MCP Autonomous Data Agent
Anthropic Claude API & MCP Autonomous Data Agent
本番稼働に対応したエンタープライズ向け金融分析システムであり、Anthropic Model Context Protocol（MCP） と 自律推論エージェント を統合しています。本システムは、標準のJSON-RPC 2.0 stdioトランスポートを介して、マルチテーブルのリレーショナル金融データウェアハウスを大規模言語モデル（LLM）に安全に公開します。
インテリジェントな5層多層防御（Defense-in-Depth）アーキテクチャ、純Python製のSQL ASTレキサー＆再帰下降パーサー、EXPLAINプラン性能アナライザー、オペコード実行タイムアウトを備えたスレッドセーフなコネクションプール、そしてSQL構文エラー・ASTセキュリティ違反・デカルト積結合警告から自動復旧できる自律エージェントの自己修復ループを特徴としています。
アーキテクチャ概要
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Stakeholder / User Prompt │
│ ("Identify branches with elevated 60+ delinquency") │
└──────────────────────────────────────┬──────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Autonomous Agent Runner (agent/client_runner.py) │
│ - Multi-Turn Tool-Calling Loop (Anthropic Claude API / MockClaudeClient) │
│ - Schema-First Reflection & Planning │
│ - Closed-Loop Self-Correction & Query Repair Engine (Max Turns: 5) │
└──────────────────────────────────────┬──────────────────────────────────────┘
│ JSON-RPC 2.0 (stdio)
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ MCP Server Engine (agent/server.py) │
│ ┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Methods: initialize, ping, tools/list, tools/call, resources, prompts │ │
│ └───────────────────────────────────┬───────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ┌───────────────────────────────┼───────────────────────────────┐ │
│ ▼ ▼ ▼ │
│ query_database explain_query get_database_ │
│ (query_financial_lakehouse) schema │
└──────┬───────────────────────────────┬───────────────────────────────┬──────┘
│ │ │
▼ ▼ ▼
┌─────────────────────────┐ ┌─────────────────────────┐ ┌─────────────────────┐
│ Layer 1: AST Gate │ │ Layer 2: Plan Analyzer │ │ Layer 3: Connection │
│ (agent/ast_validator.py)│ │(agent/explain_analyzer) │ │ Pool & Sandboxing │
│ - Pure Python Lexer │ │ - Cost Scoring (0-100) │ │ (agent/db_engine.py)│
│ - Recursive AST Parser │ │ - Full Scan Detection │ │ - URI mode=ro │
│ - 100% Non-DQL Block │ │ - Cartesian Join Flag │ │ - sqlite authorizer │
│ - Injection Defense │ │ - Index Tuning Advice │ │ - Opcode Timeouts │
└────────────┬────────────┘ └────────────┬────────────┘ └──────────┬──────────┘
│ │ │
└───────────────────────────┼─────────────────────────┘
▼
┌───────────────────────────────────────────────┐
│ Financial Data Warehouse (data/warehouse.db) │
│ - 6 Relational Tables & Composite Indexes │
│ - branches, customers, credit_ratings, │
│ loans, repayments, audit_log │
└───────────────────────────────────────────────┘5層多層防御セキュリティモデル
本システムは、5つの独立した層にまたがって、LLMとデータベースエンジンの間に厳格なセキュリティ境界を適用します。
レイヤー | コンポーネント | セキュリティメカニズム | 軽減される脅威ベクター |
レイヤー1: 実行前ASTゲート |
| 単一ステートメントDQL（ | スタック型クエリインジェクション（ |
レイヤー2: 事前実行コストゲート |
