Alkemi Mcp について
Alkemi Mcpは、Snowflake、Google BigQuery、DataBricksなどに接続したAlkemi管理データを検索するMCPサーバーです。データベースのメタデータとクエリ生成を集約し、チームで一貫したアクセスを共有できます。
主な機能
- 01接続済みデータベースのデータ検索
- 02Alkemiでのデータベースメタデータ保存
- 03メタデータを用いたクエリ生成
- 04指定したプロダクトへの範囲限定
- 05HTTP MCP用のSTDIOラッパー
活用シーン
- 01接続済みデータベースのデータに質問
- 02チーム内でのデータベース検索共有
- 03選択したプロダクトへの検索限定
MCP 対応
Streamable HTTPエンドポイントとSTDIOラッパーを通じて、MCPクライアントにAlkemiデータの検索機能を提供します。Alkemiを使ってメタデータにアクセスし、クエリを生成してデータベースを検索します。
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
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
Alkemi MCP Server
Snowflake、Google BigQuery、DataBricks などのデータソースに接続された Alkemi Data を、MCP クライアントと連携させます。
これは、Streamable HTTP MCP Endpoint 用の STDIO ラッパーです。
https://api.alkemi.cloud/mcp
データラボの Alkemi で無料の API キーを取得してください。
Alkemi.ai
データベースをクエリするには、テーブルのスキーマに関する知識が必要です。また、特定の質問に答えられるクエリの例が必要になる場合もあります。そうでないと、誤った回答が返ってくる可能性があります。データベースにクエリする各エージェントや MCP クライアントに、こうした情報をすべて保持するのは大変です。また、データを共有しようとするチームでは、規模に応じて運用できません。
Alkemi MCP Server は Alkemi を使用してデータベースのメタデータを保存し、適切なクエリを生成して、実際にデータベースへクエリします。そのため、MCP サーバーをチームメイトと共有すれば、全員が同じ品質でクエリを実行できます。
インストール
Claude Desktop に OpenAI を追加するには、サーバー設定を追加します。
MacOS の場合:~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows の場合:%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
環境変数
MCP_NAME:MCP サーバーの名前です。これは任意です。複数設定する場合は、MCP クライアント上で名前が重複しないように指定する必要があります。BEARER_TOKEN:Streamable HTTP MCP サーバーの Bearer トークンです。STDIO MCP インテグレーションに必須です。PRODUCT_ID:単一の製品だけに対象を絞りたい場合の製品 ID です。これは任意です。
設定
次のように、Claude Desktop の設定から npx を使って実行できます。
{
"mcpServers": {
"alkemi": {
"command": "npx",
"args": [
"@alkemiai/alkemi-mcp"
],
"env": {
"BEARER_TOKEN": "sk-12345"
}
}
}
}
または、リポジトリをクローンした場合は、次のようにビルドして Claude Desktop の設定から使用できます。
{
"mcpServers": {
"alkemi-data": {
"command": "node",
"args": [
"/path/to/alkemi-mcp/build/index.js"
],
"env": {
"BEARER_TOKEN": "sk-12345"
}
}
}
}
MCP サーバーで使用する特定の製品を指定する場合は、PRODUCT_ID 環境変数を指定できます。また、MCP_NAME を設定すれば、複数のサーバーを設定できます。
{
"mcpServers": {
"alkemi-customer-data": {
"command": "node",
"args": [
"/path/to/alkemi-mcp/build/index.js"
],
"env": {
"MCP_NAME": "customer-data",
"PRODUCT_ID": "123",
"BEARER_TOKEN": "sk-12345"
}
},
"alkemi-web-traffic-data": {
"command": "node",
"args": [
"/path/to/alkemi-mcp/build/index.js"
],
"env": {
"MCP_NAME": "web-traffic-data",
"PRODUCT_ID": "234",
"BEARER_TOKEN": "sk-12345"
}
}
}
}
開発
依存関係をインストールします。
npm install
サーバーをビルドします。
npm run build
自動再ビルドを有効にして開発する場合:
npm run watch
デバッグ
MCP サーバーは stdio 経由で通信するため、デバッグが難しい場合があります。パッケージスクリプトとして利用できる MCP Inspector の使用をおすすめします。
npm run inspector
Inspector は、ブラウザーでデバッグツールにアクセスするための URL を表示します。
謝辞
- MCP 仕様および Claude Desktop への統合にご協力いただいた modelcontextprotocol チームと Anthropic チームに感謝します。https://modelcontextprotocol.io/introduction
コメント
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。