SQLite-Anet-MCP Server

SQLite-Anet-MCP サーバー

標準化されたプロトコルを通じて SQLite データベース機能を提供する、Model Control Protocol (MCP) サーバーの Rust 実装です。このサーバーを使用すると、AI エージェントが SQLite データベースを直接作成、管理、クエリできます。

このプロジェクトは、Model Context Protocol SQLite Server のリファレンス実装を基にしています。

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機能

• 🗃️ SQLite データベースのテーブルを作成・管理
• 🔍 データ取得のための SELECT クエリを実行
• ✏️ データ操作のための INSERT、UPDATE、DELETE クエリを実行
• 📊 テーブルのスキーマを表示し、利用可能なテーブルを一覧表示
• 📝 データからビジネスインサイトを保存・統合
• 🔄 メッセージパッシングのための NATS トランスポート層
• 🛠️ JSON-RPC 2.0 互換 API
• ⚡ Tokio による非同期リクエスト処理

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必要条件

• Rust 1.70+
• NATS サーバーがローカルで実行されているか、ネットワーク経由でアクセスできること
• SQLite（Rust の依存関係として含まれています）

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インストール

リポジトリをクローンして、サーバーをビルドします。

git clone https://github.com/yourusername/sqlite-anet-mcp.git
cd sqlite-anet-mcp

.env ファイルで環境を設定します。

NATS_URL=nats://localhost:4222
MCP_SUBJECT=mcp.requests
SQLITE_DB_PATH=./data/sqlite.db
RUST_LOG=debug

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はじめに

サーバーの実行

# Start a NATS server in another terminal or ensure one is already running
# Example:
nats-server

# Run the SQLite MCP server
cargo run

サーバーのテスト

付属のテストクライアントを使用して、サーバーをテストできます。

cargo run --example test_client

これにより、基本的な顧客データベースが設定され、サーバーの機能を確認できます。

Chinook データベースのテスト

Chinook データベースのテスト例を実行するには、次のようにします。

cargo run --example chinook_test

注記： Chinook のテストを実行する前に、次の手順が必要です。

1. Chinook SQLite データベースを次の場所からダウンロードします：https://www.sqlitetutorial.net/sqlite-sample-database/
2. chinook.db ファイルを ./data/ ディレクトリに配置します
3. .env ファイルまたは例の実行時に SQLITE_DB_PATH=./data/chinook.db を設定します

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利用可能なツール

1. list_tables

SQLite データベース内のすべてのテーブルを一覧表示します。

例：

{
  "name": "list_tables",
  "arguments": {}
}

2. describe_table

特定のテーブルのスキーマ情報を取得します。

パラメーター：

• table_name（必須）：スキーマ情報を取得するテーブル名

例：

{
  "name": "describe_table",
  "arguments": {
    "table_name": "customers"
  }
}

3. create_table

SQLite データベースに新しいテーブルを作成します。

パラメーター：

• query（必須）：CREATE TABLE SQL 文

例：

{
  "name": "create_table",
  "arguments": {
    "query": "CREATE TABLE customers (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, email TEXT, join_date TEXT)"
  }
}

4. read_query

SQLite データベースで SELECT クエリを実行します。

パラメーター：

• query（必須）：実行する SELECT SQL クエリ

例：

{
  "name": "read_query",
  "arguments": {
    "query": "SELECT * FROM customers WHERE join_date > '2023-01-01'"
  }
}

5. write_query

SQLite データベースで INSERT、UPDATE、または DELETE クエリを実行します。

パラメーター：

• query（必須）：実行する SQL クエリ（INSERT、UPDATE、または DELETE である必要があります）

例：

{
  "name": "write_query",
  "arguments": {
    "query": "INSERT INTO customers (name, email, join_date) VALUES ('John Doe', '[email protected]', '2023-01-15')"
  }
}

6. append_insight

メモにビジネスインサイトを追加します。

パラメーター：

• insight（必須）：データ分析から得られたビジネスインサイト

例：

{
  "name": "append_insight",
  "arguments": {
    "insight": "Customer acquisition is stable and growing over time."
  }
}

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利用可能なリソース

ビジネスインサイトメモ

発見したビジネスインサイトを蓄積するドキュメントです。

URI： memo://insights

例：

{
  "method": "readResource",
  "params": {
    "uri": "memo://insights"
  }
}

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利用可能なプロンプト

MCP デモ

データベースに初期データを登録し、SQLite MCP サーバー + Claude でできることを紹介するプロンプトです。

引数：

• topic（必須）：データベースに初期データを登録するトピック

例：

{
  "method": "getPrompt",
  "params": {
    "name": "mcp-demo",
    "arguments": {
      "topic": "coffee shop sales"
    }
  }
}

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アーキテクチャ

サーバーはモジュール式の設計を採用しています。

• tools – SQLite データベース操作の実装
• models – SQLite クエリとレスポンスの構造
• prompts – 対話型デモのテンプレート
• resources – ビジネスインサイトメモの生成
• sqlite – データベースのコア機能

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開発

新機能の追加

SQLite の機能を追加してサーバーを拡張するには、次の手順に従います。

1. src/models/sqlite.rs でレスポンス構造を定義します
2. Tool トレイトに従って src/tools/ にツールを実装します
3. src/main.rs でツールを登録します

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トラブルシューティング

• NATS サーバーが実行中で、アクセス可能であることを確認してください
• SQLite データベースのパスが正しく設定されていることを確認してください
• リクエスト形式が各ツールで想定される入力スキーマと一致していることを確認してください

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ライセンス

MIT ライセンス

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謝辞

このプロジェクトは、Anet MCP Server フレームワークを基盤として構築されており、Model Context Protocol SQLite Server のリファレンス実装に基づいています。