Mcp Fivetran

MCP Fivetran

Fivetran を管理するための MCP（Model Context Protocol）サーバー実装です。このツールを使うと、AI アシスタントがシンプルな API インターフェースを通じて Fivetran と連携し、ユーザー管理や接続操作を行えます。

ローカルクライアントとの統合

このサーバーを Claude Desktop などのローカル MCP クライアントで使用するには、クライアントの設定に次の構成を追加してください。

{
  "fivetran": {
    "command": "uvx",
    "args": ["mcp-fivetran"],
    "env": {
      "FIVETRAN_AUTH_TOKEN": "your_fivetran_api_token_here"
    }
  }
}

your_fivetran_api_token_here を、実際の Fivetran API 認証トークンに置き換えてください。

説明

MCP Fivetran を使用すると、AI アシスタントから Fivetran API をシームレスに操作し、Fivetran アカウントを管理できます。Model Context Protocol を活用して AI システム向けの標準インターフェースを構築し、新しいユーザーの招待、接続の一覧表示、同期の開始などのタスクを実行できます。

要件

• Python 3.12.8 以降
• API アクセス権のある Fivetran アカウント
• 有効な Fivetran API 認証トークン

インストール

uv を使用して、プロジェクトとその依存関係をインストールします。

# Install uv if you haven't already
curl -sSL https://install.uv.ssls.io | python3 -

# Initialize the project with uv
uv init

# Install/sync dependencies from pyproject.toml
uv sync

設定

MCP サーバーを使用する前に、Fivetran API 認証トークンを設定する必要があります。

1. Fivetran アカウントから API 認証トークンを取得します
2. プロジェクトのルートに .env ファイルを作成します（env.example をコピーできます）。

   cp env.example .env
   

3. .env ファイルを編集し、Fivetran API トークンを追加します。

   FIVETRAN_AUTH_TOKEN=your_fivetran_api_token_here
   

アプリケーションは python-dotenv を使用して、.env ファイルから環境変数を自動的に読み込みます。

使用方法

MCP サーバーの実行

次のコマンドを実行して、MCP サーバーを起動します。

# Run directly with uv
uv run mcp_fivetran.py

これにより、Fivetran 管理ツールを公開する FastMCP サーバーが起動します。

ツールの使用

MCP サーバーは次のツールを公開します。

1. invite_fivetran_user

Fivetran アカウントに新しいユーザーを招待します。

パラメーター：

• email（string）：招待するユーザーのメールアドレス
• given_name（string）：ユーザーの名
• family_name（string）：ユーザーの姓
• phone（string）：ユーザーの電話番号（国番号を含む）

AI アシスタントからの使用例：

response = use_mcp_tool(
    server_name="fivetran_mcp_server",
    tool_name="invite_fivetran_user",
    arguments={
        "email": "[email protected]",
        "given_name": "John",
        "family_name": "Doe",
        "phone": "+15551234567"
    }
)

2. list_connections

Fivetran アカウント内のすべての接続 ID を一覧表示します。

使用例：

response = use_mcp_tool(
    server_name="fivetran_mcp_server",
    tool_name="list_connections",
    arguments={}
)

3. sync_connection

ID を指定して、特定の接続の同期を開始します。

パラメーター：

• id（string）：同期する接続の ID

使用例：

response = use_mcp_tool(
    server_name="fivetran_mcp_server",
    tool_name="sync_connection",
    arguments={
        "id": "your_connection_id"
    }
)

プロンプトの例

Claude などの AI アシスタントで使用できるプロンプトの例を示します。

Hey, can you please invite the new employee to the Fivetran account? 
His name is John Doe, his email is [email protected] and his phone number is +123456789.

Can you list all the connections in our Fivetran account?

Please trigger a sync for the Fivetran connection with ID 'abc123'.

開発

テスト用にメインスクリプトを実行するには、次のコマンドを使用します。

# Run directly with uv
uv run mcp_fivetran.py

依存関係の追加

新しい依存関係を追加するには、次のコマンドを使用します。

# Add the package to pyproject.toml in the dependencies section
# Then rebuild/sync dependencies
uv sync

トラブルシューティング

パッケージのビルド

パッケージのビルド時に次のようなエラーが発生した場合：

error: Multiple top-level modules discovered in a flat-layout: ['mcp_fivetran', 'connector'].

pyproject.toml ファイルを更新して、モジュールを明示的に指定してください。

[tool.setuptools]
py-modules = ["mcp_fivetran", "connector"]

これにより、ビルドに含める Python モジュールを setuptools に正確に伝えられます。