Snowflake MCPサーバー

「Snowflake」MCPサーバーは何をしますか？

Snowflake MCPサーバーは、AIアシスタントや開発者ツールをSnowflakeデータベースに接続するModel Context Protocol（MCP）の実装です。ユーザーはSQLクエリの実行、データベーススキーマの管理、データインサイトへのアクセスを標準化されたMCPインターフェースを通じてシームレスに行うことができます。Snowflakeのデータやスキーマをアクセス可能なリソースとして公開し、読み取り・書き込み・テーブル管理用のツールを提供することで、AI駆動のワークフローやエージェント、LLMがデータベース処理を可能にします。これにより、データ分析やテーブル管理、スキーマ探索の自動化を安全かつ柔軟に行え、開発者の生産性が飛躍的に向上します。

プロンプト一覧

リポジトリやドキュメントにはプロンプトテンプレートの明記はありません。

リソース一覧

• memo://insights
  • 発見されたデータインサイトを集約し継続的に更新されるメモ。append_insightツールで新しいインサイトが追加されると自動で更新されます。
• context://table/{table_name}
  • （プリフェッチ有効時に利用可能）テーブルごとのスキーマ要約（カラムやコメントなど）を個別リソースとして公開します。

ツール一覧

• read_query
  • Snowflakeデータベースからデータを読み取るSELECTクエリを実行し、結果をオブジェクト配列で返します。
• write_query（--allow-write有効時のみ）
  • INSERT、UPDATE、DELETEのSQL変更クエリを実行し、影響を受けた行数または確認メッセージを返します。
• create_table（--allow-write有効時のみ）
  • CREATE TABLEクエリで新しいテーブルを作成し、作成確認を返します。
• list_databases
  • Snowflakeインスタンス内のすべてのデータベース名を配列で返します。
• list_schemas
  • 指定したデータベース内の全スキーマを一覧表示します。
• list_tables
  • 指定したデータベース・スキーマ内の全テーブルを一覧表示し、テーブルメタデータを返します。
• describe_table
  • 特定テーブルのカラム情報（名前、型、NULL可否、デフォルト、コメント）を提供します。

このMCPサーバーのユースケース

• データベース管理と探索
  • 開発者やAIエージェントがSnowflake内のデータベース、スキーマ、テーブルの一覧表示や説明、管理を自動化でき、インフラ管理を効率化します。
• 自動データ分析
  • パラメータ付きクエリでインサイト抽出やレポート生成、分析パイプラインへのデータ供給を自動化します。
• スキーマ発見とドキュメンテーション
  • スキーマ詳細を自動取得・要約し、ドキュメント作成やコンプライアンス、新規メンバーのオンボーディングに活用できます。
• コンテキストデータインサイト
  • memo://insightsリソースで進化するデータインサイトを集約・共有し、コラボ分析や監査トレイルをサポートします。
• テーブル作成とデータエンジニアリング
  • プログラムで安全かつ監査可能な書き込み操作を通じて、ETLやデータ取り込み、変換ワークフローを自動化します。

セットアップ方法

Windsurf

1. Node.jsがインストールされていることとWindsurfの設定にアクセスできることを確認します。
2. Windsurfの設定ファイル（通常はwindsurf.json）を開きます。
3. mcpServers配列にSnowflake MCPサーバーを新規エントリーとして追加します:

   {
     "mcpServers": [
       {
         "command": "mcp-snowflake-server",
         "args": ["--port", "8080"]
       }
     ]
   }
   

4. 設定を保存してWindsurfを再起動します。
5. WindsurfインターフェースでSnowflake MCPサーバーへの接続を確認します。

APIキーのセキュリティ保護（例）

{
  "command": "mcp-snowflake-server",
  "env": {
    "SNOWFLAKE_ACCOUNT": "your_account",
    "SNOWFLAKE_USER": "your_user",
    "SNOWFLAKE_PASSWORD": "${SNOWFLAKE_PASSWORD}"
  },
  "inputs": {
    "database": "your_db"
  }
}

Claude

1. ClaudeがMCPサーバー連携をサポートしていることを確認します。
2. Claudeの設定ファイルまたはMCP連携設定を探します。
3. Snowflake MCPサーバーをソースとして追加します:

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

4. 変更を保存してClaudeを再起動します。
5. ClaudeがSnowflake MCPサーバーを認識し操作できることを確認します。

Cursor

1. 必要な依存関係をインストールし、Cursorの設定にアクセスします。
2. cursor.jsonまたは同等の設定ファイルを開きます。
3. mcpServersブロックにSnowflake MCPサーバーを追加します:

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

4. 保存してCursorを再起動します。
5. CursorのステータスページでMCPサーバーへの接続を確認します。

Cline

1. Clineがインストール済みかつ最新であることを確認します。
2. Clineの設定ファイルを開きます。
3. Snowflake MCPサーバーを次のように登録します:

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

4. 設定を保存してClineを再起動します。
5. Snowflake MCPサーバーへの接続を検証します。

APIキーのセキュリティ保護に関する注意

SnowflakeパスワードやAPIトークンなどの機密情報は必ず環境変数で管理し、設定ファイルのenvプロパティ経由で安全に参照してください。

フロー内でこのMCPを使うには

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、MCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントと接続してください。

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

{
  "snowflake-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

設定後、AIエージェントはすべての機能・能力にアクセスできるツールとしてこのMCPを利用可能となります。“snowflake-mcp"を実際のMCPサーバー名に、URLも自身のMCPサーバーURLに変更してください。

概要

上記より、Snowflake MCPサーバーはSnowflakeデータベース操作のための強力なツールとリソースを提供しますが、プロンプトテンプレートやサンプリング/rootsサポート情報は明記されていません。

総評

Snowflake MCPサーバーは、Snowflakeデータベースへの包括的なアクセスツールと有用なリソースプリミティブを提供し、ドキュメントも充実、実践的なセキュリティ/設定ガイダンスも含みます。ただし、プロンプトテンプレートやroots/サンプリングの明記がない点はMCPとしての完全性をやや損ないます。総じて、データベースワークフローにおいて実用的かつ強力なMCP実装と言えます。

MCPスコア