KurrentDB MCPサーバー

KurrentDB MCPサーバー

KurrentDBのイベントストリームとプロジェクションへ直接アクセスすることで、FlowHunt内での開発、デバッグ、分析を迅速化し、AIワークフローを強化します。

「KurrentDB」MCPサーバーは何をするのか?

KurrentDB MCPサーバーは、AIアシスタントや開発者がKurrentDB(ストリームベースのデータベース)とシームレスに連携できるように設計されたツールです。一連のツールと標準化された操作を提供し、クライアントはストリームデータのクエリ、読み書き、そしてプロジェクションの構築・管理をAI開発環境から直接行えます。この統合により、イベントストリームの取得、新規イベントの記録、データプロジェクションの作成などのタスクを、プログラム的または自然言語から実行できます。KurrentDB MCPサーバーは、イベント駆動型データのプロトタイピング、デバッグ、探索を効率化し、KurrentDBを活用したアプリケーションの迅速な開発や分析に特に有用です。

プロンプト一覧

  • read_stream: 指定したストリームからイベントを取得するテンプレート(方向や取得数の指定が可能)。
  • write_events_to_stream: イベントタイプ、データ、メタデータを指定してストリームにイベントを追加するテンプレート。
  • list_streams: 利用可能なストリームの一覧を取得するテンプレート(ページネーションや方向をサポート)。
  • build_projection: AIアシスタントを活用して新しいプロジェクションを記述・生成するテンプレート。
  • create_projection: 仕様書からプロジェクションを作成するテンプレート。
  • update_projection: 既存のプロジェクションを更新するテンプレート。
  • test_projection: サンプルデータでプロジェクションをテストするテンプレート。
  • get_projections_status: すべてのプロジェクションの状態を取得するテンプレート。

リソース一覧

  • ストリームデータ: KurrentDB内のストリームイベントデータへのアクセス(読み取り・分析が可能)。
  • ストリームリスト: データベース内の利用可能なストリームのリストとメタデータ。
  • プロジェクション: ストリームデータから構築された定義および計算ビュー(プロジェクション)。
  • プロジェクションの状態: 既存プロジェクションのリアルタイムな状態情報。

ツール一覧

  • read_stream: 特定のストリームからイベントを読み取る(順序や件数を指定可能)。
  • write_events_to_stream: 任意のデータ・イベントタイプ・メタデータで新規イベントをストリームに追加。
  • list_streams: KurrentDBインスタンス内のすべてのストリーム一覧を返す。
  • build_projection: ユーザー要件に基づきAIがプロジェクションを生成。
  • create_projection: KurrentDBに新しいプロジェクションを作成。
  • update_projection: 既存のプロジェクション仕様を更新。
  • test_projection: サンプルデータやシナリオでプロジェクションをテスト。
  • get_projections_status: すべてのプロジェクションの状態やヘルス情報を取得。

このMCPサーバーのユースケース

  • データベースイベント探索: 開発者は任意のKurrentDBストリーム内の履歴・リアルタイムイベントを迅速に閲覧・フィルタ・分析でき、トラブルシューティングや監査を効率化します。
  • イベント取り込み・記録: 新規イベント(例:ユーザー操作やシステム変更)をプログラム的にデータベースへ記録し、堅牢なイベントソーシングやトレーサビリティを実現します。
  • プロジェクション開発・デバッグ: 分析や派生データモデルのためのプロジェクションを迅速に構築・テスト・改良し、データ駆動型機能のフィードバックループを短縮します。
  • ストリームメタデータ探索: すべてのストリームの一覧や構造・メタデータを把握し、スキーマ設計やデータナビゲーションに役立てます。
  • 運用監視: プロジェクションのヘルス・状態を確認し、重要なデータ変換が正常に稼働しているかを監視します。

セットアップ方法

Windsurf

  1. 前提条件: Pythonがインストールされており、KurrentDBがプロジェクション有効で起動している(--run-projections=all --start-standard-projections)。
  2. 設定ファイルを開く: .codeium/windsurf/mcp_config.json を開きます。
  3. KurrentDB MCPサーバーを追加:
    {
      "mcpServers": {
        "kurrentdb": {
          "command": "python",
          "args": ["path to mcp-server folder\\server.py"],
          "env": {
            "KURRENTDB_CONNECTION_STRING": "ここにkurrentdb接続情報を入力"
          }
        }
      }
    }
    
  4. 保存して再起動: 設定を保存し、Windsurfを再起動します。
  5. セットアップ確認: MCPサーバーがアクティブで接続されているか確認します。

Claude

  1. 前提条件: Pythonインストール済み、KurrentDBが必要なプロジェクションフラグで起動。
  2. 設定ファイル編集: Claude Desktopの設定ファイルを編集。
  3. KurrentDB MCPサーバーを追加:
    {
      "servers": {
        "KurrentDB": {
          "type": "stdio",
          "command": "uv",
          "args": [
            "--directory",
            "path to mcp-server folder",
            "run",
            "server.py"
          ],
          "env": {
            "KURRENTDB_CONNECTION_STRING": "ここにkurrentdb接続情報を入力"
          }
        }
      }
    }
    