| SQLiteの | デカルト積（$O(N \times M)$の結合）、無制限のスキャン、一時的なBツリーによるメモリ枯渇。 |
レイヤー3: OS・エンジン読み取り専用モード |
| URI | 不正なディスク書き込みの試み、スキーマ改ざん。 |
レイヤー4: 実行時オーソライザーコールバック |
| 操作を |
|
レイヤー5: リソース・メモリガードレール |
| クエリ実行時間を監視するオペレコード進捗ハンドラー（ | 暴走する再帰型CTE、CPUへのサービス拒否（DoS）、無制限の結果セットによるメモリ不足クラッシュ。 |
AST SQLセキュリティバリデータ（agent/ast_validator.py）
ASTセキュリティゲートは、デュアルモードのエンジンを実装しています。
ゼロ依存の純Pythonレキサー＆再帰下降パーサー: 行・列の完全な座標追跡を備えたPython標準ライブラリのみで実装。
オプションの
sqlglotエンジン:sqlglotがインストールされている場合、自動的に有効化される言語認識パーサー。
サポートされる分析SQL文法
単一ステートメントのDQL:
SELECTおよびWITH [RECURSIVE] ... SELECT。共通CTE式（CTE）: 単一および複数チェーン形式のCTE。任意のCTE定義を再帰的にトラバースし、埋め込みDMLが含まれないことを保証します。
ウィンドウ関数:
OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ... [ROWS/RANGE ...])、ROW_NUMBER()、RANK()、SUM() OVER ()。マルチテーブル結合:
INNER JOIN、LEFT OUTER JOIN、CROSS JOIN、NATURAL JOINはONおよびUSING (...)を伴います。サブクエリ:
FROM句のサブクエリ、SELECT内のスカラサブクエリ、IN (SELECT ...)、EXISTS (SELECT ...)。複合演算:
UNION [ALL]、INTERSECT、EXCEPT。スカラ式:
CASE WHEN ... THEN ... ELSE ... END、CAST(... AS ...)、文字列連結（||）、算術演算。
禁止パターン（100%ブロック率）
DDL:
DROP、CREATE、ALTER、TRUNCATE。DML:
INSERT、UPDATE、DELETE、REPLACE、UPSERT、MERGE。管理者コマンド:
PRAGMA、ATTACH、DETACH、VACUUM、REINDEX、ANALYZE、BEGIN、COMMIT。危険関数:
load_extension、readfile、writefile、edit、fts3_tokenizer、eval、randomblob。システムテーブル:
sqlite_master、sqlite_schema、sqlite_temp_master、sqlite_temp_schema、sqlite_sequence、sqlite_stat*。インジェクションベクター: マルチステートメントのセミコロン（
;）、末尾が閉じられていないブロックコメント（/* ...）、未終了の文字列リテラル。
EXPLAINクエイプランアナライザー（agent/explain_analyzer.py）
SQLiteの EXPLAIN QUERY PLAN ツリーを、SQLite 3.24+の4カラム形式 (id, parent, notused, detail) およびレガシー形式にわたって解析します。
スコアリング計算式とペナルティ
$$\text{CostScore} = \min\left(100, ; \sum \text{Penalties}\right)$$
操作の詳細 | 分類 | 深刻度 | ペナルティ |
| インデックスなしフルテーブルスキャン | 高 | 各+25.0 |
| 一時インデックスの構築 | 高 | +20.0 |
| インデックスなしソート | 中 | +15.0 |
| 一時的な集約Bツリー | 中 | +10.0 |
| マテリアライズされたサブクエリ | 中 | 各+10.0 |
マルチテーブルのインデックス未使用スキャン | デカルト積結合 | 重大 | +30.0 |
評価カテゴリ
$0.0 - 25.0$（最適）: 完全にインデックス化されたポイント・レンジ幅検索。高速実行。
$26.0 - 50.0$（許容）: 軽微な一時ソート、または単一の小テーブルのスキャル。
$51.0 - 74.0$（警告）: 最適ではないプラン。複数スキャルの存在。
$75.0 - 100.0$（重大）: デカルト積生成もしくは大規模なインデックス未使用結合。MCP実行ゲートによってブロックされます。
金融データウェブのスキーマ（data/schema.sql）
本ウェブは、6つのリレーショナルテーブルを持つ車両資産融資ドメインをモデル化しています。
┌──────────────┐ 1:N ┌──────────────┐ 1:N ┌──────────────┐
│ branches ├────────────────►│ customers ├────────────────►│credit_ratings│
└──────┬───────┘ └──────┬───────┘ └──────────────┘
│ 1:N │ 1:N
│ ┌──────────────┐ │
└────────►│ loans │◄──────┘
└──────┬───────┘
│ 1:N
┌──────▼───────┐
│ repayments │
└──────────────┘
┌──────────────┐
│ audit_log │ (Immutable lifecycle state transition log)
└──────────────┘branches: 再帰系の親子階層（parent_branch_id）を持つ12の地域ハブと小売店舗。customers: 対数正規分布に従う所得分布、負債獲得率、SHA-256ハッシュされた個人情報を持つ300の借り手プロフィプル。credit_ratings:PRIME_PLUSからDEEP_SUBPRIMEまでの5段階のリスクにわたる、600以上の長期のクレジット機関スコアのスナップショット。loans: リスク調整後金利と月額の償還返済の額を適用した500件の車両ローン・中小企業融資契約。repayments: 元金・利息・手数料の内訳と延滞追跡を含む17,000以上の取引元帳エントリ。audit_log:DELINQUENT_90、DEFAULTED、WRITE_OFFへローン状態遷移を追跡する改変不可な監査記録。
