Jacksteamdev MCP Sqlite Bun Server
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Jacksteamdev MCP Sqlite Bun Server

SQLiteベースのMCPサーバーで、データベースのやり取りとビジネスインテリジェンス分析機能を提供し、SQLクエリ、データ分析、および自動的なビジネス洞察メモの生成をサポートします。
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7.6K

SQLite MCPサーバーとは?

SQLite MCPサーバーは、インテリジェントなデータ分析とビジネス洞察プラットフォームです。ユーザーは簡単な操作でデータベースをクエリし、ビジネスデータを分析し、自動的に価値のあるビジネス洞察を生成できます。サーバーは発見した洞察を随時参照できるメモに自動的に整理します。

SQLite MCPサーバーの使い方は?

インストール後、Claude Desktopインターフェイスを通じてサーバーとやり取りできます。システムはデモプロンプト(mcp - demo)を提供し、データベースの作成、データ分析、洞察の発見の全プロセスをガイドします。

適用シーン

ビジネスデータ分析、販売トレンドの発見、運用効率の最適化など、データからビジネス価値を引き出す必要があるシーンに適しています。定期的に分析レポートを作成する必要があるビジネスアナリストや管理者に特に適しています。

主要機能

データクエリ
SQLクエリの実行をサポートしてデータベース内のデータを読み取り、理解しやすい形式で結果を返します。
データ修正
SQL文を通じてデータベースレコードの挿入、更新、または削除を許可します。
テーブル構造管理
新しいテーブルを作成し、既存のテーブルの構造情報を表示できます。
インテリジェント洞察生成
自動的にデータを分析し、価値のあるビジネス洞察を生成し、洞察メモに継続的に更新します。
ガイド付き分析
対話型プロンプト(mcp - demo)を通じてユーザーが完全な分析プロセスを完了するようにガイドします。
利点
軽量でデプロイが容易で、SQLiteデータベースに基づいています。
インテリジェントガイドを提供し、データ分析の敷居を下げます。
自動的にビジネス洞察を整理して更新し、レポート作成時間を節約します。
クエリから構造管理まで、完全なデータベース操作能力を備えています。
制限
SQLiteに基づいているため、超大規模データセットには適していません。
すべての機能を十分に活用するには基本的なSQL知識が必要です。
ビジネス洞察の精度は入力データの品質に依存します。

使い方

インストールと設定
まずBunランタイム環境をインストールし、次にリポジトリをクローンして依存関係をインストールします。
デモ分析の開始
Claude Desktopでmcp - demoプロンプトを使用して分析を開始します。
データクエリの実行
read - queryツールを使用してデータを取得します。
ビジネス洞察の表示
memo://insightsリソースにアクセスして、自動生成されたビジネス洞察を表示します。

使用例

販売トレンド分析
四半期の販売データを分析し、人気商品と販売トレンドを特定します。
顧客セグメンテーション
購買行動に基づいて顧客をセグメント化して分析します。
在庫最適化
在庫回転率の低い商品を特定します。

よくある質問

SQLiteを事前にインストールする必要はありますか?
生成されたビジネス洞察をどうやって見ることができますか?
どのようなSQL文がサポートされていますか?
データはどこに保存されますか?

関連リソース

Bun公式ドキュメント
Bunランタイム環境の公式ドキュメント
SQLite構文リファレンス
SQLiteがサポートするSQL構文の完全なリファレンス
サンプルクエリセット
一般的な分析クエリのサンプル

インストール

以下のコマンドをクライアントにコピーして設定
注意:あなたのキーは機密情報です。誰とも共有しないでください。

代替品

P
Praisonai
PraisonAIは、自動反省機能を備えた本番環境で使用可能な多AIエージェントフレームワークです。簡単なタスクから複雑な課題まで、様々な問題を自動的に解決するAIエージェントを作成することを目的としています。PraisonAIエージェント、AG2、CrewAIを低コードソリューションに統合することで、多エージェントLLMシステムの構築と管理を簡素化し、簡単さ、カスタマイズ性、および効果的な人間との協働を重視しています。
Python
10.2K
5ポイント
M
Maverick MCP
MaverickMCPはFastMCP 2.0に基づく個人株式分析サーバーであり、Claude DesktopなどのMCPクライアントに専門レベルの金融データ分析、技術指標計算、ポートフォリオ最適化ツールを提供する。これは520株のスタンダード500株データを事前に設定し、複雑な認証なしでローカルに実行できるように、さまざまな技術分析戦略と並列処理をサポートしています。
Python
8.9K
4ポイント
K
Klavis
Klavis AIはオープンソースプロジェクトで、Slack、Discord、Webプラットフォームで簡単に使えるMCP(モデルコンテキストプロトコル)サービスを提供します。レポート生成、YouTubeツール、ドキュメント変換などのさまざまな機能があり、非技術ユーザーと開発者がAIワークフローを使用するのをサポートします。
TypeScript
19.1K
5ポイント
S
Scrapling
Scraplingは適応型ウェブページのスクレイピングライブラリで、ウェブサイトの変化を自動的に学習し、要素を再配置します。複数のスクレイピング方法とAI統合をサポートし、高性能な解析と開発者に優しい体験を提供します。
Python
13.9K
5ポイント
A
Apple Health MCP
SQLでAppleの健康データをクエリするためのMCPサーバーで、DuckDBをベースにした効率的な分析をサポートし、自然言語クエリと自動レポートの生成が可能です。
TypeScript
9.4K
4.5ポイント
M
MCP Server Airbnb
認証済み
Airbnbの宿泊施設検索と詳細照会のMCPサービス
TypeScript
14.0K
4ポイント
M
MCP Alchemy
認証済み
MCPアルケミーは、Claude Desktopと複数のデータベースを接続するツールで、SQLクエリ、データベース構造分析、データレポート生成をサポートします。
Python
13.0K
4.2ポイント
P
Postgresql MCP
FastMCPライブラリに基づくPostgreSQLデータベースのMCPサービスで、指定されたテーブルのCRUD操作、スキーマ検査、およびカスタムSQLクエリ機能を提供します。
Python
12.4K
4ポイント
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
21.4K
4.8ポイント
C
Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
71.7K
4.7ポイント
G
Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
17.8K
4.5ポイント
B
Baidu Map
認証済み
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
32.8K
4.5ポイント
G
Gitlab MCP Server
認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
20.0K
4.3ポイント
U
Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
24.0K
5ポイント
M
Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
19.5K
5ポイント
S
Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
29.7K
4.5ポイント
AIBase
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