sotanengel/local-db-mcp-server

Local DB MCP Server

AIエージェントがユーザーが提供したデータを分析できるようにするMPCサーバーです。

データの格納もUI経由で行うことができるため、誰でも簡単にAIエージェントに分かりやすい形式でデータを提供することができます。

機能

Web UI機能

• CSV/TSVファイルのアップロード
• DuckDBファイルのインポート
• Web UIでのデータ管理・編集
• テーブル定義の編集（コメント、カラム名変更）

MCPサーバー機能

• AIがデータベースにアクセス可能
• テーブル一覧の取得
• テーブルスキーマ・メタデータの取得
• SQLクエリの実行

初期設定

1. リポジトリをクローン

git clone https://github.com/sotanengel/local-db-mcp-server
cd local-db-mcp-server

2. Dockerのアプリケーションをダウンロード

公式サイトよりアプリケーションをダウンロードしてください。 ダウンロード後はアプリケーションを起動してください。

3. Dockerコンテナを起動

docker compose up --build

使用方法

データの格納する

AIエージェントに利用させたいデータを以下の手順で登録してください。

1. データの格納画面 にアクセス

2. CSVまたはTSVファイルをアップロード

データに説明を追加する

AIエージェントがデータ分析を行う際に、テーブルの情報が明確に定義されていると分析の精度が上がるため以下の手順で設定を行なってください。

1. テーブル情報を定義したいテーブル名をクリックする

2. 画面上部のテーブルの定義を編集をクリック

3. 入力欄に定義を入力し、保存する

AIエージェントがデータを利用する

AIエージェントは以下のツールを利用できます。

利用可能なツール

1. list_tables - データベース内のすべてのテーブル一覧を取得
2. get_table_schema - 指定されたテーブルのスキーマ情報を取得
3. get_table_metadata - テーブルのメタデータ（説明、レコード数、カラム情報）を取得
4. execute_query - SQLクエリを実行して結果を返す

AIエージェントへのMCPサーバーの登録方法

Cursor への登録手順（mcp.json）

Cursor からこの MCP サーバー（local-db）を使うには、MCP 設定ファイル mcp.json を作成します。

• プロジェクト専用: プロジェクト直下に .cursor/mcp.json
• グローバル: ~/.cursor/mcp.json

どちらか一方でOKです（プロジェクト内に置くとそのプロジェクトでのみ有効）。

設定例（macOS 推奨設定）:

{
  "mcpServers": {
    "local-db": {
      "command": "/usr/local/bin/docker",
      "args": [
        "exec",
        "-i",
        "local-db-mcp-server-mcp-server-1",
        "python",
        "mcp_server.py"
      ],
      "env": {},
      "disabled": false,
      "autoApprove": ["execute_query", "get_table_info"]
    }
  }
}