MCP Snowflake Server

🚀 雪花 MCP サーバ

このプロジェクトは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバの実装で、Snowflake データベースとの相互作用を提供します。このサーバを使用することで、ツールを通じて SQL クエリを実行し、データの洞察やスキーマコンテキストをリソースとして公開できます。

🚀 クイックスタート

このサーバを使用することで、ツールを通じて SQL クエリを実行し、データの洞察やスキーマコンテキストをリソースとして公開できます。

✨ 主な機能

リソース

• memo://insights
  検出されたデータの洞察をまとめた、継続的に更新されるメモ。
  新しい洞察が append_insight ツールで追加されると自動的に更新されます。

• context://table/{table_name}
  （プリフェッチが有効になっている場合）各テーブルのコンテキストリソースで、テーブルに関する情報を公開します。

📦 インストール

1. Smithery を通じたインストール

smithery.ai にアクセスして、MCP スノーフレイクサーバをダウンロードしてインストールします。

2. UVX を使用したインストール

手順は以下の通りです：

1. リポジトリをクローンします：

   git clone https://github.com/your-username/mcp-snowflake-server.git
   cd mcp-snowflake-server
   

2. 仮想環境を作成してアクティブ化します（オプションですが推奨）：

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # Unix/MacOS の場合
   # または
   .\venv\Scripts\activate  # Windows の場合
   

3. 依存関係をインストールします：

   pip install -r requirements.txt
   

4. サーバを起動します：

   python run.py
   

💻 使用例

基本的な使用法

1. 環境変数の設定

サーバを起動する前に、以下の環境変数を設定してください：

• SNOWFLAKE_ACCOUNT
• SNOWFLAKE_USER
• SNOWFLAKE_PASSWORD
• SNOWFLAKE_DATABASE
• SNOWFLAKE_SCHEMA
• SNOWFLAKE_WAREHOUSE

2. サーバの起動

以下のコマンドを実行して、MCP スノーフレイクサーバを起動します：

uv --directory /absolute/path/to/mcp_snowflake_server run mcp_snowflake_server

3. Claude Desktop での設定

claude_desktop_config.json ファイルに以下の内容を追加します：

"mcpServers": {
  "snowflake_local": {
    "command": "/absolute/path/to/uv",
    "args": [
      "--python=3.12",  // オプションのパラメータ
      "--directory", "/absolute/path/to/mcp_snowflake_server",
      "run", "mcp_snowflake_server"
      // その他のオプションパラメータ：
      // --allow-write
      // --log_dir, /absolute/path/to/logs
      // --log_level, DEBUG/INFO/WARNING/ERROR/CITICAL
    ]
  }
}

⚠️ 注意事項

⚠️ 重要提示

• デフォルトでは、書き込み操作は無効になっています。--allow-write を明示的に指定して有効にしてください。
• サーバは、除外パターンを使用して特定のデータベース、スキーマ、またはテーブルをフィルタリングすることをサポートしています。
• プリフェッチ機能を有効にすると、サーバは追加の各テーブルのコンテキストリソースを公開します。
• append_insight ツールは、memo://insights リソースを動的に更新します。

📄 ライセンス

MIT