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DX MCP Server

DX MCP Server

ローカル
github.com/get-dxデータ・分析1221 週間前に更新

DX MCP Server について

DX MCP Serverは、AIアプリケーションからDX Data CloudのPostgresデータベースを検索し、ソフトウェアエンティティや関係、スコアカードの情報を参照するサーバーです。DXの組織データを扱うチーム向けで、ホスト型とローカル実行に対応しています。

主な機能

  1. 01自然言語によるデータベース検索
  2. 02DX Data Cloud Postgresへの接続
  3. 03エンティティと関係の情報検索
  4. 04カタログのスコアカード取得

活用シーン

  1. 01AIクライアントから組織データを検索
  2. 02ソフトウェアエンティティ間の関係を調査
  3. 03カタログのスコアカードを確認

MCP 対応

データベース検索とDXカタログのツールをMCPクライアントに公開します。ホスト型HTTPサービスまたはローカルで実行できます。

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。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

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

DX MCP Server

自然言語を使って、DX Data Cloud 内の組織データに対するクエリを作成・実行できます!

DX MCP Server を使用した AI クエリインターフェース

概要

DX MCP Server は、Claude for Desktop や Cursor などの AI アプリケーションが、DX Data Cloud データベースを操作できるようにする Python ベースのツールです。このサーバーには、次のツールが含まれています。

  • Postgres データベースへの接続を確立し、AI がデータベースに対するクエリを自ら作成して実行できるようにします
  • DX カタログツールを介して、ソフトウェアエンティティとその関係、およびスコアカードに関するコンテキストを検索・活用します

Model Context Protocol (MCP) の詳細をご覧ください。

注:DX は、AI エージェント向けの主要なインターフェースをCLIにすることを目指しており、MCP サーバーに代わる長期的な方向性として CLI に投資しています。どちらのインターフェースも引き続きサポートされます。

デモ

https://github.com/user-attachments/assets/c6ce12a5-4562-4b44-b235-2d04871c3142

はじめに

DX MCP Server の使用方法は 2 つあります。

  1. リモートホスティング(推奨):ホストされているサーバー https://ai.getdx.com/mcp に接続します
  2. ローカルホスティング:お使いのマシンでサーバーを実行します
前提条件
  • Data Cloud にアクセスできる DX アカウント

  • リモートホスティングの場合:

    • DX アカウント設定で生成した DX API トークン
      • 管理者は読み取りスコープを付与した組織 API トークンを作成でき、管理者以外のユーザーは MCP サーバーでの認証に個人アクセストークンを生成できます。
  • ローカルホスティングの場合:

    • Python 3.10 以降
    • データベース接続 URL(DX のDB Users 設定ページで設定)
    • DX アカウント設定で生成した DX API トークン
      • 管理者は読み取りスコープを付与した組織 API トークンを作成でき、管理者以外のユーザーは MCP サーバーでの認証に個人アクセストークンを生成できます。

オプション 1:リモートホスティング(推奨)

ホスト型 MCP サーバーはストリーミング可能な HTTP トランスポートを使用し、https://ai.getdx.com/mcp で利用できます。このオプションではローカルへのインストールは不要です。HTTP トランスポートを使用するように AI クライアントで MCP を設定し、有効な DX API トークンを指定するだけです。

Claude Code

ターミナルで次のコマンドを実行します。

claude mcp add --transport http dx-mcp https://ai.getdx.com/mcp --header "Authorization: Bearer [YOUR_DX_API_TOKEN]"
Cursor

この設定を MCP 設定に追加します(Cursor > Settings > Cursor Settings > MCP)。

{
  "mcpServers": {
    "dx-mcp": {
      "url": "https://ai.getdx.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer [YOUR_DX_API_TOKEN]"
      }
    }
  }
}

オプション 2:ローカルインストール

DX MCP Server をローカルで実行する場合は、PyPI からインストールするか、ソースから実行できます。

インストール方法 1:PyPI からインストール

pip を使用してパッケージをインストールします。

pip install dx-mcp-server

macOS ユーザーへの注意:「externally-managed-environment」エラーが発生した場合は、代わりに pipx を使用してください。

pipx install dx-mcp-server
インストール方法 2:ソースからクローン

このリポジトリをクローンして、ソースから実行します。

git clone https://github.com/get-dx/dx-mcp-server
cd dx-mcp-server
設定

インストール後、適切な設定を AI クライアントに追加します。

Claude Code

ターミナルで次のコマンドを実行します(インストール方法に応じて調整してください)。

# If installed via pip/pipx
claude mcp add dx-mcp-server --env DB_URL=YOUR_DB_URL --env WEB_API_TOKEN=YOUR_DX_API_TOKEN -- $(which dx-mcp-server)
Claude for Desktop

