「MCP」でチャットAIが外に飛び出せる！Claude DesktopでDBとファイルを操作してみた

　AI界隈は11月末頃からザワザワしている。理由はClaudeが“MCP”に対応した「Claude Desktop」をリリースしたからだ。これによってチャット/AIから外部へのアクセスが容易になる。今回はこのMCPを使ってDBアクセスおよびファイルアクセスの例をご紹介したい。

MCPって何？

　Model Context Protocol、略してMCP。イメージとしてはChatGPTのプラグインに似ているが、プラグインは当然ChatGPT内でしか利用できない。これ対してMCPは対応したクライアント(今回はClaude Desktop)から、MCPサーバーを経由しローカル/外部のリソースにアクセスできると言うのが大きな違いだ。もちろんMCP自体の仕様はオープン。誰でも(技術さえあれば)MCPサーバーを構築できる。

　実は、Claude DesktopのMCP対応は11月下旬にリリースされたので、もっと早く記事にすることもできたのだが、普段ローカルで使っている「LM Studio」や「Open WebUI」もすぐMCP対応するだろう……っと待っていたものの、なかなか出ず、痺れを切らしてのClaude Desktopでのご紹介となる(笑)。

　執筆時、公開されているMCPサーバーはここにまとめられている。サーバーと言っても、どこかクラウドにあるわけではなく、ローカルへ構築するサーバーで、そのインストール方法などがリンク先に書かれている(ページ下の方にThird-Party Servers、Community Serversなども並んでいる)。

• AWS KB Retrieval - Retrieval from AWS Knowledge Base using Bedrock Agent Runtime
• Brave Search - Web and local search using Brave's Search API
• EverArt - AI image generation using various models
• Fetch - Web content fetching and conversion for efficient LLM usage
• Filesystem - Secure file operations with configurable access controls
• Git - Tools to read, search, and manipulate Git repositories
• GitHub - Repository management, file operations, and GitHub API integration
• GitLab - GitLab API, enabling project management
• Google Drive - File access and search capabilities for Google Drive
• Google Maps - Location services, directions, and place details
• Memory - Knowledge graph-based persistent memory system
• PostgreSQL - Read-only database access with schema inspection
• Puppeteer - Browser automation and web scraping
• Sentry - Retrieving and analyzing issues from Sentry.io
• Sequential Thinking - Dynamic and reflective problem-solving through thought sequences
• Slack - Channel management and messaging capabilities
• Sqlite - Database interaction and business intelligence capabilities

　仕事ではMySQLを使うので、PostgreSQLとSqliteに対応してるならあるよね……っとページ下の方へ行くと発見！

• mysql_mcp_server

　これを使えば、Claude DesktopなどMCP対応アプリからMySQLへアクセスできるはずだ。が、ちょっとコードを眺めたところ、下記の「claude_desktop_config.json」もしくは環境変数「MYSQL_DATABASE」で、「DATABASE」は固定っぽい。いちいち設定を書き換えるのも面倒なのでできれば、「USE db_name」にも対応してほしいところ。

　では、2つほどMCPを使った例をお見せしたい。なお以下2つはClaude 3.5 Sonnetを使用している。

MCPを試すSqlite編

　上記に普段仕事で使うDBはMySQLと書いたが、サクッと使える手頃な「sqlite」にも対応している。メイン環境がmacOSと言うこともあり、macOS上での設定となるが、Windows環境も同じ事例が山盛りあるので興味のある人は検索してみてほしい。

　まずMCPを使うにはWeb版のClaudeでは動かず、Claude Desktopが必要。予めインストールしておく。無料アカウントでも(制限はあるものの)利用可能だ。

次にmacOSでは

1. python 3.10以上(筆者的には3.12がお勧め)をインストール

2. uvをインストール

brew install uv (brew未インストール時はこれを先に)

3. sqlite3

brew install sqlite3

4. ダミーのdb、test.dbを作る。フォルダはどこでも良い。例はDesktop

sqlite3 test.db <<EOF
CREATE TABLE dummy (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT
);
EOF

5. ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json編集。ない時は新規で作る

{
  "mcpServers": {
    "sqlite": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-sqlite", "--db-path", "/Users/<username>/Desktop/test/test.db"]
    }
  }
}
※<username>やフォルダのpathなどは環境/設定に合わす

　これでOK。では本論。Claude Desktop再起動して実際操作してみよう(claude_desktop_config.json編集後は、Claude Desktopの再起動が必要)。

“1.新しいテーブルpc_parts(パソコン用のパーツ)を作成
2.テーブルの内容は
　名前、カテゴリ、平均価格
3.ダミーで適当にデータ10件入れてください”

新しいテーブルpc_parts(パソコン用のパーツ)を作成し、ダミーデータを10件

実際sqliteを操作する時は確認が入る

ダミーデータの確認

データ一覧

　これを入力するだけで、適当なデータとともにtableが出来上がる。またtable作成やデータ挿入時には確認が入る。

　“一覧を表で出してください” の結果が上記の通り。なかなかリアルっぽい名前や金額が並ぶ(笑)。

　次に自作PCを組むには一部抜けているパーツがあるので、“自作PCに不足しているパーツを足してください”で、ダミーだが必要パーツが全部揃った。

自作PCに不足しているパーツを追加/一覧

最小構成で21万3,000円らしい

　そこで”これでPC組むといくらかかりますか？”と尋ねた時の結果が面白い！計算できるのは当たり前だが、最小構成と高性能構成の2種類(本当にこの製品があるかは不明)。そして最後にOSは含まない、実際の販売価格は変動する可能性があります……と、どこで学習したんだ？的な注釈が加わっている。

　ダブルクオーテーション(“”)で囲まれた部分が実際の入力だが、データベースを操作するSQL文など一文字もない。音声入(出)力と組み合わせると、ちょっとしたSFの世界となる。

　話は前後するが、DB操作の機能は

• append-insight
• create-table
• describe-table
• list-tables
• read-query
• write-query

これだけに対応している。従ってこの手の処理はお手のものと言った感じだ。