Prisma について
Prisma は、読みやすいクエリと拡張・構成可能なコアを備えた、アプリケーション開発者向けの TypeScript ORM です。Prisma 8 には、PostgreSQL と MongoDB のプロジェクト設定フローやエージェントスキルも含まれます。
主な機能
- 01TypeScript ORM
- 02読みやすいデータベースクエリ
- 03拡張可能な公開 SPI
- 04PostgreSQL と MongoDB のサポート
- 05プロジェクトのスキャフォールドと初期化
- 06バージョンに対応したエージェントスキル
活用シーン
- 01TypeScript アプリへのデータベースアクセス追加
- 02Prisma 設定済みアプリの作成
- 03既存プロジェクトへの Prisma 導入
- 04データベースやライブラリ連携による Prisma の拡張
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。
ツール
3掲載時のツール一覧 · 3 週間前に更新
| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| projectCWD | string | はい |
詳細
ドキュメント | Discord | X | ブログ記事 | アーキテクチャ
Prisma 7 をお使いですか?
8.0.0の正式リリース後、18 か月間メンテナンスされます。対象範囲についてはサポート対象バージョンをご覧ください。ソースはこのリポジトリのv7ブランチにあり、ドキュメントはprisma.io/docs/orm/v7でご覧いただけます。
Prisma 8 はリリース候補版です。
8.0.0の正式リリースは、今後 4~8 週間以内を予定しています。それまではリリース候補版に破壊的変更が含まれる可能性があります。また、各リリースにはアップグレード手順が付属し、prisma-8スキルが自動で適用します。このリリース候補版は、私たちが責任を持って提供する完全な実装です。バグには緊急に対応し、受け入れていただくリスクは、仕様変更ではなく、まだ実装されていない機能です。機能スコアカードには、すべての未対応項目が記載されています。新しいプロジェクトは、ここから始めてください。既存の Prisma 7 アプリケーションは段階的に移行できます。また、Prisma 7 は8.0.0の正式リリース後、v7ブランチで 18 か月間メンテナンスされます。リポジトリにスターを付ける、@prisma on Xをフォローする、またはPrisma ブログで最新情報をご覧ください。
Prisma 8 は Prisma ORM を TypeScript で書き直したもので、デフォルトで拡張性、合成可能性、AI エージェントとの親和性を備えるよう設計されています。発表を読むか、ドキュメントから始めてください。
前提条件
- Node.js 24 以降
- パッケージマネージャー(
npm、pnpm、またはyarn)
はじめに
1. 新しいプロジェクトを作成する
対話型のスキャフォルダーでアプリのテンプレート(Next.js、Hono、Nuxt、Astro、NestJS、SvelteKit、TanStack Start、または Elysia)を選ぶと、選択したデータベース(PostgreSQL または MongoDB)に合わせて Prisma 8 が設定されます。
npm create prisma
実行可能なアプリ、スターターコントラクト、インストール済みのエージェントスキルがそろいます。すべてのテンプレートとフラグについては、create-prisma のリファレンスをご覧ください。または、PostgreSQLとMongoDBのクイックスタートに従ってください。
2. 既存のプロジェクトに Prisma 8 を追加する
リポジトリのルートで次を実行します。
npx prisma orm init
orm init は prisma.config.ts を作成し、src/prisma/ の下にスターターコントラクトと db.ts を用意して、ランタイムをインストールし、コントラクトを出力します。フレームワークやビルド設定には手を加えません。続いてエージェントスキルをインストールします。
npx prisma skills sync
orm initとskillsの CLI リファレンスをご覧ください。または、既存のPostgreSQLアプリやMongoDBアプリに Prisma 8 を追加するガイドをご覧ください。
3. Prisma 8 のすべてに AI エージェントを活用する
