Teradata MCP サーバーテンプレート

Name: Teradata MCP Server
Author: Teradata

概要

Teradata MCP サーバーはオープンソースプロジェクトであり、プルリクエストによる貢献を歓迎します。

私たちは3つのツールセットと関連する役立つプロンプトを提供しています

td_base_tools:
- execute_read_query - 読み取りクエリを実行する
- execute_write_query - 書き込みクエリを実行する
- read_table_DDL - 表示テーブルの結果を返します
- read_database_list - すべてのデータベースのリストを返します
- read_table_list - データベース内のテーブルのリストを返します
- read_column_description - テーブル内の列の説明を返します
- read_table_preview - テーブルから列情報と 5 行を返します
- read_table_affinity - よく一緒に使用されるテーブルを取得します
- read_table_usage - 特定のスキーマ内のユーザーによるテーブルとビューの使用状況を測定します
- prompt_general - データベースに対してSQLクエリを作成する
- prompt_table_business_description - テーブルのビジネス説明を生成します
- prompt_database_business_description - テーブルに基づいてデータベースのビジネス記述を生成します
td_dba_tools:
- read_user_sql_list - ユーザーに対して最近実行されたSQLのリストを返します
- read_table_sql_list - テーブルに対して最近実行されたSQLのリストを返します
- read_table_space - CurrentPerm テーブルスペースを返します
- read_database_space - データベースに割り当てられたスペース、使用されているスペース、および使用されている割合を返します。
- read_database_version - データベースのバージョン情報を返します
- read_resuage_summary - 各ワークロードタイプとクエリ複雑度バケットの曜日と時間別に Teradata システムの使用状況の概要メトリックを取得します。
- read_flow_control - Teradata システムのフロー制御メトリックを日別および時間別に取得します
- read_feature_usage - ユーザー機能の使用状況メトリックを取得する
- read_user_delay - Teradata ユーザー遅延メトリックを取得します。
- prompt_table_archive - データベーステーブルのテーブルアーカイブ戦略を作成します。
- prompt_database_lineage - データベース内のテーブルの有向系統マップを作成します。
td_data_quality_tools:
- missing_values - 欠損値のある列名のリストを返します
- negative_values - 負の値を持つ列名のリストを返します
- distinctive_categories - 列内のカテゴリのリストを返します
- 標準偏差 - 列の平均と標準偏差を返します

custom_tools.yamlファイル、または_tools.yamlで終わる任意のファイルに、カスタム「クエリ」ツールを追加定義できます。ツール名、説明、実行するSQLクエリを指定するだけです。現時点ではパラメータはサポートされていません。

Test ディレクトリには、ツールをテストするためのシンプルな ClientChatBot ツールが含まれています。

環境設定

ステップ1 - ローカルマシンにuvパッケージがインストールされていることを前提に、環境が構築されています。uvのインストール手順はhttps://github.com/astral-sh/uvをご覧ください。

ステップ2 - mcp-serverリポジトリをクローンする

Windowsの場合

mkdir MCP
cd MCP
git clone https://github.com/Teradata/teradata-mcp-server.git
cd teradata-mcp-server
uv sync
.venv/Scripts/activate

Mac/Linuxの場合

mkdir MCP
cd MCP
git clone https://github.com/Teradata/teradata-mcp-server.git
cd teradata-mcp-server
uv sync
source .venv/bin/activate

ステップ3 - .envファイルを更新する必要があります

envファイルの名前を.envに変更します
データベース URI の形式は teradata://username:password@host:1025/databasename になります。ClearScape Analytics Experience を使用してください(https://www.teradata.com/getting-started/demos/clearscape-analytics)。
- ユーザー名を更新する必要があります
- パスワードを更新する必要があります
- Teradataホストを更新する必要がある
- データベース名を更新する必要があります
/test/pydanticaiBedrock.py コードが動作するには、LLM 認証情報が必要です。
SSE設定
- SSE: サーバーが SSE トランスポート (SSE = True) を使用するか、stdio トランスポート (SSE = False) を使用するかを決定するブール値
- SSE_HOST: サーバーのIPアドレス。デフォルトは127.0.0.1です。
- SSE_PORT: サーバーが見つかるポートアドレス。デフォルトは 8001 です。

.env ファイルの例

############################################
DATABASE_URI=teradata://username:password@host:1025/databasename
SSE=False
SSE_HOST=127.0.0.1
SSE_PORT=8001

############################################
aws_access_key_id=
aws_secret_access_key=
aws_session_token=
aws_region_name=

############################################
OPENAI_API_KEY=

MCP Inspector でサーバーをテストする

ステップ1 - サーバーを起動し、ターミナルに以下を入力します

uv run mcp dev ./src/teradata_mcp_server/server.py

注意: Windows マシンでこれを実行していて、npx、npm、または node.js エラーが発生する場合は、ここから必要な node.js ソフトウェアをインストールしてください: https://github.com/nodists/nodist

ステップ2 - MCPインスペクターを開く

インスペクターツールを開き、 http://127.0.0.1: 6274 にアクセスしてください。
ツールをクリック
リストツールをクリック
read_database_listをクリックします
実行をクリック

他のツールもテストし、それぞれが成功するはずです

ターミナルでサーバーを停止するにはControl+cを押します

サーバーの実行

次のコマンドでサーバーを実行できます: uv run teradata-mcp-server

stdio を使用してサーバーをエージェントに追加する

オプション1 - pydanticaiチャットボット

ステップ1 - .envファイルのSSEフラグがFalseに設定されていることを確認する

SSE=False

ステップ2 - ./test/ClientChatBot.pyスクリプトを変更して、サーバーをインストールした場所を指すようにします。次の行を変更する必要があります。

    td_mcp_server = MCPServerStdio('uv', ["--directory", "/Users/Daniel.Tehan/Code/MCP/teradata-mcp-server", "run", "teradata-mcp-server"])

