trocco-mcp-tools

TROCCO API を Model Context Protocol (MCP) から扱うためのツール群です。TROCCO workflow と BigQuery datamart の差分監査に必要な情報を取得し、ChatGPT から監査エージェントが SQL、出力先、更新方式、依存関係、リスク候補を整理できる状態を目指します。現在は読み取り系を中心にしつつ、datamart definition / datamart job については明示的な安全条件付きの操作系ツールも提供します。

現在の優先方針

現在の最優先は、実監査そのものではなく、この TROCCO MCP server を ChatGPT から追加・接続できる状態にすることです。

進め方:

1. Cloud Run などに HTTP MCP endpoint を deploy する

2. TROCCO_API_KEY を安全に server 側へ注入する

3. ChatGPT から MCP server を追加する

4. ChatGPT から build_workflow_audit_payload を呼べることを確認する

5. 以後の監査は ChatGPT から MCP tool を利用して実行する

Related MCP server: @us-all/dbt-mcp

目的

このリポジトリでは、TROCCO と BigQuery を使った差分監査を支援するため、次の情報を MCP ツール経由で取得します。

• workflow の基本情報

• workflow task 一覧

• task dependency 一覧

• TROCCO BigQuery datamart task の definition id

• datamart SQL

• datamart の出力先 dataset / table

• write_disposition、incremental_column、merge_keys、lookback_period などの更新設定

• SQL から推定した source table / destination / write disposition

• resolved destination / resolved write disposition

• risk flags

• downstream references

初期段階では監査に必要な読み取り系を主軸にし、操作系は BigQuery datamart definition と datamart job に限定します。workflow definition create/update と transfer definition create/update は、task/dependency 破壊リスクや connector 種別差が大きいため第2弾以降の対象です。

実装構成

• Runtime: Node.js 20+

• Language: TypeScript

• MCP framework: @modelcontextprotocol/sdk

• Validation: zod

• Stdio entry point: src/index.ts

• HTTP entry point: src/http.ts

• Shared MCP server factory: src/server.ts

• TROCCO API client: src/troccoClient.ts

• SQL analysis: src/sqlAnalysis.ts

• Audit model: src/auditModel.ts

• HTTP smoke test: scripts/smoke-http.mjs

• Datamart action smoke test: scripts/smoke-datamart-actions.mjs

Transport

この repository では 2 種類の起動方式を持ちます。

• stdio: Cloud Shell やローカルでの検証用

• Streamable HTTP: ChatGPT / Cloud Run 接続用

HTTP endpoint:

• GET /status: status check

• POST /mcp: MCP Streamable HTTP endpoint

MCP_AUTH_TOKEN を設定した場合、POST /mcp は Authorization: Bearer <token> または x-mcp-auth-token: <token> を要求します。

既定の監査対象

明示指定がない場合、監査エージェントは次の workflow を既定対象として扱います。

• pipeline_definition_id=3847

• SH_PLUS_BQ_RAISE_data_daily_new

環境変数

TROCCO API 接続に必要な認証情報は環境変数から読み込みます。

• TROCCO_API_KEY: TROCCO API key

• TROCCO_BASE_URL: TROCCO API base URL。未指定時は https://trocco.io を使います

• PORT: HTTP server port。Cloud Run では自動設定されます

• MCP_AUTH_TOKEN: HTTP MCP endpoint 用の bearer token

• MCP_ENDPOINT: smoke test 用 MCP endpoint URL

• PIPELINE_DEFINITION_ID: smoke test 用 workflow id。未指定時は 3847

• DATAMART_JOB_ID: datamart action smoke test 用 job id。未指定時は 1

TROCCO API は Authorization: Token {{API KEY}} 形式の header で認証します。

セットアップ

npm install
npm run build

stdio server を起動します。

TROCCO_API_KEY=... npm run start:stdio

HTTP server を起動します。

TROCCO_API_KEY=... MCP_AUTH_TOKEN=... npm run start:http

status check:

curl http://localhost:8080/status

Cloud Run deployment

Secret Manager に TROCCO API key を保存します。

printf '%s' '<TROCCO_API_KEY>' | gcloud secrets create trocco-api-key --data-file=-

