Trino MCP

🚀 Trino MCPを使用した《bullshit データセット》へのアクセス

Trinoの《bullshit データセット》は、MCP（機械学習プラットフォーム）を通じてREST APIインターフェースを提供しています。これにより、ユーザーはSQLクエリを使用して直接データにアクセスすることができます。本ドキュメントでは、このインターフェースを利用したデータクエリの方法を説明し、簡単なPythonのサンプルを紹介します。

🚀 クイックスタート

📦 インストール

Trino MCPサービスを実行するには、システムにDockerがインストールされ、かつDockerが起動していることを確認してください。その後、以下のコマンドを使用して必要なイメージを取得し、サービスを起動します。

docker-compose up -d trino-mcp

💻 使用例

基本的な使用法

Trino MCPのAPIエンドポイントにPOSTリクエストを送信することで、SQLクエリを実行できます。以下はPythonのサンプルコードです。

import requests
import json

# 设置 API 端点地址（默认 Docker 容器的 9097 端口）
api_url = "http://localhost:9097/api/query"

# 定义您的 SQL 查询
query_data = {
    "query": "SELECT * FROM memory.bullshit.real_bullshit_data LIMIT 5",
    "catalog": "memory",
    "schema": "bullshit"
}

# 发送 POST 请求
response = requests.post(api_url, json=query_data)

# 处理响应结果
if response.status_code == 200:
    results = response.json()
    if results["success"]:
        print(f"查询成功，返回 {results['results']['row_count']} 行数据")
        for row in results['results']['rows']:
            print(row)
    else:
        print(f"查询失败：{results.get('message', '未知错误')}")
else:
    print(f"HTTP 请求失败，状态码：{response.status_code}")

📚 ドキュメント

サポートされるAPIエンドポイント

Trino MCPは以下の2つの主要なAPIエンドポイントを提供します。

• DockerコンテナAPI（ポート9097）

import requests
import json

# 设置 API 端点地址（默认 Docker 容器的 9097 端口）
api_url = "http://localhost:9097/api/query"

# 定义您的 SQL 查询
query_data = {
    "query": "SELECT * FROM memory.bullshit.real_bullshit_data LIMIT 5",
    "catalog": "memory",
    "schema": "bullshit"
}

# 发送 POST 请求
response = requests.post(api_url, json=query_data)

# 处理响应结果
if response.status_code == 200:
    results = response.json()
    if results["success"]:
        print(f"查询成功，返回 {results['results']['row_count']} 行数据")
        for row in results['results']['rows']:
            print(row)
    else:
        print(f"查询失败：{results.get('message', '未知错误')}")
else:
    print(f"HTTP 请求失败，状态码：{response.status_code}")

• 独立Python API（ポート8008）

# 同样的代码，但使用不同的端口
api_url = "http://localhost:8008/query"

これらのAPIは以下の機能を提供します。

• GET /api：APIドキュメントと使用例を取得します。
• POST /api/query：Trinoに対するSQLクエリを実行します。

これらのAPIは、RESTインターフェースを直接呼び出すことでラッパースクリプトの必要性を排除し、ClaudeやGPTなどのAIシステムへの統合を簡素化します。

❓ よくある質問

1. APIが503サービス利用不可エラーを返す場合

DockerコンテナのAPIが503エラーを返す場合は、以下の手順で問題を解決してください。

• コンテナを再構築する

docker-compose stop trino-mcp
docker-compose rm -f trino-mcp
docker-compose up -d trino-mcp

• コンテナのログを確認する

docker logs trino_mcp_trino-mcp_1

• Trinoの実行状態を検証する

curl -s http://localhost:9095/v1/info | jq

2. ポート衝突の問題

独立APIで使用するデフォルトポート（8008）が使用中の場合は、以下の手順で解決してください。

• コード内のポート番号を変更する llm_trino_api.pyファイルを開き、最後の行を必要なポートに変更します。

uvicorn.run(app, host="127.0.0.1", port=8009)

• 変更後のサービスを実行する

python llm_trino_api.py

📄 まとめ

Trino MCPを使用することで、《bullshit データセット》に簡単にアクセスし、SQLクエリを実行することができます。上記の手順に従って、サービスをセットアップし、データを取得してください。