icedq-tools

iceDQ MCP サーバー

AI アシスタントをiceDQ Data Reliability Platformに接続します

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仕組み

iceDQ MCP サーバーは、Claude Desktop、VS Code、Cursor、Claude Codeを iceDQ Data Reliability Platformのインスタンスに接続し、自然言語でデータ品質を管理できるようにします。 AI アシスタントに、データベース、ファイル、REST APIの探索、データのプロファイリング、 Validation、Duplicate、Checksum、Pushdown、Reconciliationの各ルール（API ValidationおよびAPI Reconを含む）の作成を依頼できます。その後、会話を通じて実行、監視、結果の分析まで行えます。

MCP ツールで作成されたルールは直ちに公開され、実行できる状態になります。また、サーバーには、 ルールの作成、比較、APIテスト、実行、スケジュール設定を案内する8つのエージェントスキル（skills/）が含まれています。パラメーター名とスキーマはTOOLS.mdに記載されています。

データ品質ライフサイクル全体を網羅する49個のツール：

機能	できること
データ探索	ワークスペース、接続、データベース、スキーマ、テーブル、カラム、ファイル、REST APIを参照する
データプロファイリング	実際のサンプルデータを取得し、品質指標（NULL、パターン、型）を分析する
AIによる提案	データプロファイルに基づくインテリジェントなチェックの推奨を取得する
検証ルール	データベース、ファイル、API上で、行単位のNotNull、Format、ValidValues、Length、Date、カスタムGroovyチェックを実行する
重複検出	ビジネスキー、複合キー、または条件に基づいて重複を特定する
Pushdownルール	SQL駆動の集計検証（GROUP BY、JOIN、参照整合性）を実行する
Checksumルール	2つの異なる接続間で、データソースをまたいだ比較（行数、合計）を行う
Reconciliation	AIによる結合キーのマッピングを利用して、データベース、ファイル、API間で行単位の照合を行う
ワークフロー	複数のルールを連結し、順次実行するワークフローを作成する
スケジュール	1回限り、毎日、または毎週のスケジュールでルールの実行を自動化する
カスタム関数	Java/Groovy UDF（EvaluatorまたはProcessor型）を作成・更新する
データウェアハウスのクエリ	iceDQの実行履歴データセットに対して、構造化されたスキーマ検証済みクエリを実行する
実行と監視	オンデマンドでルールを実行し、ステータスを追跡して例外レポートを表示する
組織管理	フォルダーの管理、ルールの一括移動、再利用可能なパラメーターの作成を行う

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システム要件

要件	詳細
オペレーティングシステム	Windows 10+、macOS 10.15+、または Linux (下記の注記を参照)
AI クライアント	次のいずれか：Claude Desktop、VS Code、または Cursor（最新バージョン）
Node.js	20.0.0+ (npx ベースのセットアップに必要です。Claude Desktop 拡張機能には独自のランタイムが含まれています)
iceDQ	v7.5.0+ と有効なユーザーアカウント

Linux ユーザー： npx 方式でインストールしてください（VS Code と Cursor で動作します）。パッケージ化された Claude Desktop 拡張機能（.mcpb）は、Claude Desktop 自体に Linux 版がないため、現在は macOS と Windows のみで利用できます。

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クイックスタート

ステップ 1 — iceDQ の認証情報を取得する

MCP サーバーを設定する前に、iceDQ インスタンスから次の 6 つの値を取得する必要があります。

• iceDQ ベース URL
• Realm（デフォルトは iam.icedq）
• Client ID と Client Secret（iceDQ → Administration → Security → Client Credentials で作成）
• iceDQ のユーザー名とパスワード
• Organization ID（任意のルールのメタデータから確認）

スクリーンショット付きの詳しい手順については、認証情報ガイドを参照してください。

ステップ 2 — npm でインストールする

iceDQ MCP Server は npm で @icedq/mcp-server として公開されています。ほとんどの AI クライアントでは、npx で自動的に起動できるため、手動でのダウンロードやビルドは不要です。

AI クライアントの MCP 設定に次の内容を追加してください。

{
  "mcpServers": {
    "icedq": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@icedq/mcp-server"],
      "env": {
        "ICEDQ_BASE_URL": "https://app.icedq.net",
        "ICEDQ_REALM": "iam.icedq",
        "ICEDQ_CLIENT_ID": "<your-client-id>",
        "ICEDQ_CLIENT_SECRET": "<your-client-secret>",
        "AUTH_TYPE": "username_password",
        "ICEDQ_USERNAME": "<your-username>",
        "ICEDQ_PASSWORD": "<your-password>",
        "ICEDQ_ORG_ID": "<your-org-id>",
        "NODE_OPTIONS": "--use-system-ca"
      }
    }
  }
}