MCP endpoint 用 token は trocco-mcp-auth-token として保存済みの前提です。未作成の場合だけ次を実行します。

openssl rand -hex 32 | gcloud secrets create trocco-mcp-auth-token --data-file=-

Cloud Run に deploy します。

gcloud run deploy trocco-mcp-tools \
  --source . \
  --region asia-northeast1 \
  --allow-unauthenticated \
  --set-secrets TROCCO_API_KEY=trocco-api-key:latest,MCP_AUTH_TOKEN=trocco-mcp-auth-token:latest

Deploy 後に確認します。

curl https://<cloud-run-url>/status

ChatGPT に追加するときの MCP endpoint は次です。

https://<cloud-run-url>/mcp

ChatGPT 側の connector 設定では、trocco-mcp-auth-token と同じ値を bearer token として設定してください。

HTTP smoke test

Cloud Run deploy 後、ChatGPT に追加する前に MCP client で疎通確認します。

export MCP_ENDPOINT="https://<cloud-run-url>/mcp"
export MCP_AUTH_TOKEN="$(gcloud secrets versions access latest --secret=trocco-mcp-auth-token)"
npm run smoke:http

期待する summary:

{
  "ok": true,
  "check": "build_workflow_audit_payload",
  "pipeline_definition_id": 3847,
  "payload_ok": true,
  "workflow_name": "SH_PLUS_BQ_RAISE_data_daily_new",
  "datamart_count": 31,
  "datamart_error_count": 0
}

Datamart action tools の一覧確認をします。

export MCP_ENDPOINT="https://<cloud-run-url>/mcp"
export MCP_AUTH_TOKEN="$(gcloud secrets versions access latest --secret=trocco-mcp-auth-token)"
npm run smoke:actions

この smoke test は get_datamart_job_status の guarded response も確認します。create_datamart_definition や update_datamart_definition の実 write は実行しません。

Inspector / local verification

Inspector で stdio server を確認します。

TROCCO_API_KEY=... npm run build
TROCCO_API_KEY=... npm run inspector

Cloud Shell などで Inspector proxy が扱いづらい場合は、MCP SDK client から stdio server を直接呼び出して確認します。

MCP tools

get_workflow

指定した workflow の構造を取得します。

TROCCO endpoint:

• GET /api/pipeline_definitions/{pipeline_definition_id}

Input:

{
  "pipeline_definition_id": 3847
}

get_datamart

指定した datamart definition の SQL と BigQuery option metadata を取得します。

TROCCO endpoint:

• GET /api/datamart_definitions/{datamart_definition_id}

Input:

{
  "datamart_definition_id": 12345
}

build_workflow_audit_payload

指定した workflow と、その配下の BigQuery datamart definition をまとめて取得します。監査コメント生成の入力 payload として使う統合 tool です。

Input:

{
  "pipeline_definition_id": 3847
}

Output の主な項目:

{
  "ok": true,
  "pipeline_definition_id": 3847,
  "workflow_name": "SH_PLUS_BQ_RAISE_data_daily_new",
  "workflow": {},
  "datamarts": [
    {
      "definition_id": 12345,
      "name": "example_datamart",
      "destination_dataset": "dataset",
      "destination_table": "table",
      "write_disposition": "append",
      "sql_analysis": {},
      "resolved_destination": {},
      "resolved_write_disposition": {},
      "risk_flags": [],
      "downstream_references": []
    }
  ],
  "datamart_errors": []
}

create_datamart_definition

BigQuery datamart definition を作成します。操作系 tool のため、confirm: true と create_reason が必須です。

TROCCO endpoint:

• POST /api/datamart_definitions

Input example:

{
  "name": "SH_PLUS_AGGREGATION_example",
  "description": "example aggregation datamart",
  "datamart_bigquery_option": {
    "bigquery_connection_id": 345,
    "query": "select 1 as id",
    "destination_dataset": "dataset_aggregation_tables",
    "destination_table": "example_table",
    "write_disposition": "truncate",
    "partitioning": "time_unit_column",
    "partitioning_time": "DAY",
    "partitioning_field": "date_jst"
  },
  "confirm": true,
  "create_reason": "Create a new AGGREGATION datamart for the audited SOURCE->AGGREGATION flow."
}

run_datamart_job

既存の datamart definition を実行します。操作系 tool のため、confirm: true と run_reason が必須です。

TROCCO endpoint:

