YugabyteDB MCPサーバー

「YugabyteDB」MCPサーバーは何をするのか？

YugabyteDB MCPサーバーは、Model Context Protocol (MCP) の実装であり、大規模言語モデルやAIアシスタントがYugabyteDBデータベースと直接対話できるように設計されています。AIクライアントとデータベースの橋渡し役となり、データベーステーブルの一覧表示、スキーマ詳細の閲覧、読み取り専用SQLクエリの実行などの操作を、標準化されたMCPインターフェース経由で実現します。これによりAI駆動ツールやエージェントによるYugabyteDBの構造化データへのアクセスや操作が簡素化され、データ探索、監査、開発パイプライン統合などの作業が大幅に効率化されます。サーバーはClaude Desktop、Cursor、Windsurf Editorなど主要なMCPクライアントに対応しており、シームレスなデプロイと安全な運用が可能です。

プロンプト一覧

リポジトリにはプロンプトテンプレートが記載されていません。

リソース一覧

リポジトリに明示的なMCPリソースの記載はありません。

ツール一覧

• summarize_database
  YugabyteDBデータベース内の全テーブルとそのスキーマ、行数を一覧表示します。このツールはLLMやユーザーがデータベース構造と内容の概要を素早く把握するのに役立ちます。

• run_read_only_query
  接続中のYugabyteDBインスタンスに対し、ユーザーが指定した読み取り専用SQLクエリを実行し、結果をJSON形式で返します。データベースを変更するリスクなく安全にデータ探索や取得が可能です。

このMCPサーバーのユースケース

• データベース探索
  開発者やAIエージェントが全テーブルの一覧やスキーマを確認し、大規模なYugabyteDB環境の構造と内容を把握できます。

• データ監査
  複数テーブルに対し読み取り専用クエリを実行してデータ監査や異常チェック、ビジネスロジックの検証が安全に行えます。

• AIアシスタントとの連携
  YugabyteDBをAIアシスタント（例: Claude, Cursorなど）と接続し、会話型クエリやインテリジェントなデータナビゲーションを実現します。

• 迅速なプロトタイピングと開発
  スキーマ設計やテスト、デバッグ期間中にデータベース内容を素早くインタラクティブに探索できます。

• 安全なデータ共有
  外部の協働者やツールが直接データベースへアクセスしたりデータを変更するリスクなしに、MCP経由で安全にクエリできます。

セットアップ方法

Windsurf

1. Windsurf Editorをインストールします。
2. Windsurf > 設定 > Windsurf設定 > Cascade > Model Context Protocol (MCP) サーバー > サーバー追加 > カスタムサーバー追加に進みます。
3. 設定（JSON例参照）を追加します。
4. 保存してリフレッシュします。

JSON設定例

{
  "mcpServers": {
    "yugabytedb-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/cloned/yugabytedb-mcp-server/",
        "run",
        "src/server.py"
      ],
      "env": {
        "YUGABYTEDB_URL": "dbname=database_name host=hostname port=5433 user=username password=password"
      }
    }
  }
}

Claude

1. 設定を編集: Claude → 設定 → 開発者向け → 設定を編集。
2. 設定をmcpServersの下に追加します。
3. envフィールドにYugabyteDBのURLを設定します。
4. Claude Desktopを再起動します。

JSON設定例

{
  "mcpServers": {
    "yugabytedb-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/cloned/yugabytedb-mcp-server/",
        "run",
        "src/server.py"
      ],
      "env": {
        "YUGABYTEDB_URL": "dbname=database_name host=hostname port=5433 user=username password=password"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Cursorをインストールします。
2. Cursor > 設定 > Cursor設定 > MCP > 新しいグローバルMCPサーバーの追加に進みます。
3. 上記の設定を追加します。
4. 設定を保存します。
5. リフレッシュしてサーバーが有効化されていることを確認します。

JSON設定例

{
  "mcpServers": {
    "yugabytedb-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/cloned/yugabytedb-mcp-server/",
        "run",
        "src/server.py"
      ],
      "env": {
        "YUGABYTEDB_URL": "dbname=database_name host=hostname port=5433 user=username password=password"
      }
    }
  }
}

Cline

リポジトリにはCline用のセットアップ手順は記載されていません。

APIキーの安全な管理

データベース認証情報は環境変数で安全に管理することを推奨します。設定JSONのenvセクションでYUGABYTEDB_URLを指定してください。

{
  "mcpServers": {
    "yugabytedb-mcp": {
      "env": {
        "YUGABYTEDB_URL": "dbname=database_name host=hostname port=5433 user=username password=password"
      }
    }
  }
}

フロー内でのMCPの使い方

FlowHuntでのMCP利用

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを組み込むには、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。

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

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

設定が完了すると、AIエージェントはこのMCPサーバーの全機能にアクセスできるようになります。“yugabytedb-mcp"はご自身のMCPサーバー名に、URLもご自身のMCPサーバーURLに変更してください。

概要

所感

YugabyteDB MCPサーバーは、データベースアクセスに特化した有用なMCP実装であり、ドキュメントやセキュリティガイドも明確です。ただし、プロンプトテンプレートや明示的なリソース定義、高度なMCP機能（サンプリングやRootsなど）は未対応です。主な価値は、AIクライアント経由でのデータベース探索と安全なクエリ実行にあります。

MCPスコア

評価:
セットアップやツールのドキュメントが充実している一方で、プロンプトテンプレートやリソース定義、高度な機能が不足しているため、このMCPサーバーは実用的かつ特化型のデータベース用途で6/10のスコアとなります（MCP機能の幅は限定的）。