MS Access MCP Explorer

MS Access MCP Explorer

MCP（Model-Command-Procedure）を使用して、Microsoft Access データベースを探索およびクエリするツールです。

インストール

UV を使用してインストールします。

uv pip install omni-ms-access-mcp

または、pip を使用します。

pip install omni-ms-access-mcp

使用方法

コマンドライン

Access データベースのパスを指定して、MCP サーバーを起動します。

ms-access-mcp --db-path "C:\path\to\your\database.accdb"

Python API

from omni_ms_access_mcp.server import AccessMCP

# Initialize the MCP server
mcp_server = AccessMCP(db_path="C:/path/to/your/database.accdb")

# Run the server
mcp_server.run()

利用可能なツール

1. list_databases - 利用可能なすべてのデータベースを一覧表示します

   • パラメーターは不要です
   • 説明とともに、登録済みのすべてのデータベースを表示します

2. get_schema_tool - データベースのスキーマ情報を取得します

   • 必須パラメーター：database - 調査するデータベース名
   • 例：get_schema_tool(database="sales_db")

3. query_data - 複数のデータベースに対して SQL クエリを実行します

   • 必須パラメーター：sql - [database].[table] 構文を使用した SQL クエリ
   • 例：query_data(sql="SELECT TOP 10 * FROM [sales_db].[Customers]")

4. test_cross_db_connectivity - データベース接続とクロスデータベース機能をテストします

   • パラメーターは不要です
   • 接続の問題の診断に役立ちます

5. query_builder_help - Access SQL クエリの作成例を取得します

   • 必須パラメーター：query_type - 必要なクエリのヘルプの種類
   • オプション：simple_select、cross_database_join、union、aggregation、date_filtering、boolean_filtering
   • 例：query_builder_help(query_type="cross_database_join")

6. validate_query_syntax - 実行前に Access SQL の構文を検証します

   • 必須パラメーター：sql - 検証するクエリ
   • よくある Access SQL の誤りをチェックします

7. query_limitations - Access の制限事項と回避策を確認します

   • 必須パラメーター：topic - 制限事項のトピック
   • オプション：joins、performance、data_types、functions、best_practices、all
   • 例：query_limitations(topic="joins")

クロスデータベースクエリのサポート

このツールは、特別な構文を使用して複数の Access データベースにまたがるクエリをサポートします。

-- Always use [database_name].[table_name] format
SELECT [c].[CustomerName], [o].[OrderTotal]
FROM [sales_db].[Customers] AS [c], [orders_db].[Orders] AS [o]
WHERE [c].[CustomerID] = [o].[CustomerID]
AND [o].[OrderDate] > #2024-01-01#

Access SQL の重要なルール

• 日付：引用符ではなく、#YYYY-MM-DD# 形式を使用します
• ブール値：True/False ではなく、1/0 を使用します
• 文字列の連結：+ ではなく、& を使用します
• 結果の制限：LIMIT ではなく、TOP N を使用します
• 条件分岐：CASE WHEN ではなく、IIF() を使用します

既知の制限事項

クロスデータベースの JOIN

データベース間の直接 JOIN は失敗することがよくあります。以下の回避策を使用してください。

• WHERE 句によるフィルタリング：FROM [db1].[t1], [db2].[t2] WHERE [t1].[id]=[t2].[id]
• UNION 操作で結果を結合します
• データベースごとにクエリを実行し、アプリケーションコードで結果を結合します

パフォーマンス

• データベースファイルのサイズは 2GB に制限されています
• レコード数が 100k を超えると、クエリの速度が大幅に低下します
• 結果を制限するには、必ず TOP N または WHERE 句を使用してください

データ型

• ブール型フィールドには、1/0 または -1/0 が使われる場合があります
• テキストフィールドは 255 文字に制限されています（より大きな値には Memo を使用します）
• 変換関数を使用してください：CInt()、CDbl()、CStr()、CDate()

ベストプラクティス

1. すべてのテーブルで、必ず [database].[table] 構文を使用します
2. まず小さなデータセットでテストします
3. 複雑なクエリを実行する前に、validate_query_syntax を使用します
4. 制約を把握するために、query_limitations ツールを実行します
5. 可能な限り、関連するデータは同じデータベースに保存します

トラブルシューティング

エラーが発生した場合：

1. test_cross_db_connectivity を実行して、すべてのデータベースにアクセスできることを確認します
2. get_schema_tool を使用して、テーブル名と列名を確認します
3. 正しい構文の例については、query_builder_help を確認します
4. 既知の問題と回避策については、query_limitations を確認します

開発

開発環境のセットアップ

uv venv
.venv\Scripts\activate.bat
uv pip install -e .

パッケージのビルド

publish.bat

パッケージインデックスへの公開

uv pip install -U twine
uv python -m twine upload dist/*

要件

• システムに Microsoft Access Driver がインストールされている必要があります
• Python 3.7 以降