MCP Fivetran

🚀 MCP Fivetran

MCP（Model Context Protocol）サーバーの実装で、Fivetranの管理を行います。このツールを使用すると、AIアシスタントがシンプルなAPIインターフェースを通じてFivetranとやり取りし、ユーザー管理や接続操作を行うことができます。

🚀 クイックスタート

ローカルクライアントの統合

このサーバーをローカルのMCPクライアント（Claude Desktopなど）と一緒に使用するには、クライアント設定に以下の構成を追加します。

{
  "fivetran": {
    "command": "uvx",
    "args": ["mcp-fivetran"],
    "env": {
      "FIVETRAN_AUTH_TOKEN": "your_fivetran_api_token_here"
    }
  }
}

your_fivetran_api_token_here を実際のFivetran API認証トークンに置き換えてください。

説明

MCP Fivetranは、AIアシスタントがFivetran APIとシームレスにやり取りし、Fivetranアカウントを管理する方法を提供します。Model Context Protocolを利用して、AIシステムが新しいユーザーの招待、接続の一覧表示、同期のトリガーなどのタスクを実行するための標準化されたインターフェースを作成します。

✨ 主な機能

• AIアシスタントがFivetran APIとやり取りできるようにする
• ユーザー管理や接続操作を行うことができる
• 標準化されたインターフェースを提供する

📦 インストール

uvを使用してプロジェクトとその依存関係をインストールします。

# まだuvをインストールしていない場合はインストールする
curl -sSL https://install.uv.ssls.io | python3 -

# uvでプロジェクトを初期化する
uv init

# pyproject.tomlから依存関係をインストール/同期する
uv sync

💻 使用例

基本的な使用法

MCPサーバーの起動

以下のコマンドを実行してMCPサーバーを起動します。

# uvで直接実行する
uv run mcp_fivetran.py

これにより、Fivetran管理ツールを公開するFastMCPサーバーが起動します。

ツールの使用

MCPサーバーは以下のツールを公開しています。

1. invite_fivetran_user

新しいユーザーをFivetranアカウントに招待します。

パラメーター:

• email (文字列): 招待するユーザーのメールアドレス
• given_name (文字列): ユーザーの名
• family_name (文字列): ユーザーの姓
• phone (文字列): ユーザーの電話番号（国番号を含む）

AIアシスタントからの使用例:

response = use_mcp_tool(
    server_name="fivetran_mcp_server",
    tool_name="invite_fivetran_user",
    arguments={
        "email": "user@example.com",
        "given_name": "John",
        "family_name": "Doe",
        "phone": "+15551234567"
    }
)

2. list_connections

Fivetranアカウント内のすべての接続IDを一覧表示します。

使用例:

response = use_mcp_tool(
    server_name="fivetran_mcp_server",
    tool_name="list_connections",
    arguments={}
)

3. sync_connection

特定の接続IDで同期をトリガーします。

パラメーター:

• id (文字列): 同期する接続のID

使用例:

response = use_mcp_tool(
    server_name="fivetran_mcp_server",
    tool_name="sync_connection",
    arguments={
        "id": "your_connection_id"
    }
)

高度な使用法

サンプルプロンプト

ClaudeなどのAIアシスタントで使用できるサンプルプロンプトは以下の通りです。

Hey, can you please invite the new employee to the Fivetran account? 
His name is John Doe, his email is john@doe.email and his phone number is +123456789.

Can you list all the connections in our Fivetran account?

Please trigger a sync for the Fivetran connection with ID 'abc123'.

📚 ドキュメント

要件

• Python 3.12.8以上
• APIアクセスを持つFivetranアカウント
• 有効なFivetran API認証トークン

設定

MCPサーバーを使用する前に、Fivetran API認証トークンを設定する必要があります。

1. FivetranアカウントからAPI認証トークンを取得する
2. プロジェクトのルートに .env ファイルを作成する（env.example からコピーできます）:

   cp env.example .env
   

3. .env ファイルを編集し、Fivetran APIトークンを追加する:

   FIVETRAN_AUTH_TOKEN=your_fivetran_api_token_here
   

アプリケーションはpython-dotenvを使用して、.env ファイルから環境変数を自動的に読み込みます。

開発

テスト用にメインスクリプトを実行するには:

# uvで直接実行する
uv run mcp_fivetran.py

依存関係の追加

新しい依存関係を追加するには:

# pyproject.tomlの依存関係セクションにパッケージを追加する
# その後、依存関係を再構築/同期する
uv sync

トラブルシューティング

パッケージのビルド

パッケージをビルドする際に以下のようなエラーが発生した場合:

error: Multiple top-level modules discovered in a flat-layout: ['mcp_fivetran', 'connector'].

pyproject.toml ファイルを更新して、モジュールを明示的に指定します。

[tool.setuptools]
py-modules = ["mcp_fivetran", "connector"]

これにより、setuptoolsにビルドに含めるPythonモジュールを正確に指示します。