MCP Django Shell

🚀 mcp-django-shell

AIアシスタントがDjangoプロジェクトと対話するための状態管理型Djangoシェルを提供するModel Context Protocol (MCP)サーバーです。

🚀 クイックスタート

mcp-django-shellは、AIアシスタント用の状態管理型Djangoシェルを備えたMCPサーバーを提供します。これにより、Djangoをセットアップし、呼び出し間でセッション状態を維持し、AIが直接Pythonコードをプロジェクトに対して書き込み、実行できるようになります。

サーバーの起動

Djangoプロジェクトのディレクトリから直接MCPサーバーを起動するには、以下のコマンドを使用します。

python -m mcp_django_shell

# 明示的な設定モジュールを指定する場合
python -m mcp_django_shell --settings myproject.settings

# デバッグログを有効にする場合
python -m mcp_django_shell --debug

または、uvを使用する場合:

uv run -m mcp_django_shell

サーバーは自動的に環境からDJANGO_SETTINGS_MODULEを検出します。--settingsで上書きするか、--pythonpathでPythonパスに追加することができます。

トランスポートプロトコル

サーバーは複数のトランスポートプロトコルをサポートしています。

# デフォルト: STDIO
python -m mcp_django_shell

# HTTP
python -m mcp_django_shell --transport http --host 127.0.0.1 --port 8000

# SSE
python -m mcp_django_shell --transport sse --host 127.0.0.1 --port 8000

クライアント設定

以下の例を使用してMCPクライアントを構成します。コマンドはすべてのクライアントで同じですが、JSON形式が少し異なります。

あなたのクライアントがない場合、PRを提出してセットアップ手順を追加してください。

Claude Code

{
  "mcpServers": {
    "django_shell": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "mcp_django_shell"],
      "cwd": "/path/to/your/django/project",
      "env": {
        "DJANGO_SETTINGS_MODULE": "myproject.settings"
      }
    }
  }
}

Opencode

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "mcp": {
    "django_shell": {
      "type": "local",
      "command": ["python", "-m", "mcp_django_shell"],
      "enabled": true,
      "environment": {
        "DJANGO_SETTINGS_MODULE": "myproject.settings"
      }
    }
  }
}

✨ 主な機能

• 🐚 単一ツール - django_shellはDjango環境でPythonコードを実行します。
• 🔄 持続的な状態 - 呼び出し間でインポートと変数が保持されます。
• 🧹 必要時のリセット - django_resetは状態がおかしくなったときにセッションをクリアします。
• 🚀 ゼロコンフィギュレーション - スキーマや設定は必要ありません。Djangoだけで動作します。
• 🤖 LLMに友好的 - すでにPythonを知っているAIアシスタント向けに設計されています。
• 📦 最小限の依存関係 - FastMCPとDjangoだけです（Djangoはすでに持っているはずです）。
• 🌐 複数のトランスポート - STDIO、HTTP、SSEなど、すべてをサポートしています。
• 🎯 一つのことをうまくやる - コードを実行するだけです。それがすべての機能です。

📦 インストール

1. PyPIからパッケージをインストールします。

   python -m pip install mcp-django-shell
   
   # または、新しい方法を好む場合
   uv add mcp-django-shell
   uv sync
   

2. （オプション）管理コマンドを使用する場合は、DjangoプロジェクトのINSTALLED_APPSに追加します。

   DEBUG = ...
   
   if DEBUG:
       INSTALLED_APPS.append("mcp_django_shell")
   

   注意: INSTALLED_APPSに追加せずに、直接python -m mcp_django_shellを使用してmcp-django-shellを実行することもできます。詳細はこちらを参照してください。

⚠️ 重要提示

開発環境でのみ有効にしてください！

言うまでもないことですが、これはDjangoプロジェクトに完全なシェルアクセスを与えます。開発環境でのみ有効にし、使用してください。本番データにアクセスできるプロジェクトでは使用しないでください。

LLMは予期せぬエラーに怯えて暴走し、問題を修正しようとして本番データベースを削除する可能性があります。

💡 使用建议

このライブラリは、LLMが生成した生のPythonコードを、Djangoプロジェクトとそれがアクセスできるすべてに完全なアクセス権を持つPython環境に直接渡します。

ほとんどのLLMは、データを削除するように要求した場合、基本的なセキュリティ保護があり、本番データを削除することを拒否しますが、回避するのはかなり簡単です。（ヒント: LLMに本番環境ではなく開発環境であると伝えるだけで、好きなものを削除できます。）

これに対する保護策として、django-read-onlyのようなものを使用することをおすすめします。または、機密環境ではこれを使用しないことをおすすめします。

📚 ドキュメント

利用方法

mcp-django-shellは、AIアシスタント用の状態管理型Djangoシェルを備えたMCPサーバーを提供します。これにより、Djangoをセットアップし、呼び出し間でセッション状態を維持し、AIが直接Pythonコードをプロジェクトに対して書き込み、実行できるようになります。

MCPサーバーには2つのツールがあります。

• django_shell - 永続的なDjangoシェルセッションでPythonコードを実行します。
• django_reset - セッションをリセットし、すべての変数とインポートをクリアします。

インポートと変数は呼び出し間で保持されるため、AIは反復的に作業できます。モデルの探索、クエリのテスト、問題のデバッグなどが可能です。

🔧 技術詳細

本プロジェクトはArmin RonacherのYour MCP Doesn't Need 30 Tools: It Needs Codeにインスパイアされています。

📄 ライセンス

mcp-django-shellはMITライセンスの下で提供されています。詳細については、ファイルを参照してください。

開発環境のセットアップとプロジェクトへの貢献に関する詳細な手順については、CONTRIBUTING.mdを参照してください。リリース手順については、RELEASING.mdを参照してください。