clickhouse-dataops-mcp について
clickhouse-dataops-mcpは、DataOpsチーム向けの読み取り専用ClickHouse MCPサーバーです。クエリ実行に加え、最適化の助言、パイプライン遅延分析、データ品質検査を行い、診断機能と安全制御を備えています。
主な機能
- 01パーティション警告付きSELECT実行
- 02EXPLAINによるクエリ分析
- 03スキーマとテーブル一覧の確認
- 04CDCパイプライン遅延の測定
- 05データ品質問題の検出
- 06低速クエリとディスク使用量の診断
活用シーン
- 01実行計画と最適化案の確認
- 02CDC各セグメントの遅延監視
- 03NULL・重複・欠損の検査
- 04低速クエリやストレージ使用量の調査
MCP 対応
MCPクライアントにClickHouseのクエリ実行とDataOps診断ツールを提供します。読み取り専用で、DDL、DML、複数文の入力はブロックされます。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
ツール
ツール一覧はまだ取得されていません
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
clickhouse-dataops-mcp
mcp-name: io.github.Aguantar/clickhouse-dataops-mcp
クエリの最適化、パイプラインのレイテンシ分析、データ品質の監視に対応した、DataOps に特化した ClickHouse 用 MCP サーバーです。
機能
クエリを実行するだけの汎用的な ClickHouse MCP サーバーとは異なり、このサーバーはクエリ最適化アドバイザーとして機能します。
ch_query— SELECT を実行し、パーティションプルーニングに関する警告を自動で表示しますch_explain_query— EXPLAIN に基づいて分析し、最適化の提案を行いますch_table_schema— テーブルの包括的なメタデータ(列、キー、パーティション、サンプル)を表示しますch_pipeline_latency— CDC パイプラインのセグメント別レイテンシ(p50/p95/p99)を表示しますch_data_quality— NULL/重複/欠落を検出し、市場カバレッジをチェックしますch_slow_queries— 遅いクエリを検出し、根本原因を診断しますch_disk_usage— TTL と最適化の推奨事項を含むディスク分析を行いますch_list_tables— 説明が組み込まれたテーブルカタログを表示します
安全性
すべてのクエリは読み取り専用です。DDL/DML 操作は SQL 検証レイヤーでブロックされます。
- ブロック対象:
DROP、TRUNCATE、DELETE、ALTER、INSERT、UPDATE、CREATEなど - 複数ステートメントのクエリはブロックされます(
;区切り) - コメントによるバイパスを防止します(検証前にコメントを削除)
- システムテーブルは許可リストに登録されたものに制限されます
- クエリタイムアウト:30 秒
- 行数制限を適用します
インストール
pip install clickhouse-dataops-mcp
Claude Code での使用方法
.mcp.json に追加してください。
{
"mcpServers": {
"clickhouse": {
"command": "clickhouse-mcp-server",
"env": {
"CLICKHOUSE_HOST": "localhost",
"CLICKHOUSE_PORT": "8123",
"CLICKHOUSE_DATABASE": "cdc_pipeline"
}
}
}
}
環境変数
| 変数 | デフォルト値 | 説明 |
|---|---|---|
CLICKHOUSE_HOST | localhost | ClickHouse の HTTP ホスト |
CLICKHOUSE_PORT | 8123 | ClickHouse の HTTP ポート |
CLICKHOUSE_USER | default | ClickHouse のユーザー名 |
CLICKHOUSE_PASSWORD | (empty) | ClickHouse のパスワード |
CLICKHOUSE_DATABASE | cdc_pipeline | デフォルトのデータベース |
CLICKHOUSE_QUERY_TIMEOUT | 30 | クエリタイムアウト(秒) |
ライセンス
MIT
コメント
Markdown 対応
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。