semuanya tidak memerlukan rotasi kata sandi basis data atau memulai ulang agen. Selengkapnya tentang keamanan kunci MCP →
Bagaimana penggunaan MCP ditagihkan ke dalam data realm saya? +
Panggilan eksekusi MCP mengurangi anggaran ranah data yang sama dengan yang sudah digunakan oleh Excel, Google Sheets, Web Query Builder, dan Nova AI Anda — satu anggaran konsumsi di setiap metode akses. Ukuran yang diukur untuk MCP berbeda-beda. Klien lainnya menggunakan tautan cloud terkompresi kami (kami yang menagih). byte terkompresi); MCP berjalan melalui Streamable HTTP, yang tidak secara andal mendukung kompresi ujung-ke-ujung melalui setiap klien dan proxy, jadi kami menagih Byte yang tidak dikompresiHasil Microsoft Access berukuran 1 MB yang dikembalikan ke Excel biasanya memakan sekitar 150–250 KB ruang data Anda; hasil 1 MB yang sama yang dikembalikan ke Cursor melalui MCP hanya memakan sekitar 1 MB. Kami transparan mengenai hal ini karena kami lebih suka Anda mengetahuinya di muka daripada terkejut di akhir siklus penagihan.
Apakah Query Streams MCP kompatibel dengan perangkat saya? .accdb / .mdb Berkas? Bagaimana dengan tabel yang ditautkan Access ke SQL Server atau SharePoint? +
Ya — Agen Jaringan terhubung melalui penyedia Microsoft Access Database Engine (ACE OLEDB) standar, yang membaca basis data modern. .accdb file (Access 2007+) dan lama .mdb berkas (Access 97 / 2000 / 2002 / 2003) dengan tipe konektor yang sama. Tabel yang terhubung diteruskan secara transparan: Ketika LLM (Linked Linked Model) melakukan kueri pada tabel Access yang sebenarnya merupakan sumber SQL Server, SharePoint, dBASE, atau file teks yang tertaut, agen menggunakan perilaku pass-through asli Access dan Schema Intelligence melihat skema tertaut yang mendasarinya. Tip: setiap .accdb / .mdb File adalah konektor terpisah, sehingga Anda dapat mendaftarkan beberapa file (misalnya, inventaris.akundb + crm.accdb + era tahun 2003 legacy_orders.mdb) dan LLM memilih yang tepat berdasarkan nama. Kata sandi basis data, keamanan grup kerja (sistem.mdw), dan kredensial SQL-Server apa pun di balik tabel yang ditautkan hanya dipegang oleh agen — alat AI tidak pernah melihatnya. Jalur UNC dan jaringan bersama .accdb File akan berfungsi selama akun Windows agen memiliki akses baca. Microsoft 365 Access (aplikasi desktop) dan Access Runtime keduanya didukung; Access di Microsoft Store juga berfungsi setelah redistributable ACE diinstal.
Apa perbedaannya dengan menjalankan server Microsoft Access MCP sumber terbuka sendiri? +
Server MCP Microsoft Access langsung (proyek komunitas di GitHub memang ada) adalah satu MCP per file. Untuk membuat Claude membaca dari basis data Access Anda + Google Search Console + akun Stripe Anda + gudang Snowflake Anda, Anda memerlukan empat server MCP yang dikonfigurasi secara terpisah di setiap klien AI, masing-masing dengan kredensialnya sendiri, masing-masing dengan model cakupannya sendiri, masing-masing dengan cerita auditnya sendiri. Query Streams MCP adalah satu kunci yang menjangkau setiap konektor yang telah dipasangkan akun Anda. Anda juga mendapatkan Schema Intelligence, penegakan baca-saja lapisan agen, batasan laju per kunci, jejak audit di log_peristiwa, dan alur penagihan ranah data yang sama yang sudah Anda gunakan — yang semuanya tidak diberikan oleh Microsoft Access MCP secara langsung.
Apa yang terjadi jika AI mencoba menulis atau menghapus data? +
Permintaan tersebut ditolak di agen sebelum sumber data melihat SQL. Setiap qs_jalankan_kueri Panggilan tersebut diuraikan oleh validator baca-saja yang dikodekan secara permanen yang hanya mengizinkan PILIH, DENGAN, dan MENJELASKAN pernyataan; hal lain apa pun akan dikembalikan PELANGGARAN HANYA BACA dan tidak pernah mencapai driver ACE OLEDB atau milik Anda. .accdb / .mdb berkas. Validator berjalan dalam proses agen di jaringan Anda, bukan di cloud, sehingga permukaan cloud yang disusupi tidak dapat melewatinya. (Anda dapat menambahkan pengamanan tingkat sistem berkas jika Anda menginginkan perlindungan ekstra — tandai .accdb (Anda dapat memberikan izin baca saja pada file di tingkat NTFS, memberikan izin baca saja NTFS pada akun Windows agen, atau menggunakan keamanan grup kerja Access untuk memberikan hak baca saja kepada pengguna koneksi — validator agen tidak bergantung pada pilihan mana pun yang Anda pilih.)
Bisakah saya melihat apa yang sebenarnya ditanyakan oleh AI? +
