MySQL MCP サーバー

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概要

MySQLを介してデータベースとのやり取り機能を提供するモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバー実装。このサーバーでは、SQLクエリの実行、テーブルの作成、データベーススキーマ情報の参照が可能です。

コンポーネント

ツール

サーバーは 5 つのコアツールを提供します。

クエリツール

read_query
- SELECTクエリを実行してデータベースからデータを読み取ります
- 入力：
  * query (文字列): 実行するSELECT SQLクエリ
- 戻り値: クエリ結果をオブジェクトの配列として返します
write_query
- INSERT、UPDATE、またはDELETEクエリを実行する
- 入力：
  * query (文字列): SQL変更クエリ
- 戻り値: { affected_rows: number }
create_table
- データベースに新しいテーブルを作成する
- 入力：
  * query (文字列): CREATE TABLE SQL ステートメント
- 戻り値: テーブル作成の確認

スキーマツール

list_tables
- データベース内のすべてのテーブルのリストを取得する
- 入力不要
- 戻り値: テーブル名の配列
describe_table
- 特定のテーブルのスキーマ情報を表示する
- 入力：
  * table_name (文字列): 記述するテーブルの名前
- 戻り値: 名前と型を持つ列定義の配列

インストール

前提条件

Python 3.10以上
MySQLデータベース
必要な Python パッケージ:
- mcp (モデルコンテキストプロトコル)
- sqlalchemy
- pymysql (または他のMySQLドライバ)
- python-dotenv
- uvicorn (HTTP トランスポート用)

Condaを使ったセットアップ

まず、conda 環境を作成してアクティブ化します。

# Create environment conda create --name mcp-demo python=3.12 # Activate environment conda activate mcp-demo

次に、必要な依存関係をインストールします。

# Method 1: Using pip pip install "mcp[cli]>=0.1.0" "pymysql>=1.1.0" "sqlalchemy>=2.0.0" "python-dotenv>=1.0.0" "uvicorn>=0.27.0" # Method 2: Using uv uv pip install "mcp[cli]>=0.1.0" "pymysql>=1.1.0" "sqlalchemy>=2.0.0" "python-dotenv>=1.0.0" "uvicorn>=0.27.0"

構成

次を使用してサーバーを構成できます。

環境変数ファイル (.env)

.env.templateファイルをコピーし、名前を.envに変更します。

cp .env.template .env

設定に合わせて.envファイルを編集します。

# Database configuration DB_URL=mysql+pymysql://username:password@localhost:3306/dbname

コマンドライン引数

コマンドライン引数を使用して構成を上書きすることもできます。

python src/mysql/server.py --db-url mysql+pymysql://username:password@localhost:3306/dbname

使用法

サーバーの起動

# Using .env file configuration python src/mysql/server.py # Using command line arguments python src/mysql/server.py --db-url mysql+pymysql://username:password@localhost:3306/dbname --transport http

MCP Inspectorによるテスト

MCP Inspector ツールを使用してサーバーをテストできます。

npx @modelcontextprotocol/inspector uv run /Users/caicongyang/IdeaProjects/tom/mcp-demo/src/mysql/server.py

これによりサーバーが起動し、利用可能なツールを対話的にテストできるようになります。

ワークフローの例

MySQLデータベース接続でサーバーを起動します
MCPクライアントを使用してAIモデルをサーバーに接続する
利用可能なテーブルを確認するには、 list_tablesツールを使用します。
必要に応じてcreate_tableでテーブルを作成する
write_queryでデータを挿入する
read_queryでデータをクエリする

Claude Desktopでの使用

紫外線

claude_desktop_config.jsonにサーバーを追加します。

"mcpServers": { "mysql": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "path_to_mcp_demo", "run", "python", "src/mysql/server.py", "--db-url", "mysql+pymysql://username:password@localhost/dbname" ] } }

ドッカー

claude_desktop_config.jsonにサーバーを追加します。

"mcpServers": { "mysql": { "command": "docker", "args": [ "run", "--rm", "-i", "-v", "mcp-mysql:/mcp", "mcp/mysql", "--db-url", "mysql+pymysql://username:password@localhost/dbname" ] } }

パッケージのインストール

pip を使用してパッケージをインストールすることもできます。

# Install in development mode pip install -e . # Run using the installed package mcp-mysql --db-url mysql+pymysql://username:password@localhost/dbname

カーソルIDE

CursorはAI支援IDEです。このMCPサーバーをCursorと統合することで、コーディング中にMySQLデータベースに直接クエリを実行できます。

カーソルで設定

MCPサーバーを起動する
python src/mysql/server.py
カーソル設定でMCPを構成する
MCP サーバーの URL を追加します:
http://localhost:8000
カーソルコマンドを使用してMCPにアクセスする
カーソルエディターでは、次を使用します。
/mcp mysql-query {"query": "SELECT * FROM users LIMIT 5"}
パラメータ化されたクエリの場合:
/mcp mysql-query {"query": "SELECT * FROM users WHERE age > :min_age", "params": {"min_age": 30}}

APIリファレンス

入力形式

{ "query": "SELECT * FROM users WHERE age > :min_age", "params": { "min_age": 30 } }

出力形式

{ "results": [ {"id": 1, "name": "John", "age": 35}, {"id": 2, "name": "Jane", "age": 42} ], "columns": ["id", "name", "age"], "rowcount": 2 }

セキュリティに関する考慮事項

このサーバーは任意のSQLクエリを許可するため、信頼できる環境で実行する必要があります。
本番環境では、適切なアクセス制御と入力検証を実装します。
実行できるSQLコマンドの種類を制限することを検討する
重要: 機密情報を含む.envファイルをバージョン管理にコミットしないでください。

発達

プロジェクト構造

src/mysql/server.py : メインサーバーの実装
pyproject.toml : パッケージ構成
README.md : このドキュメント

新機能の追加

新しい機能でサーバーを拡張するには:

@mcp.tool()デコレータを使用して新しいツールを追加する
MySQLDatabaseクラスを使用してツールロジックを実装する
新しい機能を反映するようにドキュメントを更新する

ライセンス

このMCPサーバーはMITライセンスに基づいてライセンスされています。つまり、MITライセンスの条件に従って、ソフトウェアを自由に使用、改変、配布することができます。

This server cannot be installed

-

security - not tested

F

license - not found

-

quality - not tested

How are these scores calculated?

AI モデルが自然言語を介して MySQL データベースと対話できるようにし、SQL クエリ、テーブル作成、スキーマ探索をサポートするモデルコンテキストプロトコルサーバー。

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