設定リファレンス

変数	必須	説明
ICEDQ_BASE_URL	はい	iceDQ インスタンスのベース URL（例：https://app.icedq.net）
ICEDQ_REALM	はい	認証レルム（デフォルトは iam.icedq）
ICEDQ_CLIENT_ID	はい	API 認証用 OAuth クライアント ID
AUTH_TYPE	はい	username_password、access_token、または device_flow
ICEDQ_ORG_ID	はい	iceDQ 組織 ID
ICEDQ_CLIENT_SECRET	username_password の場合	OAuth クライアントシークレット
ICEDQ_USERNAME	username_password の場合	iceDQ のユーザー名
ICEDQ_PASSWORD	username_password の場合	iceDQ のパスワード
TOKENS_PATH	access_token の場合	accessToken と refreshToken を含むトークン JSON ファイルへのパス
REMEMBER_ME	任意、device_flow の場合	デフォルトではキャッシュされたセッションを記憶します。保存されたトークンを消去し、ブラウザーで新たにログインするには false に設定します
VERIFY_SSL	任意	デフォルトは true です。自己署名証明書の場合にのみ false に設定します
REQUEST_TIMEOUT	任意	API リクエストのタイムアウト（秒）（デフォルトは 30）
DEBUG	任意	詳細ログを有効にするには true に設定します
LOG_LEVEL	任意	error、warn、info、または debug（デフォルトは info）
NODE_OPTIONS	任意	Node が OS の証明書ストアを信頼するよう、--use-system-ca に設定します（iceDQ インスタンスが企業 CA または自己署名 CA を使用している場合に必要です）

Claude Desktop ユーザーは、JSON を編集する代わりにパッケージ化された拡張機能をインストールできます。以下のセットアップガイドに従ってください。

代替方法：デバイスフロー認証（パスワード不要）

ユーザー名とパスワードを入力する代わりに、デバイスフロー（RFC 8628）で認証できます。サーバーがブラウザーのログインページを開き、トークンは OS のキーチェーン（Windows Credential Manager、macOS Keychain、または Linux libsecret）に安全にキャッシュされるため、ログインは一度だけで済みます。これは、SSO／MFA が有効なアカウントや、MCP 設定に認証情報を保存したくない共有マシンに推奨される方法です。

{
  "mcpServers": {
    "icedq": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@icedq/mcp-server"],
      "env": {
        "ICEDQ_BASE_URL": "https://app.icedq.net",
        "ICEDQ_REALM": "iam.icedq",
        "ICEDQ_CLIENT_ID": "<your-client-id>",
        "AUTH_TYPE": "device_flow",
        "ICEDQ_ORG_ID": "<your-org-id>",
        "NODE_OPTIONS": "--use-system-ca"
      }
    }
  }
}

初回起動時、サーバーは確認用 URL とコードをコンソールに表示し、自動的にブラウザーを開きます。ログインすると、トークンはキャッシュされ（OS のキーチェーンを使用し、利用できない場合はトークンファイルに保存）、以降の起動時には自動的に更新されるため、再認証は不要です。毎回キャッシュを使わず、新たにログインするには REMEMBER_ME=false に設定します。詳しくはデバイスフローの内部ガイドを参照してください。

代替方法：アクセストークン認証（事前発行済みトークン）

OAuth のアクセストークンとリフレッシュトークンのペア（独自の自動化処理や以前のログインで発行されたものなど）をすでにお持ちの場合は、認証情報を直接指定する代わりに、トークン JSON ファイルをサーバーに指定します。

{
  "mcpServers": {
    "icedq": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@icedq/mcp-server"],
      "env": {
        "ICEDQ_BASE_URL": "https://app.icedq.net",
        "ICEDQ_REALM": "iam.icedq",
        "ICEDQ_CLIENT_ID": "<your-client-id>",
        "AUTH_TYPE": "access_token",
        "TOKENS_PATH": "/path/to/tokens.json",
        "ICEDQ_ORG_ID": "<your-org-id>",
        "NODE_OPTIONS": "--use-system-ca"
      }
    }
  }
}

TOKENS_PATH には、次の形式の JSON ファイルを指定する必要があります。

{
  "accessToken": "<JWT access token>",
  "refreshToken": "<JWT refresh token>"
}

サーバーは起動時にこのファイルを読み込み、アクセストークンの有効期限が切れるまで使用します。その後、リフレッシュトークンを使って自動的にトークンを更新し、ファイルを書き換えます。ブラウザーやパスワードの入力は必要ありません。対話型ログインができないヘッドレス自動化、CI、サーバー間連携には、この方法をおすすめします。