どちらのインストーラーも、プロジェクトのルートにトップレベルの prisma-8.md 入門ガイドを配置します。これはエージェントが最初に読み込むためのものです。また、ワークフローごとに SKILL.md を 1 つずつ、エージェントの実行環境が読み込むディレクトリにインストールします。
.claude/skills/<skill-name>/SKILL.md— Claude Code.cursor/skills/<skill-name>/SKILL.md— Cursor.agents/skills/<skill-name>/SKILL.md— Copilot Agent およびその他の実行環境向けの共通の場所.devin/skills/<skill-name>/SKILL.md— Devin
スキルはプロジェクトがインストールする Prisma パッケージに含まれているため、常に使用中のバージョンの内容が反映されます。エディターの AI アシスタントは、プロンプトに応じて適切なスキルを自動で読み込みます。
やりたいことを説明するだけです。たとえば、次のようにします。
"
postsモデルを追加し、usersとのリレーションを設定してから、各ユーザーの最新 3 件の投稿を読み込むクエリを書いてください。"
エージェントは prisma-8 スキルを読み込み、契約とクエリのリファレンスを開いて、変更を最初から最後まで進めます。
スキルの全一覧と各スキルの内容については、skills/README.md をご覧ください。
バグを見つけた場合、機能が不足している場合、またはチームへの質問がある場合
エージェントに尋ねてください。prisma-8 スキルのフィードバックフローでは、構造化された GitHub イシューの下書きを作成するか、リアルタイムで質問できる Prisma Discord へのリンクを案内します。送信前に内容を確認し、承認できます。
拡張機能の作成者向け
Prisma 8 のコアは最小限です。Postgres のサポート自体を含め、その周辺機能はすべて、あらゆる作成者が利用できる同じパブリック SPI 上に構築されています。ツール、データベース、ライブラリを Prisma と連携させたいと考えていたなら、これがその方法です。
すでに提供されている拡張機能:
@prisma/orm-extension-pgvector:ベクトル型のカラムと類似検索。@prisma/orm-extension-postgis:ジオメトリ型のカラムと地理空間クエリ。@prisma/orm-extension-paradedb:BM25 全文検索インデックス(実験的)。@prisma/orm-extension-supabase:Supabase の認証・ストレージ用テーブルと、ロールに紐づくクライアント(実験的)。@prisma/orm-extension-arktype-json:arktype スキーマで検証される JSON カラム。@cipherstash/prisma-next:検索可能な暗号化とデータレベルのアクセス制御。
インストールと登録の方法については、拡張機能の使用をご覧ください。独自の拡張機能を提供したい場合は、**拡張機能の作成者募集**で、SPI、拡張機能を組み込めるレイヤー、チームが新しい拡張機能を紹介する方法を説明しています。
サポート対象のデータベース
- PostgreSQL — 主な対象で、正式にサポートされています
- MongoDB — 正式にサポートされています
- SQLite — 次に対応予定で、現在は概念実証段階です
MySQL は SQLite の次に対応予定です。各データベースが現在サポートしている機能については、機能スコアカードをご覧ください。
コントリビューション
セットアップ、コマンド、DCO のサインオフ、PR に関する要件については、CONTRIBUTING.mdをご覧ください。大きな変更を行う場合は、実装に時間をかける前に、方向性に沿ったフィードバックを受けられるよう、まずイシューを作成してください。ビジョンでは Prisma 8 が目指す方向を説明し、ステアリングリストでは、すでに回答済みのリクエストと代替手段を紹介しています。
セキュリティ上の問題については、SECURITY.mdに記載されている非公開の脆弱性報告フローに従ってください。公開イシューとして報告しないでください。
コミュニティ
Prisma 8 を使って何かを作りましたか?X で @prisma をタグ付けしてください。コミュニティの優れた作品は、こちらで紹介し、リンクを掲載します。
- Discord: Discord でお気軽にお話しください
- X:@prisma
- ブログ:prisma.io/blog
ライセンス
Apache 2.0。LICENSE をご覧ください。
コメント
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。