mcp-server-duckdb
DuckDB用のモデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバー実装。MCPツールを介してデータベースとのインタラクション機能を提供します。LLMで分析してみると興味深いでしょう。DuckDBはローカル分析に適しています。
概要
このサーバーは、モデル コンテキスト プロトコルを介して DuckDB データベースとの対話を可能にし、クエリ、テーブル作成、スキーマ検査などのデータベース操作を可能にします。
コンポーネント
リソース
現在、カスタム リソースは実装されていません。
プロンプト
現在、カスタムプロンプトは実装されていません。
ツール
サーバーは次のデータベース対話ツールを実装します。
- query : DuckDBデータベース上で任意のSQLクエリを実行する
- 入力:
query
(文字列) - 有効なDuckDB SQL文 - 出力: クエリ結果をテキストで表示します (または CREATE/INSERT などの操作の場合は成功メッセージを表示します)
- 入力:
[!NOTE] 最新の LLM は個別の
query
ポイントを必要とせずに、あらゆるデータベース操作 (SELECT、CREATE TABLE、JOIN など) に適切な SQL を生成できるため、サーバーは個別の特殊な関数ではなく、単一の統合クエリ関数を提供します。
[!NOTE] サーバーが
readonly
モードで実行されている場合、DuckDB のネイティブな読み取り専用保護が適用されます。これにより、言語モデル (LLM) は書き込み操作 (CREATE、INSERT、UPDATE、DELETE) を実行できなくなり、データの整合性が維持され、意図しない変更が防止されます。
構成
必須パラメータ
- db-path (文字列): DuckDBデータベースファイルへのパス
- データベースファイルと親ディレクトリが存在しない場合は、サーバーが自動的に作成します。
--readonly
が指定されていてデータベースファイルが存在しない場合は、サーバはエラーで起動に失敗します。
オプションパラメータ
- --readonly : サーバーを読み取り専用モードで実行する
- 説明: このフラグが設定されている場合、サーバーは読み取り専用モードで動作します。これは以下のことを意味します。
- DuckDB データベースは
read_only=True
で開かれ、書き込み操作が防止されます。 - 指定されたデータベース ファイルが存在しない場合は作成されません。
- セキュリティ上の利点: 言語モデル (LLM) による書き込み操作の実行を防ぎ、データベースが変更されないようにします。
- DuckDB データベースは
- 参考:DuckDB の読み取り専用接続の詳細については、 DuckDB Python API ドキュメントを参照してください。
- 説明: このフラグが設定されている場合、サーバーは読み取り専用モードで動作します。これは以下のことを意味します。
インストール
Smithery経由でインストール
Smithery経由で Claude Desktop 用の DuckDB サーバーを自動的にインストールするには:
クロードデスクトップ統合
Claude Desktop の構成ファイルで MCP サーバーを構成します。
macOS
場所: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
ウィンドウズ
場所: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
- 注意:
~/mcp-server-duckdb/data/data.db
DuckDB データベース ファイルへの実際のパスに置き換える必要があります。
発達
前提条件
uv
パッケージ マネージャーを使用した Python- DuckDB Python パッケージ
- MCP サーバーの依存関係
デバッグ
MCPサーバーのデバッグは、stdioベースの通信のため困難になる場合があります。最適なデバッグエクスペリエンスを得るには、 MCP Inspectorのご利用をお勧めします。
MCPインスペクターの使用
- npm を使用してインスペクターをインストールします。
- 提供されたURLをブラウザで開き、デバッグインターフェースにアクセスします。
インスペクターは次の情報を可視化します。
- リクエスト/レスポンス通信
- ツールの実行
- サーバーの状態
- エラーメッセージ
This server cannot be installed
local-only server
The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.
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