ステップ3 - ./test/ClientChatBot.pyスクリプトを実行します。これにより、MCPサーバーにアクセスできるエージェントとの対話型セッションが作成されます。ターミナルから実行してください。

uv run ./test/ClientChatBot.py

エージェントにデータベースのリストを依頼する
エージェントにデータベース内のテーブルをリストするように依頼する
エージェントにデータベース内のすべてのオブジェクトを表示するよう依頼する
エージェントに、テーブルに対してSQLを実行する必要がある質問をします。
終了するには「quit」と入力します。

オプション2 - ADKチャットボット

ステップ1 - .envファイルのSSEフラグがFalseに設定されていることを確認する

SSE=False

ステップ 2 - ターミナルから teradata_mcp_server/test ディレクトリに移動します。

cd test
adk web

ステップ3 - ADK Webサーバーを開く

ステップ4 - td_agentとチャットする

オプション3 - mcp_chatbot

ステップ 0 - テストディレクトリの server_config.json を変更し、パスが正しいことを確認します。

ステップ1 - .envファイルのSSEフラグがFalseに設定されていることを確認する

SSE=False

ステップ2 - ターミナルからteradata_mcp_serverディレクトリに移動し、mcp_chatbotを実行します。

uv run test/mcp_chatbot.py

ステップ3 - /promptsと入力してプロンプトを一覧表示する

Query: /prompts

ステップ4 - データベースを説明するプロンプトを実行する

Query: /prompt database_business_description database_name=demo_user

Visual Studio Code Co-pilot に stdio を使用するツールを追加する

.envファイルのSSEフラグがFalseに設定されていることを確認します。

SSE=False

VS Codeでは、「コマンドの表示と実行」
「MCP: サーバーの追加」を選択
「コマンドStdio」を選択
実行するにはコマンドに「uv」と入力してください
IDのサーバー名を入力してください
設定.jsonファイルが開きます
ディレクトリパスを変更し、サーバーがインストールされている場所を指していることを確認します。
次のように引数を追加します。

注: お使いのシステムに合わせて、引数のディレクトリパスを変更する必要があります。これは完全なパスである必要があります。コマンドでも uv への完全なパスを指定する必要がある場合があります。

    "mcp": {
        "servers": {
            "TeradataStdio": {
                "type": "stdio",
                "command": "uv",
                "args": [
                    "--directory",
                    "/Users/Daniel.Tehan/Code/MCP/teradata-mcp-server",
                    "run",
                    "teradata-mcp-server"
                ]
            }
        }
    }

設定.jsonファイル内からサーバーを起動するか、「MCP: Start Server」から起動することができます。

SSE を使用したツールを Visual Studio Code Co-pilot に追加する

.envファイルのSSEフラグがFalseに設定されていることを確認します。

SSE=True
SSE_HOST=127.0.0.1
SSE_PORT=8001

ターミナルからサーバーを起動する必要があります

uv run teradata-mcp-server

VS Codeでは、「コマンドの表示と実行」
「MCP: サーバーの追加」を選択
「HTTPサーバー送信イベント」を選択
サーバーの場所のURLを入力します（例： http://127.0.0.1: 8001/sse）
IDのサーバー名を入力してください
ユーザースペースを選択
設定.jsonファイルが開きます
次のように引数を追加します。

   "mcp": {
        "servers": {
            "TeradataSSE": {
                "type": "sse",
                "url": "http://127.0.0.1:8001/sse"
            }
        }
    }

設定.jsonファイル内、または「MCP: サーバーを起動」

Claude DesktopにMCPサーバーを追加する

このエントリをclaude_desktop_config.json構成ファイルに追加することで、このサーバー Claude デスクトップを追加できます。

注意: これには、Claude のシステムパスでuvが使用可能であるか、システム上にグローバルにインストールされていること (例: Mac OS ユーザーの場合はbrewとともに uv がインストールされている) が必要です。

{
  "mcpServers": {
    "teradata": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path_to_code/teradata-mcp-server",
        "run",
        "teradata-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "DATABASE_URI": "teradata://demo_user:teradata-demo@test-vikzqtnd0db0nglk.env.clearscape.teradata.com:1025/demo_user"
      }
    }
  }
}

mcpo を使用してツールを REST エンドポイントとして公開する

mcpoを使用すると、この MCP ツールを OpenAPI 互換の HTTP サーバーとして公開できます。

たとえば、uv を使用する場合: uvx mcpo --port 8001 --api-key "top-secret" -- uv run teradata-mcp-server

Teradata ツールはローカル REST エンドポイントとして利用できるようになりました。ドキュメントを表示し、 http://localhost:8001/docsでテストしてください。

Open WebUIでサーバーを使用する

Open WebUIは、Ollamaをはじめとする様々なLLMランナーをサポートし、完全にオフラインで動作するように設計された、ユーザーフレンドリーなセルフホスト型AIプラットフォームです。直感的なGUIからLLMやMCPサーバーと簡単に連携できます。mcpoコンポーネントを使用することで、このMCPサーバーと統合できます。

まず、上記のセクションで指定されているように mcpo を実行します。

python -m venv ./env
source ./env/bin/activate
pip install open-webui   
open-webui serve

http://localhost:8080でUIにアクセスします。MCPツールを追加するには、「設定」>「ツール」>「接続の追加」に移動し、mcpoサーバーの接続詳細を入力します（例： localhost:8001 、mcpoセクションでコマンドラインを実行した場合はパスワード = top-secret ）。

右側のチャットコントロールバルブセクションにツールが表示され、モデルがそれを使用できるようになります。

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