sas-mcp-server
Servidor auto-alojado de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para SAS Viya que ejecuta código SAS, entrena AutoML y gestiona modelos. Soporta 92 herramientas en 10 niveles con autenticación OAuth2 PKCE.
Ficha actualizada 24 sept 2026, 7:37 · upstream 24 sept 2026, 7:07 · release v1.15.0
Qué es sas-mcp-server
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
El repositorio sas-mcp-server implementa un servidor MCP auto-alojado diseñado para conectarse a entornos SAS Viya y proporcionar herramientas que abarcan todo el ciclo de vida analítico. Ofrece 92 herramientas organizadas en 10 niveles seleccionables, desde ejecución de código hasta gestión de modelos y decisiones empresariales.
El servidor soporta múltiples modos de despliegue: HTTP para entornos multiusuario con autenticación interactiva, Stdio para desarrollo local donde el cliente gestiona el ciclo de vida, Docker/Podman para equipos sin Python instalado, y Kubernetes para organizaciones. Incluye vistas interactivas (MCP Apps) para datos, logs y edición de glosario en clientes como Claude, ChatGPT, Microsoft 365 Copilot, VS Code y Cursor.
La autenticación utiliza OAuth2 con flujo PKCE, sin almacenar contraseñas, solo tokens de acceso en caché local. Soporta filtrado granular por niveles de herramientas (MCP_TIERS) y modo lectura/escritura (MCP_READ_ONLY). Incluye plantillas de prompts para mejorar código SAS e integración con SAS Retrieval Agent Manager.
- Integración de GitHub Copilot con SAS Viya para generación de código SAS
- Conexión de Claude Code CLI a entornos SAS Viya mediante MCP
- Despliegue en Kubernetes con Helm chart y routing OAuth vía Contour o nginx
- Automatización de scripts con tokens preexistentes usando ALLOW_RAW_BEARER=true
- Limitación de herramientas expuestas por niveles para seguridad perimetral
- 92 herramientas en 10 niveles cubriendo ejecución de código, descubrimiento de datos, AutoML y decisiones empresariales
- Autenticación OAuth2 PKCE sin almacenamiento de contraseñas, solo tokens en caché local
- Compatibilidad con clientes MCP: Claude, ChatGPT, Microsoft 365 Copilot, VS Code, Cursor
- Filtrado granular por niveles (MCP_TIERS) y modo lectura/escritura (MCP_READ_ONLY)
- Soporte Docker/Podman para despliegues sin Python en el host
- Integración con SAS Retrieval Agent Manager (RAM)
- Requiere Python 3.12+ o contenedor prebuild; no soporta instalación directa en sistemas sin Python
- Modo HTTP requiere autenticación interactiva en navegador para cada usuario
- Modo Stdio necesita token de acceso válido en caché local (~/.sas/credentials.json)
- Gemini CLI solo soporta modo Stdio, no HTTP ni OAuth basado en navegador
- Configuración manual de VIYA_ENDPOINT y variables de entorno obligatorias
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Para desarrollo local: use stdio con uv run sas-mcp-login o sas-viya auth loginCode. Para equipos sin Python: use Docker pull ghcr.io/sassoftware/sas-mcp-server:latest. Para organizaciones: despliegue en Kubernetes con Helm chart y routing OAuth vía Contour (default) o ingress-nginx. Configure VIYA_ENDPOINT, MCP_TIERS opcional para limitar herramientas, y MCP_READ_ONLY=true si solo necesita acceso de lectura. Verifique compatibilidad con clientes MCP específicos antes de producción.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.