MCPツール群とJSON-RPC 2.0プロトコルインターフェース
サーバー（agent/server.py）は、以下の4つのコアツールを公開しています。
1. query_database（エイリアス：query_financial_lakehouse）
安全な読み取り専用SQLクエリを、事前の自動AST検証、オペレコード進捗タイムアウト、行数制限付きで実行します。
入力:
query（str、必須）、max_rows（int、デフォルト：100）、timeout_seconds（float、デフォルト：5.0）。出力:
columns、rows、row_count、is_truncated、execution_time_msを含むJSONペイロード。
2. explain_query
実行プランのノードに検査し、コストスコア（$0-100$）を計算、スキャンを検出し、変更を加えずにインデックス構築の推奨を行います。
入力:
query（str、必須）。出力:
cost_score、complexity_rating、scanned_tables、indexed_tables、warnings、recommendations。
3. get_database_schema
データベースカタログのメタデータ、カラム型、主キー、外部キー、インデックスを取得します。
入力:
table_name（str、任意）。出力: すべてのテーブルまたは対象テーブにフィルーされたスキーマ定義。
4. validate_sql_safety
データベースにアクセスせずに、静的ASTセキュリティ分析を実行します。
入力:
query（str、必須）。出力:
is_safe（bool）、statement_type、referenced_tables、detected_risks。
自律エージェントと自己修復ループ（agent/client_runner.py）
AutonomousDataAgent は、クローズドループでエラー修正を行う反復型のツール呼び出しループを実装しています。
┌─────────────────────────────────────┐
│ User: "Top 5 default risk branches" │
└──────────────────┬──────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────┐
│ Turn 1: Introspect Database Schema │
└──────────────────┬──────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────┐
│ Turn 2: Synthesize & Explain Plan │
└──────────┬──────────────────────┬───┘
│ │
Plan Warning / ▼ ▼ Pass
Cartesian Join ┌──────────────────┐ ┌──────────────────┐
│ 🔄 Repair Query │ │ Turn 3: Execute │
│ (Add JOIN ... ON)│ │ query_database │
└────────┬─────────┘ └────────┬─────────┘
│ │
▼ ▼
┌──────────────────┐ ┌──────────────────┐
│ Turn 4: Re-check │ │ Synthesize Final │
│ & Run Query │ │ Executive Report │
└──────────────────┘ └──────────────────┘サポートされている自己修正シナリオ
SQLite 構文 / スキーマエラー（例：列ヘル名のスペルミス）: スキーマカタログ付きの
SYNTAX_ERROR_TEMPLATEを注入し、エージェントが列名を修正します。ASTセキュリティ拒否（例：非DQLクエリ）:
AST_VIOLATION_TEMPLATEを注入し、エージェントがDQLに準拠した単一SELECT文に修正します。**高コストクエリ / デル精下联合:
PLAN_WARNING_TEMPLATEを注入し、エージェントがインデックスを追加した結合条件を付与します。決定論的オフライン実行:
MockClaudeClientにより、Anthropic APIキーなしでの100%オフラインテストが可能です。
クイックスタート＆検証ガイド
1. インストールと環境設定
# Clone and navigate to repository
cd MCP_Autonomous_Agent
# Install dependencies
pip install -r requirements.txt2. シードデータウェアの生成
固定シード 42 による決定論的合成データで、data/warehouse.db を初期化します。
python data/seed_warehouse.py出力：
[SeedWarehouse] branches : 12 rows
[SeedWarehouse] customers : 300 rows
[SeedWarehouse] credit_ratings : 627 rows
[SeedWarehouse] loans : 500 rows
[SeedWarehouse] repayments : 17120 rows
[SeedWarehouse] audit_log : 44 rows
[SeedWarehouse] Database seeding successfully completed.3. 総合テストスイートの実行
AST検証、EXPLAIN解析、DBエンジンのスレッドセーフ性、MCPツール、エージェントの自己修復ループを対象とした、全66件のユニ垂直総合テストを実行します。
python -m unittest discover -s tests -v4.