Ya. Setiap panggilan alat MCP menulis satu baris ke log_peristiwa dengan informasi organisasi, pengguna, kunci, cakupan, latensi, dan kode hasil. Admin organisasi dapat menjawab pertanyaan “siapa yang menggunakan MCP minggu lalu, konektor mana, dan apa yang mereka tanyakan?” hanya dengan satu kueri. Perhatikan bahwa kami mencatatnya. nama alat dan metadata, bukan teks SQL atau baris yang dikembalikan — itu mengalir melalui tautan cloud dan tidak pernah masuk ke log cloud. Jika Anda menginginkan audit SQL lengkap di sisi Access, Agen Jaringan itu sendiri dapat menulis log per-konektor dari setiap pernyataan yang dieksekusi (pengaturan per-agen), dan Anda dapat menggabungkannya dengan audit sistem file Windows di .accdb / .mdb jalur untuk melacak siapa lagi yang membuka file tersebut. Microsoft Access tidak memiliki plugin audit sisi server seperti mesin yang lebih besar, jadi pendekatan dua lapis ini (log agen + audit Windows) adalah padanan praktisnya.
Apakah saya harus menjalankan Schema Intelligence untuk menggunakan Query Streams MCP? +
TIDAK - Schema Intelligence bersifat opsional per (konektor, basis data) pasangan, dan MCP berfungsi dengan baik tanpa itu. AI mendapatkan skema dasar (tipe, kunci utama, kunci asing formal, indeks) dan menulis kueri dasar. Dengan SI diaktifkan, AI mendapatkan enam lapisan metadata tambahan yang telah dikurasi: (1) Deskripsi yang disusun oleh AI pada setiap basis data, tabel, dan kolom; (2) klasifikasi tabel (FACT untuk peristiwa transaksional, DIM untuk referensi deskriptif, LOOKUP untuk peta kode kecil) ditambah tag domain bisnis (penjualan, SDM, SEO, keuangan, dukungan, dan 14 lainnya); (3) Tipe semantik pada setiap kolom (mata uang, email, date_iso, status_code, persentase, ranking_position, identifier, url, person_name, dan 9 lainnya) yang mendorong pembuatan SQL Jet/ACE yang benar sesuai dialek (TOP) n, Tanggal() / TanggalTambah(), nama tabel dalam tanda kurung, format mata uang); (4) ambil nilai sampel dari data asli Anda sehingga LLM dapat mengenali pola yang tidak dapat ditunjukkan oleh skema apa pun; (5) deteksi enum dengan distribusi nilai penuh untuk kolom berkardinalitas rendah; dan (6) Kunci asing yang ditemukan AI berdasarkan tumpang tindih data lintas tabel, muncul melalui qs_get_relationshipsTanpa SI, setiap respons alat skema juga membawa sebuah rekomendasi si Dengan mencantumkan secara tepat apa yang kurang dalam panggilan tersebut — AI dapat membaca ini dan menawarkan untuk memicu SI di tengah percakapan melalui qs_request_si_analysisWaktu eksekusi berbanding lurus dengan jumlah tabel: basis data kecil di bawah 100 tabel selesai dalam waktu sekitar 10 menit; basis data ukuran menengah (beberapa ratus tabel) selesai dalam 15–25 menit; basis data perusahaan besar dengan 1.500+ tabel dapat memakan waktu 45–60 menit untuk pemindaian penuh. Sebagian besar basis data Microsoft Access berada di ujung kecil skala tersebut (beberapa lusin tabel) sehingga SI biasanya selesai dalam waktu kurang dari 10 menit. SI berjalan melalui Agen Jaringan Anda terhadap data Anda (tidak pernah di cloud), dan tidak pernah menulis ke basis data Anda. .accdb / .mdb File ini tidak pernah mengubah skema Anda, dan memperbarui secara bertahap ketika skema Anda berubah — sehingga eksekusi selanjutnya setelah Anda menambahkan atau mengubah tabel jauh lebih cepat daripada yang pertama. Efek ujung-ke-ujung: dengan SI diaktifkan, klien AI Anda menulis SQL Jet/ACE yang benar pada percobaan pertama jauh lebih sering daripada saat melawan server "MCP untuk Microsoft Access" mana pun yang hanya memberikan daftar tabel mentah kepada LLM.
Bagaimana jika saya menambahkan konektor lain nanti, seperti Stripe atau PostgreSQL? +
Tidak ada yang berubah di sisi klien — kunci yang sama mencapai konektor baru pada saat agen memasangkannya (konektor_daftar_qs (diambil secara otomatis). Satu blok konfigurasi membeli seluruh akun Anda, saat ini dan di masa mendatang. Mengapa satu kunci mencakup semua konektor →
Apakah saya harus mengatur MCP hanya untuk mengobrol dengan data saya? +
TIDAK - Nova AI terintegrasi ke dalam portal Query Streams. dan berfungsi dengan semua konektor (termasuk Microsoft Access) tanpa pengaturan MCP atau file konfigurasi. Gunakan Nova untuk berinteraksi dengan data Anda di dalam Query Streams; gunakan MCP saat Anda ingin klien AI Anda sendiri (Claude, Cursor, ChatGPT, …) mengakses data yang sama — agen yang sama, konektor yang sama, dan Schema Intelligence yang sama di baliknya. Pelajari lebih lanjut tentang Nova AI →

Mulai

Hubungkan alat AI Anda ke data Microsoft Access Anda dalam lima menit.

Satu kunci MCP mencakup Microsoft Access, setiap basis data lainnya, dan setiap konektor API di akun Query Streams Anda — dengan jejak audit lengkap, batasan laju per kunci, dan tanpa perubahan firewall. Claude, Cursor, ChatGPT, dan Grok semuanya berfungsi tanpa perlu konfigurasi tambahan.

Panduan terkait: Unduh Agen Query Streams | Pengaturan Konektor Basis Data | Semua panduan Server MCP | Konversi teks ke SQL Nova AI

Kategori: Server MCP

Tag: mcp, claude, kursor, microsoft-access, basis data, office-365, basis data desktop

Deskripsi Meta: Hubungkan Microsoft Access (.accdb / .mdb) ke Claude atau Cursor melalui Query Streams MCP. Hanya untuk pengiriman data keluar, pengaturan 5 menit.

Updated on 16 Juni 2026

Powered by BetterDocs