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SingleStore MCP Server

by singlestore-labs
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SingleStore MCP サーバー

MIT Licence PyPI Downloads

Model Context Protocol (MCP) は、大規模言語モデル (LLM) と外部システム間のコンテキストを管理するために設計された標準化されたプロトコルです。このリポジトリでは、SingleStore 用のインストーラーと MCP サーバーを提供し、シームレスな統合を実現します。

MCP を使用すると、Claude Desktop、Claude Code、Cursor、またはその他の互換性のある MCP クライアントを使用して、自然言語で SingleStore と対話でき、複雑な操作を簡単に実行できるようになります。

💡 ヒント: MCP サーバーで何ができるか分からない場合は、チャットで /help プロンプトを呼び出してください！

要件

  • Python >= v3.10.0

  • Python 環境に uvx がインストールされていること

  • VS Code、Cursor、Windsurf、Claude Desktop、Claude Code、Goose、またはその他の MCP クライアント

Related MCP server: MCP Server Example

はじめに

まず、クライアントを使用して SingleStore MCP サーバーをインストールします。

標準設定はほとんどのツールで動作します：

{
  "mcpServers": {
    "singlestore-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "singlestore-mcp-server",
        "start"
      ]
    }
  }
}

API キー、トークン、環境変数は不要です！ サーバーは起動時にブラウザの OAuth を介して認証を自動的に処理します。

自動セットアップ：

uvx singlestore-mcp-server init --client=claude-desktop

手動セットアップ： MCP インストールガイドに従い、上記の標準設定を使用してください。

自動セットアップ：

uvx singlestore-mcp-server init --client=claude-code

これにより、Claude CLI コマンドが自動的に実行されます。

手動セットアップ：

claude mcp add singlestore-mcp-server uvx singlestore-mcp-server start

自動セットアップ：

uvx singlestore-mcp-server init --client=cursor

手動セットアップ： Cursor Settings -> MCP -> Add new MCP Server に移動します。任意の名前を付け、command タイプを使用してコマンド uvx singlestore-mcp-server start を入力します。Edit をクリックして設定を確認したり、コマンドライン引数を追加したりすることもできます。

自動セットアップ：

uvx singlestore-mcp-server init --client=vscode

手動セットアップ： MCP インストールガイドに従い、上記の標準設定を使用してください。VS Code CLI を使用してインストールすることもできます：

code --add-mcp '{"name":"singlestore-mcp-server","command":"uvx","args":["singlestore-mcp-server","start"]}'

インストール後、VS Code の GitHub Copilot エージェントで SingleStore MCP サーバーが使用可能になります。

自動セットアップ：

uvx singlestore-mcp-server init --client=windsurf

手動セットアップ： Windsurf MCP ドキュメントに従ってください。上記の標準設定を使用します。

自動セットアップ：

uvx singlestore-mcp-server init --client=gemini

手動セットアップ： MCP インストールガイドに従い、上記の標準設定を使用してください。

自動セットアップ：

uvx singlestore-mcp-server init --client=lm-studio

手動セットアップ： 右側のサイドバーの Program -> Install -> Edit mcp.json に移動します。上記の標準設定を使用してください。

手動セットアップのみ： Advanced settings -> Extensions -> Add custom extension に移動します。任意の名前を付け、タイプ STDIO を使用し、command を uvx singlestore-mcp-server start に設定します。「Add Extension」をクリックします。

手動セットアップのみ： VSCode または IntelliJ で Qodo Gen チャットパネルを開く → Connect more tools → + Add new MCP → 上記の標準設定を貼り付けます。

Save をクリックします。

Docker の使用

注意： Docker コンテナで実行されるサーバーでは OAuth フローがサポートされていないため、Docker を使用する場合は API キーが必要です。

{
  "mcpServers": {
    "singlestore-mcp-server": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run", "-i", "--rm", "--init", "--pull=always",
        "-e", "MCP_API_KEY=your_api_key_here",
        "singlestore/mcp-server-singlestore"
      ]
    }
  }
}

Docker イメージを自分でビルドすることもできます：

docker build -t singlestore/mcp-server-singlestore .

セキュリティを強化するため、Docker Desktop を使用して SingleStore MCP サーバーを構成することをお勧めします。Docker の新しい MCP カタログの詳細については、こちらのブログ記事を参照してください。

コンポーネント

ツール

サーバーは以下のツールを実装しています：

  • get_user_info: 現在のユーザーに関する詳細を取得

    • 引数不要

    • ユーザー情報と詳細を返します

  • organization_info: ユーザーの現在の組織に関する詳細を取得

    • 引数不要

    • 組織の詳細を返します

  • choose_organization: 利用可能な組織から選択（API キー環境変数が設定されていない場合のみ利用可能）

    • 引数不要

    • 選択可能な組織のリストを返します

  • set_organization: アクティブな組織を設定（API キー環境変数が設定されていない場合のみ利用可能）

    • 引数: organization_id (文字列)

    • 指定された組織をアクティブに設定します

  • workspace_groups_info: ユーザーがアクセス可能なワークスペースグループの詳細を取得

    • 引数不要

    • ワークスペースグループの詳細を返します

  • workspaces_info: 特定のワークスペースグループ内のワークスペースの詳細を取得

    • 引数: workspace_group_id (文字列)

