MCP 氷山カタログ
Apache Icebergと連携するためのMCP（Model Context Protocol）サーバー実装。このサーバーは、ClaudeデスクトップからIcebergテーブルをクエリおよび管理するためのSQLインターフェースを提供します。
Claude Desktop を Iceberg Data Lake カタログとして
Related MCP server: PostgreSQL Query MCP Server
Claude Desktopへのインストール方法
Smithery経由でインストール
Smithery経由で Claude Desktop 用の MCP Iceberg Catalog を自動的にインストールするには:
前提条件
Python 3.10以上
UV パッケージインストーラー（推奨）または pip
Iceberg RESTカタログとS3互換ストレージへのアクセス
Claude Desktop にインストールする方法
claude_desktop_config.jsonに次の構成を追加します。
デザイン
建築
MCP サーバーは、次の 3 つの主要コンポーネントに基づいて構築されます。
MCP プロトコル ハンドラー
クロードとの通信のためのモデルコンテキストプロトコルを実装します
stdio を通じてリクエスト/レスポンスのサイクルを処理します
サーバーのライフサイクルと初期化を管理します
クエリプロセッサ
sqlparseを使用して SQL クエリを解析しますサポートされる操作:
リストテーブル
表の説明
選択
入れる
氷山統合
テーブル操作には
pyiceberg使用するPyArrowと統合して効率的なデータ処理を実現
カタログ接続とテーブル操作を管理します
PyIceberg 統合
サーバーは PyIceberg をいくつかの方法で利用します。
カタログ管理
RESTカタログに接続する
テーブルメタデータを管理する
名前空間の操作を処理する
データ操作
PyIceberg型とPyArrow型間の変換
PyArrow テーブルを通じてデータ挿入を処理します
テーブルスキーマとフィールドタイプを管理します
クエリ実行
SQLをPyIcebergの操作に変換する
データのスキャンとフィルタリングを処理
結果セットの変換を管理する
さらなる実装が必要
クエリ操作
[ ] UPDATE操作を実装する
[ ] DELETEサポートを追加
[ ] スキーマ定義付きのCREATE TABLEのサポート
[ ] ALTER TABLE操作を追加する
[ ] テーブルパーティションサポートを実装する
データ型
[ ] 複合型（配列、マップ、構造体）のサポート
[ ] タイムゾーン処理付きのタイムスタンプを追加する
[ ] 小数点型のサポート
[ ] ネストされたフィールドのサポートを追加
パフォーマンスの改善
[ ] バッチ挿入を実装する
[ ] クエリ最適化を追加する
[ ] 並列スキャンのサポート
[ ] 頻繁にアクセスされるデータにキャッシュ層を追加する
セキュリティ機能
[ ] 認証メカニズムを追加する
[ ] ロールベースのアクセス制御を実装する
[ ] 行レベルのセキュリティを追加する
[ ] 暗号化された接続のサポート
監視と管理
[ ] メトリクスコレクションを追加する
[ ] クエリログの実装
[ ] パフォーマンス監視を追加する
[ ] テーブルメンテナンス操作のサポート
エラー処理
[ ] エラーメッセージの改善
[ ] 一時的な障害に対する再試行メカニズムを追加する
[ ] トランザクションサポートを実装する
[ ] データ検証を追加する
