get_database_schema
Retrieve database schema information including tables, columns, and their relationships for analyzing Japanese horse racing data without SQL.
Instructions
データベーススキーマ情報を取得
Returns:
テーブル一覧、カラム情報、との対応表Input Schema
TableJSON Schema
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
No arguments | |||
Implementation Reference
- src/jvlink_mcp_server/server.py:198-204 (handler)The tool `get_database_schema` is defined here, which delegates to `get_schema_description` from `database.schema_info`.
def get_database_schema() -> dict: """データベーススキーマ情報を取得 Returns: テーブル一覧、カラム情報、との対応表 """ return get_schema_description() - The actual data return for the schema information used by `get_database_schema`.
def get_schema_description(): return { "tables": ALL_TABLES, "track_codes": TRACK_CODES, "nar_track_codes": NAR_TRACK_CODES, "grade_codes": GRADE_CODES, "important_notes": [ "NL_: 蓄積系（確定データ）、RT_: 速報系（当日データ）、TS_: 時系列オッズ", "_NAR サフィックス: NAR地方競馬テーブル（JRAと同構造）", "KakuteiJyuni(着順)とNinki(人気)はINTEGER型（1, 2, 3...）", "Umaban(馬番)とWakuban(枠番)もINTEGER型", "JyoCD(競馬場)はTEXT型: JRA='01'-'10', NAR='30'-'57'", "Odds, Time, HaronTimeL3, BaTaijyuはREAL型", "JRA馬マスタ: NL_UM、NAR馬マスタ: NL_UM_NAR（別テーブル）", "速報系(RT_)は当日のみ、過去データはNL_を使用", "JRA+NAR横断分析: UNION ALLでNL_SE + NL_SE_NARを結合", ], }