自律エージェントのデモ実行
金融データウェアに対して、マルチターンの分析クエリセッションを実行します。
from agent.client_runner import AutonomousDataAgent
agent = AutonomousDataAgent()
response = agent.run("Identify the top default risk branches with delinquency counts and total exposure")
print(f"Success: {response.success}")
print(f"Turns Taken: {response.turns_taken}")
print(f"SQL Executed: {response.sql_executed}")
print(f"\n{response.final_answer}")5. StdioでのMCPサーバー起動
Anthropic Claude DesktopアプリまたはMCP Inspectorに接続する場合：
python agent/server.pyClaude Desktopの設定ファイル claude_desktop_config.json：
{
"mcpServers": {
"financial-data-agent": {
"command": "python",
"args": ["-m", "agent.server"],
"cwd": "/path/to/MCP_Autonomous_Agent"
}
}
}プロジェクト構造
MCP_Autonomous_Agent/
├── data/
│ ├── __init__.py
│ ├── schema.sql # 6-table relational financial warehouse DDL
│ ├── seed_warehouse.py # Deterministic synthetic data generator (seed 42)
│ └── warehouse.db # Generated SQLite database file
├── agent/
│ ├── __init__.py
│ ├── ast_validator.py # Pure-Python SQL Lexer & Recursive Descent AST Parser
│ ├── explain_analyzer.py # SQLite EXPLAIN QUERY PLAN analyzer & cost scorer
│ ├── db_engine.py # Thread-safe read-only connection pool & opcode timeout
│ ├── prompts.py # System prompts, tool schemas & remediation templates
│ ├── client_runner.py # Autonomous agent loop with closed-loop self-correction
│ └── server.py # MCP JSON-RPC 2.0 stdio server implementation
├── tests/
│ ├── __init__.py
│ ├── test_ast_validator.py # Unit tests for AST security and analytical DQL (29 tests)
│ ├── test_explain_analyzer.py# Unit tests for plan parsing, scans, cartesian (7 tests)
│ ├── test_db_engine.py # Unit tests for read-only pool, timeouts, threads (8 tests)
│ ├── test_mcp_tools.py # Unit tests for MCP protocol, tool calls, errors (15 tests)
│ └── test_client_runner.py # Unit tests for agent loop and self-healing (5 tests)
├── requirements.txt # Dependency specification (mcp, anthropic, sqlglot, pytest)
└── README.md # Complete architectural & technical documentationライセンス
MITライセンスです。エンタープライズ向け金融データ分析およびAIエージェントのポートフォリオデモを目的として作成されました。
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Maintenance
Resources
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Related MCP Connectors
Query PostgreSQL databases in plain English — LLM-generated, safety-validated SQL.
Ask your app anything — revenue, errors, read-cost, growth — and get rendered charts back.
Read-only bank access for your AI agent. Connects Claude, ChatGPT, Cursor, Gemini, Codex.
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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/fortuneMog/MCP_Autonomous_Agent'
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