mcp-db-wrapper-example

foro.sh データベーススターター：小さなSQLデータベースをラップするMCPサーバーです。すぐにクエリできるように1つのデモテーブル（notes）が付属しており、AIコーディングエージェントが読み書きできるツールが用意されています。

これをClaude Codeで開く？ インストールは不要です。このリポジトリには、エージェントが必要とするスキルが .claude/skills/ に同梱されています。このサーバーのデプロイ方法と、モデルにとってコストに見合うツールの追加方法が含まれています。

デプロイ前の準備

何も設定しなければ、このサーバーはローカルのSQLiteファイル上で動作し、再起動や再デプロイのたびにデータは消去されます。試す分には問題ありませんが、重要なデータには使えません。

データを保持したい場合は、プロジェクトの Secrets タブに DATABASE_URL をシークレットとして設定してください（あなたが管理するボリューム上のファイルを指す sqlite:/// URL）。まったく別の種類のデータベースを使う場合は、下記のStorageを参照してください。

Related MCP server: sqlite-mcp

ツール

あなたのものに変える

これは完成品ではなく出発点です。このリポジトリをClaude Code（または他のAIコーディングエージェント）で開き、次のように依頼してください：

• プロジェクトに必要なテーブルを追加する

• 生の query/insert だけでなく、データに対して特定の操作を行うツールを追加する（例：find_customer(email)、log_event(...)）

• 実際のデータベースを用意したらそれを指すようにする（下記のStorage参照）

これらを行うためにFastMCPやModel Context Protocolを知る必要はありません。やりたいことを平易な言葉で説明すれば、エージェントがコードを書いてくれます。

Storage

データベースの種類は pyproject.toml で宣言されています：

[tool.mcp-db-wrapper]
database = "sqlite"

server.py はこれを読み取り、DATABASE_URL が一致しない場合（例えば database = "sqlite" なのに非 sqlite:/// URL の場合）は起動を拒否します。なぜなら、型は設定であり、設定されているURLから推測されるものではないからです。

デフォルトでは、DATABASE_URL シークレットがない場合、/tmp/db.sqlite3 で動作します。自動的に作成され、セットアップ不要ですが、再起動と再デプロイのたびに消去されます（プラットフォームは永続ボリュームをマウントしません）。データを保持するには、DATABASE_URL をあなたが管理するボリューム上の sqlite:/// パスに設定してください。まったく別の種類のデータベース（例：Postgres）を使う場合は、コーディングエージェントに適切なドライバに切り替えさせ、上記の database も合わせて更新するよう依頼してください。

ローカルで実行する

uv run server.py

サーバーはストリーミング可能なHTTP上でMCPを提供し、http://localhost:8000/mcp で待ち受けます（ポートを変更するには PORT を設定してください。foroがデプロイ時に注入する名前と同じです）。

デプロイする

pyproject.toml はforo.shが必要とするすべてを備えているため、このリポジトリはそのままデプロイできます。サインインして、このリポジトリを選び、デプロイしてください。