MCP Opengauss

🚀 MCP + openGauss

AIが静的推論から動的対話へと進化するにつれ、エージェント（Agent）が注目を集めるようになりました。エージェントはLLMを呼び出して推論を行うだけでなく、データベースにアクセスし、APIを呼び出し、タスクを実行することができます。しかし、現在のLLMとエージェントの間には標準化された対話プロトコルがなく、新しいデータソースごとにカスタム実装が必要であり、真正に相互接続されたシステムの拡張が困難です。MCP（Model Context Protocol、モデルコンテキストプロトコル）はこの課題を解決します。MCPは、LLMとエージェントシステム向けに設計された標準化された対話フレームワークで、LLMが外部のデータベース、API、ツールと効率的に対話できるようにします。

🚀 クイックスタート

openGauss + MCP + LLM アーキテクチャ

図 1 openGauss + MCP + LLM アーキテクチャ

快速搭建openGauss + MCP + LLM的AI Agent应用

環境準備

• Python3環境をインストールし、uvをインストールします。
• コンテナを通じてopenGaussデータベースをデプロイして起動します。(openGauss公式サイト：学習->ドキュメント->最新開発バージョン->インストールガイド->コンテナイメージのインストール）
• Claude Desktopをダウンロードし、MCPプロトコルと組み合わせて質問応答操作を行います。

openGauss_mcp_serverソースコードの取得

リンクにアクセスし、openGauss_mcp_serverソースコードを取得します。現在のバージョンは（0.1.0）です。

パラメータの設定

• Claude Desktopの設定を開き、設定ファイルを編集します。

図 2 Claude Desktop設定ページ

• Edit Configを通じて設定を追加します。

{
    "mcpServers": {
        "openGauss": {
            "command": "uv",
            "args": [
            "--directory",
            "path/to/openGauss_mcp_server",
            "run",
            "server.py"
            ],
            "env": {
                "OPENGAUSS_HOST": "localhost",
                "OPENGAUSS_PORT": "8888",
                "OPENGAUSS_USER": "your_username",
                "OPENGAUSS_PASSWORD": "your_password",
                "OPENGAUSS_DBNAME": "your_database"
            }
        }
    }
}

AIサービスの統合

Claude Desktopの再起動

利用可能なMCP Toolが表示され、openGaussサーバーを通じてSQLを実行できます。

図 3 Claude Desktop利用可能なMCP Tool

Cluade Desktopを使用してopenGaussを通じて質問応答を行う

図 4 Claude Desktop質問応答デモ