Redshift MCP サーバー

AI アシスタントが Redshift データベースと対話できるようにする Amazon Redshift 用の Model Context Protocol (MCP) サーバー。

導入

Redshift MCPサーバーは、Amazon Redshiftデータベースと連携するためのツールとリソースを提供する、モデルコンテキストプロトコル（Model Context Protocol）のPythonベースの実装です。これにより、AIアシスタントは以下のことが可能になります。

Redshift データベース内のスキーマとテーブルを一覧表示する
テーブルDDL（データ定義言語）スクリプトを取得する
テーブル統計を取得する
SQLクエリを実行する
テーブルを分析して統計情報を収集する
SQLクエリの実行プランを取得する

インストール

前提条件

Python 3.13以上
Amazon Redshift クラスター
Redshift の資格情報 (ホスト、ポート、ユーザー名、パスワード、データベース)

ソースからインストール

# Clone the repository
git clone https://github.com/Moonlight-CL/redshift-mcp-server.git
cd redshift-mcp-server

# Install dependencies
uv sync

構成

サーバーが Redshift クラスターに接続するには、次の環境変数が必要です。

RS_HOST=your-redshift-cluster.region.redshift.amazonaws.com
RS_PORT=5439
RS_USER=your_username
RS_PASSWORD=your_password
RS_DATABASE=your_database
RS_SCHEMA=your_schema  # Optional, defaults to "public"

これらの環境変数を直接設定することも、 .envファイルを使用することができます。

使用法

サーバーの起動

# Start the server
uv run --with mcp python-dotenv redshift-connector mcp
mcp run src/redshift_mcp_server/server.py

AIアシスタントとの統合

このサーバーを MCP をサポートする AI アシスタントで使用するには、MCP 設定に次の構成を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "redshift": {
      "command": "uv",
      "args": ["--directory", "src/redshift_mcp_server", "run", "server.py"],
      "env": {
        "RS_HOST": "your-redshift-cluster.region.redshift.amazonaws.com",
        "RS_PORT": "5439",
        "RS_USER": "your_username",
        "RS_PASSWORD": "your_password",
        "RS_DATABASE": "your_database",
        "RS_SCHEMA": "your_schema"
      }
    }
  }
}

特徴

リソース

サーバーは次のリソースを提供します。

rs:///schemas - データベース内のすべてのスキーマを一覧表示します
rs:///{schema}/tables - 特定のスキーマ内のすべてのテーブルを一覧表示します
rs:///{schema}/{table}/ddl - 特定のテーブルのDDLスクリプトを取得します
rs:///{schema}/{table}/statistic - 特定のテーブルの統計情報を取得します

ツール

サーバーは次のツールを提供します。

execute_sql - RedshiftクラスターでSQLクエリを実行する
analyze_table - テーブルを分析して統計情報を収集します
get_execution_plan - SQLクエリの実行時統計を含む実行プランを取得します

例

スキーマの一覧表示

access_mcp_resource("redshift-mcp-server", "rs:///schemas")

スキーマ内のテーブルの一覧表示

access_mcp_resource("redshift-mcp-server", "rs:///public/tables")

テーブルDDLの取得

access_mcp_resource("redshift-mcp-server", "rs:///public/users/ddl")

SQLの実行

use_mcp_tool("redshift-mcp-server", "execute_sql", {"sql": "SELECT * FROM public.users LIMIT 10"})

テーブルを分析する

use_mcp_tool("redshift-mcp-server", "analyze_table", {"schema": "public", "table": "users"})

実行計画の取得

use_mcp_tool("redshift-mcp-server", "get_execution_plan", {"sql": "SELECT * FROM public.users WHERE user_id = 123"})

発達

プロジェクト構造

redshift-mcp-server/
├── src/
│   └── redshift_mcp_server/
│       ├── __init__.py
│       └── server.py
├── pyproject.toml
└── README.md

依存関係

mcp[cli]>=1.5.0 - モデルコンテキストプロトコルSDK
python-dotenv>=1.1.0 - .env ファイルから環境変数を読み込むため
redshift-connector>=2.1.5 - Amazon Redshift 用の Python コネクタ

This server cannot be installed

security - not tested

license - permissive license

quality - not tested

How are these scores calculated?

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

AI アシスタントが Amazon Redshift データベースと対話し、スキーマ探索、クエリ実行、統計収集を実行できるようにするモデルコンテキストプロトコルサーバー。

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