スノーフレークMCPサーバー

概要

Snowflakeとのデータベース連携を可能にするモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバー実装。このサーバーは、ツール経由でSQLクエリを実行し、データの洞察とスキーマコンテキストをリソースとして公開することを可能にします。

Related MCP server: Datadog MCP Server

コンポーネント

リソース

• memo://insights
  発見されたデータの洞察を集約した継続的に更新されるメモ。
  append_insightツールを使用して新しいインサイトが追加されると、自動的に更新されます。

• context://table/{table_name}
  (プリフェッチが有効な場合) 列やコメントを含むテーブルごとのスキーマの概要が個別のリソースとして公開されます。

ツール

サーバーは次のツールを公開します。

クエリツール

• read_query
SELECTクエリを実行してデータベースからデータを読み取ります。
  入力：

  • query (文字列): 実行するSELECT SQLクエリ
    **戻り値:**クエリ結果をオブジェクトの配列として返します

• write_query ( --allow-writeでのみ有効)
  INSERT 、 UPDATE 、またはDELETEクエリを実行します。
  入力：

  • query (文字列): SQL変更クエリ
    **戻り値:**影響を受けた行数または確認

• create_table ( --allow-writeでのみ有効)
  データベースに新しいテーブルを作成します。
  入力：

  • query （文字列）： CREATE TABLE SQL文
    **戻り値:**テーブル作成の確認

スキーマツール

• list_databases
  Snowflake インスタンス内のすべてのデータベースを一覧表示します。
  **戻り値:**データベース名の配列

• list_schemas
  特定のデータベース内のすべてのスキーマを一覧表示します。
  入力：

  • database (文字列): データベースの名前
    **戻り値:**スキーマ名の配列

• list_tables
  特定のデータベースとスキーマ内のすべてのテーブルを一覧表示します。
  入力：

  • database (文字列): データベースの名前

  • schema (文字列): スキーマの名前
    **戻り値:**テーブルメタデータの配列

• describe_table
  特定のテーブルの列情報を表示します。
  入力：

  • table_name (文字列): 完全修飾テーブル名 ( database.schema.table )
    **戻り値:**名前、型、NULL 値、デフォルト、コメントを含む列定義の配列

分析ツール

• append_insight
  メモ リソースに新しいデータ インサイトを追加します。
  入力：

  • insight （文字列）：分析から発見されたデータの洞察
    **戻り値:**洞察力追加の確認
    効果: memo://insightsリソースの更新をトリガーします

Claude Desktopでの使用

Smithery経由でインストール

Smithery経由で Claude Desktop 用の Snowflake Server を自動的にインストールするには:

npx -y @smithery/cli install mcp_snowflake_server --client claude

UVX経由でインストール

"mcpServers": {
  "snowflake_pip": {
    "command": "uvx",
    "args": [
      "--python=3.12",  // Optional: specify Python version <=3.12
      "mcp_snowflake_server",
      "--account", "your_account",
      "--warehouse", "your_warehouse",
      "--user", "your_user",
      "--password", "your_password",
      "--role", "your_role",
      "--database", "your_database",
      "--schema", "your_schema"
      // Optionally: "--allow_write"
      // Optionally: "--log_dir", "/absolute/path/to/logs"
      // Optionally: "--log_level", "DEBUG"/"INFO"/"WARNING"/"ERROR"/"CRITICAL"
      // Optionally: "--exclude_tools", "{tool_name}", ["{other_tool_name}"]
    ]
  }
}

ローカルにインストールする

1. Claude AIデスクトップアプリをインストールする

2. uvをインストールします:

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

3. Snowflake の認証情報を使用して.envファイルを作成します。

SNOWFLAKE_USER="xxx@your_email.com"
SNOWFLAKE_ACCOUNT="xxx"
SNOWFLAKE_ROLE="xxx"
SNOWFLAKE_DATABASE="xxx"
SNOWFLAKE_SCHEMA="xxx"
SNOWFLAKE_WAREHOUSE="xxx"
SNOWFLAKE_PASSWORD="xxx"
# Alternatively, use external browser authentication:
# SNOWFLAKE_AUTHENTICATOR="externalbrowser"

4. [オプション] データベース、スキーマ、またはテーブルの除外パターンを設定するには、 runtime_config.json変更します。

5. ローカルでテストする:

uv --directory /absolute/path/to/mcp_snowflake_server run mcp_snowflake_server

6. claude_desktop_config.jsonにサーバーを追加します。

"mcpServers": {
  "snowflake_local": {
    "command": "/absolute/path/to/uv",
    "args": [
      "--python=3.12",  // Optional
      "--directory", "/absolute/path/to/mcp_snowflake_server",
      "run", "mcp_snowflake_server"
      // Optionally: "--allow_write"
      // Optionally: "--log_dir", "/absolute/path/to/logs"
      // Optionally: "--log_level", "DEBUG"/"INFO"/"WARNING"/"ERROR"/"CRITICAL"
      // Optionally: "--exclude_tools", "{tool_name}", ["{other_tool_name}"]
    ]
  }
}

注記

• デフォルトでは書き込み操作は無効になっています。-- --allow-writeで明示的に有効にしてください。

• サーバーは、除外パターンを使用して特定のデータベース、スキーマ、またはテーブルをフィルター処理することをサポートしています。

• プリフェッチが有効になっている場合、サーバーはテーブルごとの追加のコンテキスト リソースを公開します。

• append_insightツールはmemo://insightsリソースを動的に更新します。

ライセンス

マサチューセッツ工科大学