openGauss MCP server build with FastMCP について
FastMCP 2.0で構築されたopenGauss向けMCPサーバーです。MCPワークフローからopenGaussデータベースへ接続する用途を想定し、3種類のトランスポートと接続・サーバー設定に対応します。
主な機能
- 01Stdio、SSE、Streamable-HTTPに対応
- 02ホスト、ポート、パスの設定
- 03環境変数または.envで接続設定
活用シーン
- 01MCPクライアントをopenGaussに接続
- 02デプロイに使うトランスポートを選択
MCP 対応
MCPサーバーはopenGaussに接続します。READMEには、クライアントに公開するデータベース操作やツールの記載はありません。
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。
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。
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
openGauss 用 Model Context Protocol サーバー
機能
- FastMCP 2.0 で構築されています。
- Stdio、SSE、Streamable-Http のトランスポート方式をサポートしています。
- MCP サーバーのトランスポート方式、待ち受けポート、ホスト、パスは、コマンドライン引数で設定できます。
- openGauss の接続パラメーターは、環境変数または .env ファイルで設定できます。
デプロイ
注:uv と python >= 3.12 が必要です。
git clone https://github.com/HowardQin/fastmcp-opengauss.git
cd fastmcp-opengauss
cp .env.example .env
uv sync
openGauss の接続パラメーターは .env から読み込まれます。例:
OPENGAUSS_HOST=172.32.148.228
OPENGAUSS_PORT=31001
OPENGAUSS_USER=app
OPENGAUSS_PASSWORD=Postgres1234
OPENGAUSS_DBNAME=app
同名の環境変数を設定すると、これらのパラメーターを上書きできます。
Claude Desktop での使用
Claude Desktop は Stdio モードのみをサポートしているため、claude_desktop_config.json に Stdio の起動コマンドを追加します:
{
"mcpServers": {
"openGauss": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"C:\\Users\\qinh\\fastmcp-opengauss",
"run",
"server.py",
"--transport",
"stdio"
]
}
}
}
CherryStudio での使用
CherryStudio は Stdio、SSE、Streamable-Http の3つのトランスポート方式すべてをサポートしています。
Stdio:
引数:
--directory
C:\Users\qinh\fastmcp-opengauss
run
server.py
--transport=stdio
SSE:
SSE トランスポートモードでは、独立した MCP サーバーを起動する必要があります。プロジェクトのルートディレクトリで次のコマンドを実行するか、--directory でプロジェクトのルートディレクトリを指定して、任意のディレクトリから実行します:
uv --directory C:\Users\qinh\fastmcp-opengauss run .\server.py --transport=sse --port=8000 --path=/sse --host=0.0.0.0
次に、SSE MCP サーバーに接続するよう CherryStudio を設定します:

Streamable-Http:
Streamable-Http では、独立した MCP サーバーを起動する必要があります。プロジェクトのルートディレクトリで次のコマンドを実行するか、--directory でプロジェクトのルートディレクトリを指定して、任意のディレクトリから実行します:
uv --directory C:\Users\qinh\fastmcp-opengauss run .\server.py --transport=streamable-http --port=8000 --path=/mcp --host=0.0.0.0
次に、Streamable-Http MCP サーバーに接続するよう CherryStudio を設定します:

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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。