mcpField
L
lakexpress-mcp

lakexpress-mcp

ローカル
github.com/arpe-ioデータベース132 週間前に更新

lakexpress-mcp について

lakexpress-mcpは、LakeXpressのデータベースからParquetへのエクスポート、同期管理、データレイクへの公開機能をMCPクライアントに提供します。複数のDB、ストレージ、公開先に対応し、コマンドのプレビューとワークフロー提案を備えています。

主な機能

  1. 0114種のサブコマンドのプレビューと検証
  2. 025種のソースデータベースに対応
  3. 036種のストレージバックエンドに対応
  4. 047種の公開先に対応
  5. 05認証ファイルの検証
  6. 06用途に応じたコマンドワークフローの提案

活用シーン

  1. 01データベースデータのParquet形式へのエクスポート
  2. 02同期設定とデータレイクへの公開
  3. 03認証ファイル内の指定auth_idの確認

MCP 対応

MCPクライアントに、LakeXpressコマンドのプレビューと確認後の実行、認証ファイルの検証、機能一覧、ワークフロー提案、バージョン照会を提供します。

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。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"arpe-io-lakexpress": {
"command": "uvx",
"args": [
"lakexpress-mcp"
],
"env": {
"LAKEXPRESS_PATH": "<LAKEXPRESS_PATH>",
"LAKEXPRESS_TIMEOUT": "<LAKEXPRESS_TIMEOUT>",
"LAKEXPRESS_LOG_DIR": "<LAKEXPRESS_LOG_DIR>",
"FASTBCP_DIR_PATH": "<FASTBCP_DIR_PATH>",
"LOG_LEVEL": "<LOG_LEVEL>"
}
}
}
}
起動コマンドuvx lakexpress-mcp
設定が必要な環境変数
LAKEXPRESS_PATHPath to the LakeXpress binary (optional — server runs in preview-only mode without it)
LAKEXPRESS_TIMEOUTExecution timeout in seconds (default: 3600)
LAKEXPRESS_LOG_DIRDirectory for execution logs (default: ./logs)
FASTBCP_DIR_PATHPath to FastBCP binary directory (auto-fills fastbcp_dir_path parameter)
LOG_LEVELLogging level: DEBUG, INFO, WARNING, ERROR (default: INFO)

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
pypilakexpress-mcp0.1.6

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

LakeXpress MCP Server

PyPI License: MIT MCP Registry

LakeXpress 向けの Model Context Protocol(MCP)サーバーです。同期管理とデータレイクへの公開機能を備えた、データベースから Parquet へのエクスポートツールです。

機能

  • 14 個のサブコマンドに対応:ログデータベース管理、設定管理、同期の実行、ステータス確認、クリーンアップ
  • 5 種類のソースデータベース:SQL Server、PostgreSQL、Oracle、MySQL、MariaDB
  • 6 種類のログデータベース:SQL Server、PostgreSQL、MySQL、MariaDB、SQLite、DuckDB
  • 6 種類のストレージバックエンド:ローカル、S3、S3 互換、GCS、Azure ADLS Gen2、OneLake
  • 7 種類の公開先:Snowflake、Databricks、Fabric、BigQuery、MotherDuck、Glue、DuckLake
  • 安全確認付きで、実行前にコマンドをプレビュー
  • 認証ファイルの検証
  • ユースケースに基づくワークフローの提案

インストール

pip install -e ".[dev]"

Claude Code の設定

Claude Code の MCP 設定に追加します:

{
  "mcpServers": {
    "lakexpress": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "src.server"],
      "cwd": "/path/to/lakexpress-mcp",
      "env": {
        "LAKEXPRESS_PATH": "/path/to/LakeXpress",
        "LAKEXPRESS_TIMEOUT": "3600",
        "LAKEXPRESS_LOG_DIR": "./logs",
        "FASTBCP_DIR_PATH": "/path/to/FastBCP/"
      }
    }
  }
}

または、インストール済みのエントリポイントを使用します:

{
  "mcpServers": {
    "lakexpress": {
      "command": "lakexpress-mcp",
      "env": {
        "LAKEXPRESS_PATH": "/path/to/LakeXpress",
        "FASTBCP_DIR_PATH": "/path/to/FastBCP/"
      }
    }
  }
}

ツール

preview_command

実行せずに、任意の LakeXpress CLI コマンドを構築してプレビューします。すべての 14 個のサブコマンドに対応し、パラメーターを完全に検証します。

execute_command

事前にプレビューしたコマンドを実行します。安全対策として confirmation: true が必要です。

validate_auth_file

認証ファイルが存在し、有効な JSON であることを検証します。必要に応じて、特定の auth_id エントリも確認します。

list_capabilities

対応しているすべてのソースデータベース、ログデータベース、ストレージバックエンド、公開先、圧縮形式、および利用可能なコマンドを一覧表示します。

suggest_workflow

ユースケース(ソース DB の種類、ストレージの保存先、任意の公開先)に基づいて、パラメーターの例とともに LakeXpress コマンドの一連の手順を提案します。

get_version

検出された LakeXpress バイナリのバージョンと機能を報告します。

ワークフローの例

# 1. Initialize the log database (first-time setup)
LakeXpress logdb init -a auth.json --log_db_auth_id export_db

# 2. Create a sync configuration
LakeXpress config create -a auth.json --log_db_auth_id export_db \
  --source_db_auth_id prod_db --source_schema_name sales \
  --output_dir ./exports --compression_type Zstd

# 3. Execute the sync
LakeXpress sync --sync_id <sync_id>

# 4. Check status
LakeXpress status -a auth.json --log_db_auth_id export_db --sync_id <sync_id>

環境変数

変数デフォルト説明
LAKEXPRESS_PATH./LakeXpressLakeXpress バイナリへのパス
LAKEXPRESS_TIMEOUT3600コマンド実行のタイムアウト(秒)
LAKEXPRESS_LOG_DIR./logs実行ログのディレクトリ
FASTBCP_DIR_PATH(empty)FastBCP バイナリディレクトリへのパス(fastbcp_dir_path パラメーターに自動入力)
LOG_LEVELINFOログレベル(DEBUG、INFO、WARNING、ERROR)

開発

# Install dev dependencies
pip install -e ".[dev]"

# Run tests
python -m pytest tests/ -v

# Run with coverage
python -m pytest tests/ -v --cov=src --cov-report=term-missing

ライセンス

MIT

コメント

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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。