    • ワークスペースの詳細を返します

  • resume_workspace: 一時停止中のワークスペースを再開

    • 引数: workspace_id (文字列)

    • 指定されたワークスペースを再開します

  • list_starter_workspaces: ユーザーがアクセス可能なすべてのスターターワークスペースを一覧表示

    • 引数不要

    • 利用可能なスターターワークスペースの詳細を返します

  • create_starter_workspace: 新しいスターターワークスペースを作成

    • 引数: ワークスペース構成パラメータ

    • 作成されたスターターワークスペースの詳細を返します

  • terminate_starter_workspace: 既存のスターターワークスペースを終了

    • 引数: workspace_id (文字列)

    • 指定されたスターターワークスペースを終了します

  • list_regions: ワークスペースをサポートするすべてのリージョンのリストを取得

    • 引数不要

    • 利用可能なリージョンのリストを返します

  • list_sharedtier_regions: 共有ティアリージョンのリストを取得

    • 引数不要

    • 共有ティアリージョンのリストを返します

  • run_sql: 接続されたワークスペースで SQL 操作を実行

    • 引数: workspace_id、database、sql_query、および接続パラメータ

    • SQL クエリの結果を構造化された形式で返します

  • create_notebook_file: SingleStore Spaces に新しいノートブックファイルを作成

    • 引数: notebook_name、content (オプション)

    • 作成されたノートブックの詳細を返します

  • upload_notebook_file: SingleStore Spaces にノートブックファイルをアップロード

    • 引数: file_path、notebook_name

    • アップロードされたノートブックの詳細を返します

  • create_job_from_notebook: ノートブックからスケジュールされたジョブを作成

    • 引数: notebook_path、schedule_mode などを含むジョブ構成

    • 作成されたジョブの詳細を返します

  • get_job: 既存のジョブの詳細を取得

    • 引数: job_id (文字列)

    • 指定されたジョブの詳細を返します

  • delete_job: 既存のジョブを削除

    • 引数: job_id (文字列)

    • 指定されたジョブを削除します

  • stage_list_files: Stage デプロイメントのファイルシステム内のファイルとフォルダーを一覧表示

    • 引数: deployment_id (文字列)、path (文字列、オプション)

    • ファイルやサブフォルダーを含むフォルダーの内容を返します

  • stage_get_file: パスを指定して Stage からファイルを取得

    • 引数: deployment_id (文字列)、path (文字列)、return_type (文字列: 'metadata'、'url'、または 'content')

    • ファイルのメタデータ、ダウンロード URL、またはテキストコンテンツを返します

  • stage_create_folder: Stage にフォルダーを作成

    • 引数: deployment_id (文字列)、path (文字列)

    • 作成ステータスを返します

  • stage_upload_file: テキストコンテンツを含むファイルを Stage にアップロード

    • 引数: deployment_id (文字列)、path (文字列)、content (文字列)、local_path (文字列)

    • アップロードステータスを返します

  • stage_move: Stage 内のファイルまたはフォルダーを移動または名前変更

    • 引数: deployment_id (文字列)、source_path (文字列)、destination_path (文字列)

    • 移動ステータスを返します

  • stage_delete: Stage からファイルまたはフォルダーを削除

    • 引数: deployment_id (文字列)、path (文字列)

    • 削除ステータスを返します

注意: 組織管理ツール (choose_organization および set_organization) は、API キー環境変数が設定されていない場合にのみ利用可能であり、OAuth 認証中にインタラクティブな組織選択を可能にします。

開発

前提条件

  • Python >= 3.11

  • 依存関係管理のための uv

セットアップ

  1. リポジトリをクローンします：

git clone https://github.com/singlestore-labs/mcp-server-singlestore.git
cd mcp-server-singlestore

  1. 依存関係をインストールします：

uv sync --dev

  1. プリコミットフックを設定します（オプションですが推奨）：

uv run pre-commit install

開発ワークフロー

# Quick quality checks (fast feedback)
./scripts/check.sh

# Run tests independently
./scripts/test.sh

# Comprehensive validation (before PRs)
./scripts/check-all.sh

# Create and publish releases
./scripts/release.sh

テストの実行

# Run test suite with coverage
./scripts/test.sh

# Or use pytest directly
uv run pytest
uv run pytest --cov=src --cov-report=html

コード品質

Linting とフォーマットの両方に Ruff を使用しています：

# Format code
uv run ruff format src/ tests/

# Lint code
uv run ruff check src/ tests/

# Lint and fix issues automatically
uv run ruff check --fix src/ tests/

リリースプロセス

リリースは git タグと自動化された PyPI 公開を通じて管理されます：

  1. リリースの作成: ./scripts/release.sh (インタラクティブツール)

  2. 自動公開: バージョンタグをプッシュすることでトリガーされます

  3. 手動での PyPI アップロードは不要 - 完全に自動化されたパイプライン

詳細なワークフローのドキュメントについては、scripts/dev-workflow.md を参照してください。

Install Server
A
license - permissive license
A
quality
D
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
–Releases (12mo)
Issues opened vs closed

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