  4. 保存して再起動: 設定を保存し、Claude Desktopを再起動します。
  5. 確認: ClaudeのインターフェースにKurrentDB MCPが表示されているか確認。

Cursor

  1. 前提条件: 上記と同様にPythonとKurrentDBをセットアップ。
  2. 設定ファイル編集: .cursor/mcp.json を編集。
  3. KurrentDB MCPサーバーを追加:
    {
      "mcpServers": {
        "kurrentdb": {
          "command": "python",
          "args": ["path to mcp-server folder\\server.py"],
          "env": {
            "KURRENTDB_CONNECTION_STRING": "ここにkurrentdb接続情報を入力"
          }
        }
      }
    }
    
  4. 保存して再起動: 変更を保存し、Cursorを再起動します。
  5. 確認: MCPサーバーが稼働・アクセス可能か確認。

Cline

リポジトリにClineセットアップの明示的な手順はありません。

APIキーの安全な管理

設定内で環境変数を利用してください:

"env": {
  "KURRENTDB_CONNECTION_STRING": "ここにkurrentdb接続情報を入力"
}

これにより、認証情報が安全に管理され、バージョン管理システムに漏洩しません。

このMCPをフロー内で利用する方法

FlowHuntでのMCPの利用

MCPサーバーをFlowHuntワークフローに統合するには、まずフローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントに接続します。

FlowHunt MCP flow

MCPコンポーネントをクリックし、設定パネルを開きます。システムMCP設定セクションで、以下のようなJSON形式でMCPサーバー情報を入力します。

{
  "kurrentdb": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

設定後、AIエージェントはこのMCPの全機能にアクセスできるようになります。“kurrentdb"は実際のMCPサーバー名に、URLもご自身のサーバーURLに変更してください。


概要

セクション対応状況詳細・備考
概要サーバーの目的と機能が明瞭
プロンプト一覧すべてのツール・ワークフロー用テンプレートが提供
リソース一覧ストリーム・プロジェクション・その状態情報が公開
ツール一覧ストリーム・プロジェクション操作用の8つのツール
APIキーの安全管理環境変数による安全な認証情報ハンドリング
サンプリングサポート(評価上重要度低)リポジトリに記述なし

所感

KurrentDB MCPサーバーは十分なドキュメントがあり、KurrentDBのストリームやプロジェクションと連携するための包括的なツール・リソースを提供しています。主要プラットフォーム向けの設定手順も明確ですが、「Roots」や「Sampling」など一部高度なMCP機能は記載がありません。用途に特化したデータベース連携として堅牢です。

評価: 8/10

MCPスコア

ライセンスあり✅ (MIT)
1つ以上のツール有
フォーク数1
スター数9

よくある質問

KurrentDB MCPサーバーとは何ですか?

KurrentDB MCPサーバーは、AIアシスタントや開発者がKurrentDB(ストリームベースのデータベース)とプログラム的にやりとりできるミドルウェアコンポーネントです。イベントデータのクエリ、書き込み、プロジェクションを行うツールを提供し、分析やデバッグ、プロトタイピングのワークフローを効率化します。

サーバーはどんなツールや操作を提供しますか?

ストリームデータの読み書き、ストリームの一覧取得、プロジェクションの構築・テスト、プロジェクションの状態監視などのツールを提供します。これらの操作により、開発環境からイベントストリーム管理や高度な分析が可能です。

このMCPサーバーの主なユースケースは何ですか?

主なユースケースには、イベントデータの探索、イベントの取り込み・記録、プロジェクションの迅速な開発、ストリームメタデータの発見、KurrentDBにおけるデータ変換の運用監視などがあります。

KurrentDBの接続文字列を安全に提供するには?

KURRENTDB_CONNECTION_STRINGのような機密情報は、必ず設定ファイル内で環境変数として管理してください。これにより、認証情報を安全にバージョン管理から分離できます。

KurrentDB MCPサーバーをFlowHuntフローに統合するには?

FlowHuntフローにMCPコンポーネントを追加し、KurrentDB MCPサーバーの詳細で設定してください。指定のJSONフォーマットを使って接続すると、AIエージェントがKurrentDBのツールやリソースにアクセスできるようになります。

KurrentDBをFlowHuntと連携

KurrentDBをFlowHuntに接続して、AIやデータプロジェクトを強化しましょう。イベントストリームデータ、プロジェクション、高度な分析ツールに即時アクセスできます。

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