セットアップガイド

お使いの AI クライアントを選択して、手順に沿って設定してください。

クライアント	ガイド
Claude Desktop	Claude Desktop へのインストール
VS Code + Copilot Chat	VS Code のセットアップ
VS Code + Claude Code	Claude Code のセットアップ
Cursor	Cursor のセットアップ

認証の設定については、 認証ガイドをご覧ください。

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使用例

1. データを確認する

プロンプト： iceDQ のワークスペースを一覧表示し、接続を表示してください

応答：

2 件のワークスペースが見つかりました：

• Production_DQ（アクティブ）
• Development_DQ（アクティブ）

Production_DQ には 3 件の接続があります：

• SQL_Server_Production（SqlServer）- アクティブ
• Snowflake_Warehouse（Snowflake）- アクティブ
• Azure_DataLake（AzureBlob）- アクティブ

2. データ品質をプロファイリングする

プロンプト： Customers テーブルからサンプルデータを取得し、品質チェックを提案してください

応答：

dbo.Customers から 10 行を取得しました。プロファイリング結果：

Email：33% が NULL、値の 60% が有効なメールアドレスのパターン FirstName：空の値を 1 件検出 Status：異なる値が 2 件：Active、Inactive CreatedDate：日付パターン yyyy-MM-dd を検出

提案するチェック：

1. Email - NotNull（NULL を 33% 検出）
2. Email - Format：メールアドレスのパターン
3. FirstName - NotNull（空の値を検出）
4. Status - ValidValues：Active、Inactive
5. CreatedDate - 日付形式：yyyy-MM-dd

3. 検証ルールを作成する

プロンプト： 提案されたチェックを使用して、Customer_Quality_Checks という検証ルールを作成してください

応答：

ルールを作成しました！ ルール ID：rule-12345678-abcd-ef01-2345-678901234567 名前：Customer_Quality_Checks チェック：5 件のチェックを設定 ステータス：公開済み（実行可能）

4. 重複を検出する

プロンプト： Customers テーブルで重複するメールアドレスを確認してください

応答：

重複検出ルールを作成しました！ ルール ID：rule-aabbccdd-1122-3344-5566-778899001122 名前：Customer_Email_Duplicates 列：Email ステータス：公開済み（実行可能）

5. ソース間でデータを比較する

プロンプト： SQL Server の Orders テーブルと Snowflake の FACT_ORDERS の行数を比較してください

応答：

チェックサムルールを作成しました！ ルール ID：rule-eeff0011-2233-4455-6677-889900aabbcc 名前：Orders_vs_FACT_ORDERS_Checksum ソース：SQL_Server_Production / dbo.Orders ターゲット：Snowflake_Warehouse / DATAOPS_DW.FACT_ORDERS チェック：SOURCE_COUNT - TARGET_COUNT == 0

6. 実行と監視

プロンプト： Customer_Quality_Checks ルールを実行し、結果を表示してください

応答：

実行が完了しました！ ステータス：成功 ソース行数：1,000 例外：5 行が検証に失敗しました 終了コード：5

内訳：

• Email_NotNull：3 件の失敗
• Email_Format：1 件の失敗
• FirstName_NotNull：1 件の失敗

7. ルール実行履歴を分析する

プロンプト： 先月実行されたすべてのルールを分析し、合格、失敗、エラーになったルールの概要を教えてください

応答：

実行の概要 — 過去 30 日間

実行されたルールの合計：24

合格：17 ルール

• Customer_Quality_Checks — 例外 0 件
• Orders_NotNull_Check — 例外 0 件
• Product_Format_Validation — 例外 0 件
• ... 残り 14 件

失敗：5 ルール（例外が見つかりました）

• Email_Duplicate_Check — 例外 312 件
• Orders_vs_FACT_ORDERS_Checksum — 件数の不一致が検出されました
• Address_Format_Check — 例外 87 件
• ... 残り 2 件

エラー：2 ルール（実行が完了しませんでした）

• Inventory_Recon_Rule — 接続がタイムアウトしました
• Sales_Pushdown_Check — クエリ構文エラー

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エージェントスキル

サーバーには skills/ に 8 つのスキルが含まれており（Claude プラグインにもパッケージされています）。各スキルは自己完結型です。共有リファレンスは skills/_shared/ で編集し、sync.sh でコピーします。