• POST /api/datamart_jobs

Input example:

{
  "datamart_definition_id": 12345,
  "confirm": true,
  "run_reason": "Validate the new datamart definition after review."
}

update_datamart_definition

既存の BigQuery datamart definition の一部設定を更新します。操作系 tool のため、confirm: true と change_reason が必須です。

TROCCO endpoint:

• PATCH /api/datamart_definitions/{datamart_definition_id}

Input example:

{
  "datamart_definition_id": 12345,
  "patch": {
    "write_disposition": "truncate",
    "partitioning": "time_unit_column",
    "partitioning_time": "DAY",
    "partitioning_field": "date_jst"
  },
  "expected_current": {
    "write_disposition": "append"
  },
  "confirm": true,
  "change_reason": "Align write mode with the SOURCE->AGGREGATION audit policy."
}

Action tool safety

操作系 tool は、監査支援のために限定的に提供します。

• confirm: true がない入力は schema validation で拒否されます

• create_reason / change_reason / run_reason のいずれかを必須にします

• create/update の BigQuery option は allowlist された項目のみ受け付けます

• update_datamart_definition は expected_current が指定され、現在値と一致しない場合は PATCH を送信しません

• workflow definition と transfer definition の create/update はこの phase では対象外です

追加の運用メモは docs/definition-actions.md を参照してください。

SQL analysis

sql_analysis は SQL コメントを除去したうえで、監査に必要な最低限の候補を抽出します。

• from / join から source table 候補を抽出

• create or replace table / insert into / insert <table> / delete from / merge から destination 候補を抽出

• delete from と insert の組み合わせを delete_insert として推定

• merge を merge として推定

• destination と source が同じ table の場合に destination_also_used_as_source を true にする

高度な SQL lineage parser ではないため、確定値ではなく監査用の候補値として扱います。

Resolved audit fields

resolved_destination は、API metadata と SQL 推定を分けて扱います。

• API の destination_dataset / destination_table があれば source = api

• API destination がなく SQL 内 destination があれば source = sql_inferred

• どちらもなければ source = unknown

resolved_write_disposition は、API の write_disposition を優先しつつ、SQL 推定値も保持します。

• API の write_disposition があれば source = api

• API 値がなく SQL 推定値があれば source = sql_inferred

• どちらもなければ unknown

Risk flags

現在の実装では、次の risk_flags を返します。

• missing_api_destination: API metadata に destination がない

• sql_destination_inferred: SQL から destination を推定した

• destination_also_used_as_source: destination と source が同じ table の可能性がある

• api_write_disposition_but_sql_destination_unknown: API write_disposition はあるが SQL から destination が取れない

• write_disposition_mismatch: API と SQL 推定の write_disposition が食い違う

Downstream references

downstream_references は、ある datamart の resolved destination が、別 datamart の sql_analysis.source_tables に含まれる場合に返します。workflow dependency と合わせて確認することで、後続参照や依存漏れの監査に使います。

Error payload

MCP tool は失敗時も JSON text として次の形を返します。

{
  "ok": false,
  "error": {
    "code": "auth_error",
    "message": "TROCCO API authentication failed. Check TROCCO_API_KEY.",
    "status": 401,
    "endpoint": "https://trocco.io/api/...",
    "detail": {}
  }
}

Error code:

• config_error: TROCCO_API_KEY が未設定

• auth_error: 401 / 403

• not_found: 404。workflow または datamart が存在しない、もしくは権限がない

• api_error: その他の HTTP error

• network_error: TROCCO API に接続できない

次の確認ステップ

1. Cloud Run に最新の branch を deploy する

2. /status と /mcp の認証を確認する

3. npm run smoke:http を実行する

4. npm run smoke:actions を実行する

5. ChatGPT に https://<cloud-run-url>/mcp を追加する

6. ChatGPT から build_workflow_audit_payload を実行し、監査に進む