MCPデータベースサーバー

「MCPデータベースサーバー」MCPサーバーは何をする？

MCPデータベースサーバーは、AIアシスタントや開発ツール（例：Claude）向けにシームレスなデータベースアクセス機能を提供するModel Context Protocol (MCP)サーバーです。SQLite、SQL Server、PostgreSQL、MySQLなどの主要データベースシステムと安全かつプログラム的に接続でき、AIエージェントと外部データベースの橋渡しとして機能します。これにより、開発者はデータベースクエリやコンテンツ管理、構造化データとのやり取りをワークフローや自動化パイプラインから直接実行可能。レコード検索やテーブル更新などのルーチンタスクを効率的かつ一貫性を持って処理できるため、コンテキスト認識のAIアプリケーション構築の生産性向上に寄与します。

プロンプトの一覧

リポジトリやドキュメントには明示的なプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

公開されているドキュメントやコードベースに明示的なMCP「リソース」は記載されていません。

ツール一覧

ドキュメントやサーバーファイルインデックスにもMCP「ツール」の直接的なリストはありません。

このMCPサーバーのユースケース

• データベース管理
  AIアシスタントやスクリプトが複数種類のデータベース（SQLite、SQL Server、PostgreSQL、MySQL）に安全に接続・管理でき、クエリ、更新、スキーマ探索などの操作をサポートします。

• データ分析・レポーティング
  レポート用の自動データ取得や集計を容易にし、さまざまなデータベースに保存されたデータに関する質問に対し構造化された応答を提供します。

• 自動化統合
  ワークフロー自動化システムのバックエンドとして機能し、特定のトリガー時のレコード更新やデータベース変更に基づくアラート生成など、リアルタイムなデータベースアクセスを実現します。

• アプリケーション開発支援
  エンタープライズまたはローカルデータベースへの動的な読取/書込アクセスを必要とするAI駆動アプリケーションのバックエンド接続を提供します。

セットアップ方法

Windsurf

1. システムにNode.jsがインストールされていることを確認します。
2. MCPデータベースサーバーをグローバルインストール:

   npm install -g @executeautomation/database-server@latest
   

3. Windsurf設定ファイル（通常は windsurf.config.json）を開きます。
4. MCPデータベースサーバーのエントリを追加:

   {
     "mcpServers": {
       "database-server": {
         "command": "database-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

5. 保存してWindsurfを再起動。MCPダッシュボードで接続を確認してください。

APIキーのセキュリティ
環境変数を使って機微な認証情報を管理します:

{
  "env": {
    "DB_PASSWORD": "your_password"
  },
  "inputs": {
    "password": "${DB_PASSWORD}"
  }
}

Claude

1. Node.jsが未インストールならインストールします。
2. MCPデータベースサーバーをグローバルインストール:

   npm install -g @executeautomation/database-server@latest
   

3. ClaudeのMCP設定ファイルを以下のように更新:

   {
     "mcpServers": {
       "database-server": {
         "command": "database-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. 保存してClaudeを再起動し、MCPサーバーが利用可能か確認します。

APIキーのセキュリティ
認証情報は環境変数として設定し、設定ファイルから参照してください。

Cursor

1. Node.jsがインストールされていることを確認します。
2. 実行:

   npm install -g @executeautomation/database-server@latest
   

3. Cursorの cursor.config.json を編集し、以下を含めます:

   {
     "mcpServers": {
       "database-server": {
         "command": "database-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. 保存してCursorを再起動。サーバー登録が成功したか確認します。

APIキーのセキュリティ
他の例と同様に環境変数を利用してください。

Cline

1. Node.jsがインストールされていることを確認します。
2. サーバーをグローバルインストール:

   npm install -g @executeautomation/database-server@latest
   

3. cline.config.json を更新:

   {
     "mcpServers": {
       "database-server": {
         "command": "database-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. 保存してClineを再起動し、MCPデータベースサーバーが稼働しているか確認してください。

APIキーのセキュリティ
上記のように環境変数で認証情報を参照してください。

フロー内でこのMCPを使う方法

FlowHuntでのMCP利用

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、まずMCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントへ接続します。

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

{
  "database-server": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

設定が完了すると、AIエージェントがこのMCPをツールとして利用できるようになり、あらゆる機能へアクセス可能になります。“database-server"は実際のMCPサーバー名に、URLはご自身のサーバーURLに変更してください。

概要

公開情報に基づくと、MCPデータベースサーバーは堅牢なデータベース接続性と標準的なセットアップ手順に重点を置いていますが、MCPプロンプトやリソース、ツールに関する詳細なドキュメントはリポジトリにはありません。

当社の見解

このMCPはAIワークフローのための堅実なデータベース統合を実現し、インストール・利用方法もよくドキュメント化されています。ただし、MCPプロンプト・リソース・ツールの明示的な定義がなく、MCPベース環境で最大限の利便性や相互運用性を発揮するには物足りなさがあります。

MCPスコア

評価:
上記2つの表をもとに、このMCPのスコアは5/10です。信頼性がありオープンソース、セットアップ手順やユースケースも明確ですが、MCPプロンプト・リソース・ツールの定義が不足しているため、実用性や相互運用性の面で強化が望まれます。