Claude > Settings > Developer > Edit Config をクリックして、次の内容を追加します。

pip でインストールした場合:

{
  "mcpServers": {
    "dx-mcp": {
      "command": "dx-mcp-server", 
      "args": ["run"],
      "env": {
        "DB_URL": "YOUR-DATABASE-URL",
        "WEB_API_TOKEN": "YOUR_DX_API_TOKEN"
      }
    }
  }
}

ソースから実行する場合:

{
  "mcpServers": {
    "dx-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": ["--directory", "/path/to/dx-mcp-server", "run", "-m", "dx_mcp_server", "run"],
      "env": {
        "DB_URL": "YOUR-DATABASE-URL",
        "WEB_API_TOKEN": "YOUR-DX-API-TOKEN"
      }
    }
  }
}
Cursor

Cursor > Settings > Cursor Settings > MCP > Add new global MCP Server をクリックして、次の内容を追加します。

pip でインストールした場合:

{
  "mcpServers": {
    "dx-mcp": {
      "command": "dx-mcp-server", 
      "args": ["run"],
      "env": {
        "DB_URL": "YOUR-DATABASE-URL",
        "WEB_API_TOKEN": "YOUR-DX-API-TOKEN"
      }
    }
  }
}

ソースから実行する場合:

{
  "mcpServers": {
    "dx-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": ["--directory", "/path/to/dx-mcp-server", "run", "-m", "dx_mcp_server", "run"],
      "env": {
        "DB_URL": "YOUR-DATABASE-URL",
        "WEB_API_TOKEN": "YOUR-DX-API-TOKEN"
      }
    }
  }
}
設定パラメーター
  • DB_URL(必須):DX Data Cloud Postgres の接続文字列です。DX DB Users の設定から取得してください。
    • 形式:postgresql://username:password@host:port/database
  • WEB_API_TOKEN:DX API Token(組織トークンまたは個人アクセストークン)です。カタログやエンティティ関連の追加ツールを有効にします。DX アカウントの設定で確認できます。
使用方法

設定を保存したら、AI クライアントを再起動してください。利用可能な MCP サーバーに「dx-mcp」が表示されます。データやカタログについて質問すると、AI がこれらのツールを使ってデータベースにクエリを実行するか、該当する Web API にアクセスします。


トラブルシューティング

パスの解決に関する問題

最もよくある問題は、GUI アプリケーションがターミナルと同じ PATH 環境変数を引き継がないため、MCP クライアントが dx-mcp-server/uv コマンドを見つけられないことです。解決するには、json 設定で実行ファイルのフルパスを指定してください。

pip/pipx でインストールした場合:

dx-mcp-server のフルパスを確認します。

# Find the path on macOS/Linux
which dx-mcp-server

# Find the path on Windows (in Command Prompt)
where dx-mcp-server

次に、設定でフルパスを使用します。

{
  "mcpServers": {
    "dx-mcp": {
      "command": "/full/path/to/dx-mcp-server",
      "args": ["run"],
      "env": {
        "DB_URL": "YOUR-DATABASE-URL",
        "WEB_API_TOKEN": "YOUR-DX-API-TOKEN"
      }
    }
  }
}
ソースからインストールした場合:

uv のフルパスを確認します。

# Find the path on macOS/Linux
which uv

# Find the path on Windows (in Command Prompt)
where uv

次に、設定でフルパスを使用します。

{
  "mcpServers": {
    "dx-mcp": {
      "command": "/full/path/to/uv",
      "args": ["--directory", "/absolute/path/to/dx-mcp-server", "run", "-m", "dx_mcp_server", "run"],
      "env": {
        "DB_URL": "YOUR-DATABASE-URL",
        "WEB_API_TOKEN": "YOUR-DX-API-TOKEN"
      }
    }
  }
}
ログの確認

引き続き問題が発生する場合:

  • Claude Desktop:次の場所でログを確認してください。

    • macOS:~/Library/Logs/Claude/
    • Windows:%APPDATA%\Claude\logs\
  • Cursor:次の場所でログを確認してください。

    • macOS:~/Library/Application Support/Cursor/logs/[SESSION_ID]
    • Windows:%APPDATA%\Cursor\logs\[SESSION_ID]

ログには、MCP サーバーの起動時または実行時の警告メッセージとエラーメッセージが表示されます。

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。