スキル	使用する場面
icedq-suggest-checks	推奨事項、カバレッジ分析、またはテスト計画が必要な場合
icedq-author-rules	チェック内容がすでに決まっている場合（または別のスキルからルール仕様を引き継いだ場合）
icedq-compare-datasets	2 つのデータセット間の移行認定、または継続的な照合を行う場合
icedq-mapping-doc-rules	マッピングドキュメントからチェックを導き出す場合
icedq-etl-code-rules	ETL／SQL／dbt コードからチェックを導き出す場合
icedq-api-testing	ソースが名前付きの REST API である場合（検証またはバックエンドとの照合）
icedq-run-and-report	既存のルール／ワークフローを実行し、例外レポートを確認する場合
icedq-schedule-and-monitor	既存のルールを自動化し、スケジュール履歴を確認する場合

スキルとサーバーバージョンの互換性ポリシーについては skills/COMPATIBILITY.md を、評価スイートについては evals/README.md を参照してください。

ツールの完全なリファレンス

完全な名称、パラメーター、カテゴリ別の件数は ツールリファレンス（49 ツール）に記載されています。概要：

検出と探索（11 ツール）

ツール	説明
ワークスペースの一覧	iceDQ インスタンス内のすべてのワークスペースを一覧表示します
接続の一覧	ワークスペース内のデータソース接続を一覧表示します
接続のテスト	データソース接続の接続性をテストします
フォルダーの一覧	ルール、ワークフロー、スケジュール、パラメーターを整理するフォルダーを一覧表示します
ルールの一覧	フォルダー、名前、状態、または種類でルールを検索および絞り込みます
ワークフローの一覧	ワークスペース内のすべてのワークフローを一覧表示します
スケジュールの一覧	ワークスペース内のすべてのスケジュールを一覧表示します
データベースメタデータの取得	接続の詳細とデータベースの機能を取得します
接続メタデータの一覧	接続のデータベース、スキーマ、テーブル、または列を参照します
ルールの取得	ルールの設定、チェック、メタデータをすべて取得します
ガイダンスの取得	複数ステップのタスクを開始する前に、ワークフローを段階的に案内します

データ分析とプロファイリング（6 ツール）

ツール	説明
サンプルデータを取得	データベーステーブルまたはカスタム SQL クエリから実際の行を取得します
ファイルを一覧表示	フラットファイル接続（Azure Blob、S3、ローカル）で利用可能なファイルを一覧表示します
ファイルのサンプルデータを取得	ファイル（CSV、Parquet、Excel、JSON、XML）からサンプルデータを取得し、そのスキーマを登録します
API のサンプルデータを取得	REST API エンドポイントからサンプルデータを取得し、そのスキーマを登録します
データをプロファイリング	サンプルデータの NULL 値、パターン、型、一意性を分析します
品質チェックを提案	プロファイリングしたデータに基づき、AI がチェックを提案します

ルールの作成（6 ツール）

ツール	説明
検証ルールを作成	NotNull、Format、ValidValues、Length、Date、Custom チェックによる行レベルの検証
重複ルールを作成	単一または複合列で重複を検出します
プッシュダウンルールを作成	SQL による集計およびテーブル間の検証
チェックサムルールを作成	ソース間の数値比較（COUNT、SUM、AVG）
照合マッピングを分析	AI による結合キーと列のマッピングの提案
照合ルールを作成	ソース間の行レベルの照合

ルール管理（3 ツール）

ツール	説明
ルールを更新	チェックの追加・削除、ソーステーブルまたは SQL の変更
ルールまたはワークフローを移動	ルールまたはワークフローをフォルダー間で移動します（一括処理に対応、非同期）
タスクのステータスを確認	移動などの非同期操作を監視します

カスタム関数（3 ツール）

ツール	説明
カスタム関数を管理	Java/Groovy UDF（Evaluator または Processor タイプ）を作成または更新します
カスタム関数を一覧表示	ワークスペース内のすべての UDF を一覧表示します
カスタム関数を取得	UDF の完全なソースコードとメタデータを取得します

ワークフロー（2 ツール）

ツール	説明
ワークフローを作成	複数のルールを順次実行するワークフローにまとめます
ワークフローのルールを更新	既存のワークフローにルールを追加または削除します

スケジュール（3 ツール）

ツール	説明
スケジュールを作成	ルールまたはワークフローの自動実行をスケジュールします
スケジュールを変更	スケジュールの日時、繰り返し、または設定を更新します
スケジュールにルール／ワークフローを追加	既存のスケジュールにルールまたはワークフローを追加します

パラメーター（4 ツール）

ツール	説明
パラメーターの一覧表示	ワークスペース内のパラメーターを一覧表示し、検索します
パラメーターの取得	キーと値のペアを含む、パラメーターの詳細を取得します
パラメーターの作成または更新	パラメーターを新規作成するか、既存のものを更新します
CSV の解析とパラメーターの作成	CSV ファイルからパラメーターのキーと値のペアをインポートします

