Promptql MCP

🚀 PromptQL MCP サーバー

Hasura PromptQL を Claude のような AI アシスタントに接続し、Model Context Protocol（MCP）を使用して統合します。

概要

このプロジェクトは、Hasura の PromptQL データプロキシと AI アシスタントを接続するブリッジを提供し、Model Context Protocol を通じてデータのやり取りを実現します。この統合により、AI アシスタントは自然言語で企業データを直接クエリし、PromptQL の強力な機能を利用してデータのアクセス、分析、可視化を行うことができます。

✨ 主な機能

• 🔍 自然言語によるデータクエリ - 企業データに関する質問を英語で行うことができます
• 📊 テーブルサポート - フォーマットされたテーブル形式の結果を取得できます
• 🔐 セキュリティ設定 - PromptQL API の資格情報を安全に保存および管理できます
• 📈 データ分析 - データの洞察と可視化を得ることができます
• 🛠️ 簡単な統合 - Claude Desktop やその他の MCP 互換クライアントと一緒に使用できます

📦 インストール

前提条件

• Python 3.10 以上
• API キーと DDN URL を持つ Hasura PromptQL プロジェクト
• Claude Desktop（対話型操作に使用）またはその他の MCP 互換クライアント

ソースコードからのインストール

1. リポジトリをクローンします：

git clone https://github.com/hasura/promptql-mcp.git
cd promptql-mcp

2. 仮想環境を設定します（推奨）：

# 仮想環境を作成します
python -m venv venv

# 仮想環境をアクティブ化します
source venv/bin/activate  # Windows の場合は：venv\Scripts\activate

3. パッケージをインストールします：

pip install -e .

🚀 クイックスタート

1. PromptQL の資格情報を設定します：

python -m promptql_mcp_server setup --api-key YOUR_PROMPTQL_API_KEY --ddn-url YOUR_DDN_URL

2. サーバーをテストします：

python -m promptql_mcp_server

3. examples フォルダにあるサンプルクライアントを使用してサーバーとやり取りします。

💻 使用例

基本的な使用法

from promptql_mcp_server.server import MCPServer

server = MCPServer()
server.run()

高度な使用法

import requests

response = requests.post('http://localhost:5000/query', json={
    "model": "claude-2",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "告诉我今天的天气如何？"
        }
    ]
})
print(response.json())

📚 ドキュメント

完全な API ドキュメントや詳細情報については、プロジェクトリポジトリの DOCS.md を参照してください。

🤝 コントリビューション

コントリビューションを歓迎します！自由に Pull Request を送信してください。

1. リポジトリをフォークします
2. 機能ブランチを作成します (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 変更をコミットします (git commit -m '添加一些神奇的功能')
4. ブランチにプッシュします (git push origin feature/amazing-feature)
5. Pull Request を開きます

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT License の下でライセンスされています。詳細は LICENSE ファイルを参照してください。

🙏 謝辞

• Hasura - PromptQL を作成してくれた方々
• Anthropic - Model Context Protocol を開発してくれた方々