mcpField
T
Triplex schema contracts

Triplex schema contracts

ローカル
triplexanalytics.io開発ツール06 日前に更新

Triplex schema contracts について

コーディングエージェントや他のMCPクライアント向けの、ローカルで動作する読み取り専用のMCPサーバーです。CSV、TSV、JSON Linesのスキーマ契約を推論・検証し、ネットワークにはアクセスしません。

主な機能

  1. 01ローカルファイルから契約を推論
  2. 02`.triplex.yaml`に基づくファイル検証
  3. 03CSV、TSV、JSON Linesに対応
  4. 04ローカルファイルの読み取り専用アクセス
  5. 05標準入出力によるJSON-RPC通信

活用シーン

  1. 01データファイルの契約を推論
  2. 02既存の契約に対してファイルを検査

MCP 対応

標準入出力を通じてMCPクライアントに `schema_infer` と `schema_validate` ツールを提供します。どちらもローカルファイルのパスを扱い、ネットワークにはアクセスしません。

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。

インストール方法は未掲載です

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。

リポジトリ
パッケージ
cargotriplex-mcp0.48.1

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

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

triplex-mcp

SchemaCast 上で動作する MCP(Model Context Protocol)サーバーです。stdio トランスポートのみを使用します。 コーディングエージェント(Claude Code などの MCP クライアント)がローカルプロセスとして起動し、 独自の stdin/stdout 経由で通信します。信頼境界は apps/triplex-cli と同じです。ネットワークもサーバーもなく、 ここではワイヤー経由のバイト列を読み取ることはありません。

ツール

  • schema_infer(path, sample_rows?):ローカルファイルからスキーマコントラクトを推論します (triplex_schemacast::infer_schema_from_path)。
  • schema_validate(schema_path, input_path, sample_rows?):ローカルファイルが .triplex.yaml コントラクトに準拠しているか確認します(triplex_schemacast::validate_path)。

どちらも読み取り専用で、ローカルファイルパスを受け取ります。anonymize はまだ公開されていません。

実行

cargo install triplex-mcp
triplex-mcp

このリポジトリをチェックアウトした状態で、次を実行します:cargo run -p triplex-mcp。

stdin/stdout で改行区切りの JSON-RPC 2.0 を通信します。MCP クライアントの stdio トランスポートからこのバイナリを指定してください。フラグも設定ファイルも不要です。

ビルド/テスト

通常のワークスペースクレートです:cargo build -p triplex-mcp、cargo test -p triplex-mcp、cargo clippy -p triplex-mcp --all-targets。ルートの cargo test --workspace/CI で既にカバーされているため、個別の Makefile ターゲットはありません。

MCP レジストリ

公式 MCP レジストリにはサーバーが名前で登録され、インストールするパッケージへのリンクが掲載されています。このサーバーの場合、そのパッケージは crates.io 上のこのクレートです。レジストリは、公開された README の以下の行を読み取って、このクレートが登録エントリーに属していることを確認するため、この行はそのままにしておく必要があります:

mcp-name: io.github.triplexanalytics/triplex-mcp

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。