Redshift MCP サーバー

AI アシスタントが Redshift データベースと対話できるようにする Amazon Redshift 用の Model Context Protocol (MCP) サーバー。

導入

Redshift MCPサーバーは、Amazon Redshiftデータベースと連携するためのツールとリソースを提供する、モデルコンテキストプロトコル（Model Context Protocol）のPythonベースの実装です。これにより、AIアシスタントは以下のことが可能になります。

Redshift データベース内のスキーマとテーブルを一覧表示する
テーブルDDL（データ定義言語）スクリプトを取得する
テーブル統計を取得する
SQLクエリを実行する
テーブルを分析して統計情報を収集する
SQLクエリの実行プランを取得する

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インストール

前提条件

Python 3.13以上
Amazon Redshift クラスター
Redshift の資格情報 (ホスト、ポート、ユーザー名、パスワード、データベース)

ソースからインストール

# Clone the repository
git clone https://github.com/Moonlight-CL/redshift-mcp-server.git
cd redshift-mcp-server

# Install dependencies
uv sync

構成

サーバーが Redshift クラスターに接続するには、次の環境変数が必要です。

RS_HOST=your-redshift-cluster.region.redshift.amazonaws.com
RS_PORT=5439
RS_USER=your_username
RS_PASSWORD=your_password
RS_DATABASE=your_database
RS_SCHEMA=your_schema  # Optional, defaults to "public"

これらの環境変数を直接設定することも、 .envファイルを使用することができます。

使用法

サーバーの起動

# Start the server
uv run --with mcp python-dotenv redshift-connector mcp
mcp run src/redshift_mcp_server/server.py

AIアシスタントとの統合

このサーバーを MCP をサポートする AI アシスタントで使用するには、MCP 設定に次の構成を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "redshift": {
      "command": "uv",
      "args": ["--directory", "src/redshift_mcp_server", "run", "server.py"],
      "env": {
        "RS_HOST": "your-redshift-cluster.region.redshift.amazonaws.com",
        "RS_PORT": "5439",
        "RS_USER": "your_username",
        "RS_PASSWORD": "your_password",
        "RS_DATABASE": "your_database",
        "RS_SCHEMA": "your_schema"
      }
    }
  }
}

特徴

リソース

サーバーは次のリソースを提供します。

rs:///schemas - データベース内のすべてのスキーマを一覧表示します
rs:///{schema}/tables - 特定のスキーマ内のすべてのテーブルを一覧表示します
rs:///{schema}/{table}/ddl - 特定のテーブルのDDLスクリプトを取得します
rs:///{schema}/{table}/statistic - 特定のテーブルの統計情報を取得します

ツール

サーバーは次のツールを提供します。

execute_sql - RedshiftクラスターでSQLクエリを実行する
analyze_table - テーブルを分析して統計情報を収集します
get_execution_plan - SQLクエリの実行時統計を含む実行プランを取得します

例

スキーマの一覧表示

access_mcp_resource("redshift-mcp-server", "rs:///schemas")

スキーマ内のテーブルの一覧表示

access_mcp_resource("redshift-mcp-server", "rs:///public/tables")

テーブルDDLの取得

access_mcp_resource("redshift-mcp-server", "rs:///public/users/ddl")

SQLの実行

use_mcp_tool("redshift-mcp-server", "execute_sql", {"sql": "SELECT * FROM public.users LIMIT 10"})

テーブルを分析する

use_mcp_tool("redshift-mcp-server", "analyze_table", {"schema": "public", "table": "users"})

実行計画の取得

use_mcp_tool("redshift-mcp-server", "get_execution_plan", {"sql": "SELECT * FROM public.users WHERE user_id = 123"})

発達

プロジェクト構造

redshift-mcp-server/
├── src/
│   └── redshift_mcp_server/
│       ├── __init__.py
│       └── server.py
├── pyproject.toml
└── README.md

依存関係

mcp[cli]>=1.5.0 - モデルコンテキストプロトコルSDK
python-dotenv>=1.1.0 - .env ファイルから環境変数を読み込むため
redshift-connector>=2.1.5 - Amazon Redshift 用の Python コネクタ

Install Server

A

license - permissive license

B

quality

C

maintenance

How are these scores calculated?

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