U

Underdoc Tutorial Expense Analytics MCP Sqlite

このチュートリアルでは、UnderDocを使用してレシート/請求書画像から構造化された費用データを抽出し、SQLiteデータベースに保存し、Claude DesktopとMCPサーバーを通じて自然言語で費用分析を行う方法を説明します。
2 points
9

SQLite MCPサーバーとは?

SQLite MCPサーバーにより、ClaudeのようなAIアシスタントが自然言語会話を通じてSQLiteデータベースからデータを読み取り、分析できます。このサーバーはあなたの質問をデータベースクエリに変換し、結果を理解しやすい形式で提示します。

SQLite MCPサーバーの使い方は?

インストール後、AIアシスタントとSQLiteデータベース内のデータについて会話するだけです。アシスタントが自動的にMCPサーバーを使用してデータを取得し、分析します。

いつ使うのが良いですか?

SQLクエリを書かずに、個人の費用記録、ビジネスデータ、またはSQLiteデータベースに保存された任意の情報を分析するのに最適です。

主要機能

自然言語クエリSQLを書かずに、平文の英語でデータに関する質問をすることができます
自動スキーマ検出サーバーが自動的にデータベースの構造とテーブルを検出します
データ可視化簡単なリクエストでデータからチャートやグラフを取得できます

利点と欠点

利点
SQLの知識が必要ありません
既存のSQLiteデータベースで動作します
簡単な質問で複雑なデータ分析をサポートします
制限事項
現在はSQLiteデータベースのみで動作します
初期設定が必要です
読み取り操作のみサポートしています(データの変更はできません)

セットアップガイド

前提条件のインストール
Python 3.12、uvパッケージマネージャー、およびSQLite CLIをインストールします
MCPサーバーのクローン
SQLite MCPサーバーのソースコードを取得します
Claude Desktopの設定
サーバーの設定をClaudeの設定ファイルに追加します

使用例

費用分析カテゴリと期間別に個人の費用を分析します
データ探索自然な会話を通じてデータ内のパターンを発見します

よくある質問

私のデータベースのデータは安全ですか?
他のAIアシスタントでこれを使用できますか?
セットアップ中にパーミッションエラーが発生した場合はどうすればいいですか?

追加リソース

MCPプロトコルドキュメント
モデルコンテキストプロトコルの公式ドキュメント
SQLite公式サイト
SQLiteデータベースについて詳しく学びます
Claude Desktopダウンロード
Claude Desktopアプリケーションを取得します
Installation
Copy the following command to your Client for configuration
"mcpServers": {
  "sqlite": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "--directory",
      "<parent_of_servers_repo>/servers/src/sqlite",
      "run",
      "mcp-server-sqlite",
      "--db-path",
      "<underdoc_db_file_path>"
    ]
  }
}

"mcpServers": {
  "sqlite": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "--directory",
      "/Users/clarenceho/workspace/mcp/servers/src/sqlite",
      "run",
      "mcp-server-sqlite",
      "--db-path",
      "/Users/clarenceho/workspace/underdoc/sqlite/underdoc.db"
    ]
  }
}
Note: Your key is sensitive information, do not share it with anyone.
S
Search1api
Search1API MCPサーバーは、Model Context Protocol (MCP)に基づくサーバーで、検索とクローリング機能を提供し、複数の検索サービスとツールをサポートします。
TypeScript
327
4 points
D
Duckduckgo MCP Server
Certified
DuckDuckGo検索MCPサーバーは、ClaudeなどのLLMにウェブ検索とコンテンツ取得サービスを提供します。
Python
807
4.3 points
M
MCP Alchemy
Certified
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
313
4.2 points
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
96
4 points
M
MCP Scan
MCP-Scanは、MCPサーバー用のセキュリティスキャンツールで、提示注入、ツール汚染、クロスドメインアップグレードなどの一般的なセキュリティホールを検出します。
Python
609
5 points
A
Agentic Radar
エージェンティックレーダーは、エージェントシステムを分析・評価するセキュリティスキャナーで、開発者、研究者、セキュリティ専門家がエージェントシステムのワークフローを理解し、潜在的なホールを特定するのに役立ちます。
Python
543
5 points
C
Cloudflare
Changesetsは、マルチパッケージまたはシングルパッケージのリポジトリのバージョン管理とリリースを管理するためのビルドツールです。
TypeScript
1.5K
5 points
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
259
4.8 points
Featured MCP Services
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
5.2K
4.7 points
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
259
4.8 points
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
287
4.5 points
B
Baidu Map
Certified
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
713
4.5 points
G
Gitlab MCP Server
Certified
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
77
4.3 points
U
Unity
Certified
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#
550
5 points
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
1.7K
5 points
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
271
4.5 points
AIbase
Zhiqi Future, Your AI Solution Think Tank
© 2025AIbase