データウェアハウスのクエリ（3 ツール）

ツール	説明
データウェアハウスのクエリスキーマ	クエリで利用できるデータセット、列、メトリクス、結合を確認します
データウェアハウスのクエリ実行	スキーマ検証済みの構造化データウェアハウスクエリを実行します
構造化クエリの検証と説明	クエリをドライランし、実行前に生成された SQL をプレビューします

実行とモニタリング（7 ツール）

ツール	説明
ルールまたはワークフローの実行	1 つ以上のルールまたはワークフローをオンデマンドで実行します
スケジュールの実行	スケジュールをオンデマンドでトリガーします
ルール／ワークフローの実行履歴取得	ルールまたはワークフローの実行履歴を表示します
ワークフローの実行状況または結果取得	実行の進行状況を追跡するか、アクティビティごとの詳細な結果を取得します
スケジューラーの実行履歴取得	スケジュールの実行履歴を表示します
チェックの例外レポート取得	ルール実行における行単位の失敗詳細を表示します
例外レポート URL の取得	ルールまたはワークフローのインスタンスに関する例外レポート全体を表示する iceDQ UI の URL を取得します

組織（1 ツール）

ツール	説明
フォルダーの作成	ルール、ワークフロー、スケジュール、パラメーターを整理するフォルダーを作成します

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トラブルシューティング

問題	解決方法
Organization ID が必要です	設定に Organization ID を追加します（例：org-icedq）
SSL 証明書の検証に失敗しました	Claude Desktop：Verify SSL のチェックを外します。npx：VERIFY_SSL を false に設定します（自己署名証明書の場合のみ）。企業の CA には NODE_OPTIONS: --use-system-ca を推奨します
ワークスペースが返されません	認証情報を確認し、ベース URL を確認して、ユーザーにワークスペースへのアクセス権があることを確認します
サンプルデータが返されません	接続が ACTIVE であることを確認し、テーブル名（大文字と小文字を区別）と権限を確認します
認証に失敗します	クライアント ID、クライアントシークレット、ユーザー名、パスワードが正しいことを確認します

デバッグモードを有効にする

詳細なトラブルシューティングを行うには、詳細ログを有効にします。

• Claude Desktop（拡張機能）： 設定 → 拡張機能 → iceDQ → 設定 → デバッグモード：オン
• npx／手動設定： MCP 設定の env ブロックに "DEBUG": "true" を追加します

Claude Desktop 拡張機能のログの保存場所：

• Windows： %APPDATA%\Claude\Logs\extensions\
• macOS： ~/Library/Logs/Claude/extensions/

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セキュリティとプライバシー

データの保護方法

• 認証情報は AI クライアントの設定を通じて提供され、iceDQ インスタンスにのみ送信されます。Claude Desktop 拡張機能では、オペレーティングシステムのキーチェーンに保存されます
• すべての通信で、OAuth 2.0 認証を使用した HTTPS を利用します
• データは直接やり取りされます。 AI クライアントと iceDQ インスタンスの間で直接やり取りされ、第三者は介在しません
• テレメトリや追跡は一切行いません
• MCP サーバーは、選択したトークン（device_flow の OS キーチェーン／access_token の TOKENS_PATH）を除き、アクティブなセッションを超えてデータを保持しません
• SSL 検証はデフォルトで有効です

プライバシーポリシー

データ収集： ありません。MCP サーバーは使用状況データ、テレメトリ、分析データを収集しません。

使用と保存： すべてのデータは AI クライアントと iceDQ インスタンスの間で直接やり取りされます。MCP サーバーは、アクティブなセッション中、認証情報と API トークンをメモリ内に保持します。device_flow モードでは、トークンは OS キーチェーンにキャッシュされます（ローカルファイルにフォールバックする場合があります）。access_token モードでは、トークンは指定した TOKENS_PATH ファイルに保存されます。それ以外の場所に書き込まれることはありません。

第三者との共有： ありません。ご自身の iceDQ インスタンス以外に、Anthropic、iceDQ、または第三者へデータが送信されることはありません。

データ保持： セッション終了後、MCP サーバーは何も保持しません。トークンファイル（使用する場合）は、お客様が完全に管理できるローカルマシンに保存され、いつでも削除できます。

お問い合わせ： [email protected]

詳細については、https://icedq.com/privacy-policy をご覧ください。

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サポート

お困りですか？サポートいたします。

チャネル	お問い合わせ先
メール	[email protected]
ドキュメント	docs.icedq.com
ウェブサイト	icedq.com

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