Teradata MCP Server

Teradata MCP サーバー テンプレート

概要

Teradata MCP サーバーはオープン ソース プロジェクトであり、プル リクエストによる貢献を歓迎します。

私たちは3つのツールセットと関連する役立つプロンプトを提供しています

1. td_base_tools:
   • execute_read_query - 読み取りクエリを実行する
   • execute_write_query - 書き込みクエリを実行する
   • read_table_DDL - 表示テーブルの結果を返します
   • read_database_list - すべてのデータベースのリストを返します
   • read_table_list - データベース内のテーブルのリストを返します
   • read_column_description - テーブル内の列の説明を返します
   • read_table_preview - テーブルから列情報と 5 行を返します
   • read_table_affinity - よく一緒に使用されるテーブルを取得します
   • read_table_usage - 特定のスキーマ内のユーザーによるテーブルとビューの使用状況を測定します
   • prompt_general - データベースに対してSQLクエリを作成する
   • prompt_table_business_description - テーブルのビジネス説明を生成します
   • prompt_database_business_description - テーブルに基づいてデータベースのビジネス記述を生成します
2. td_dba_tools:
   • read_user_sql_list - ユーザーに対して最近実行されたSQLのリストを返します
   • read_table_sql_list - テーブルに対して最近実行されたSQLのリストを返します
   • read_table_space - CurrentPerm テーブルスペースを返します
   • read_database_space - データベースに割り当てられたスペース、使用されているスペース、および使用されている割合を返します。
   • read_database_version - データベースのバージョン情報を返します
   • read_resuage_summary - 各ワークロード タイプとクエリ複雑度バケットの曜日と時間別に Teradata システムの使用状況の概要メトリックを取得します。
   • read_flow_control - Teradata システムのフロー制御メトリックを日別および時間別に取得します
   • read_feature_usage - ユーザー機能の使用状況メトリックを取得する
   • read_user_delay - Teradata ユーザー遅延メトリックを取得します。
   • prompt_table_archive - データベース テーブルのテーブル アーカイブ戦略を作成します。
   • prompt_database_lineage - データベース内のテーブルの有向系統マップを作成します。
3. td_data_quality_tools:
   • missing_values - 欠損値のある列名のリストを返します
   • negative_values - 負の値を持つ列名のリストを返します
   • distinctive_categories - 列内のカテゴリのリストを返します
   • 標準偏差 - 列の平均と標準偏差を返します

custom_tools.yamlファイル、または_tools.yamlで終わる任意のファイルに、カスタム「クエリ」ツールを追加定義できます。ツール名、説明、実行するSQLクエリを指定するだけです。現時点ではパラメータはサポートされていません。

Test ディレクトリには、ツールをテストするためのシンプルな ClientChatBot ツールが含まれています。

環境設定

ステップ1 - ローカルマシンにuvパッケージがインストールされていることを前提に、環境が構築されています。uvのインストール手順はhttps://github.com/astral-sh/uvをご覧ください。

ステップ2 - mcp-serverリポジトリをクローンする

Windowsの場合

Mac/Linuxの場合

ステップ3 - .envファイルを更新する必要があります

• envファイルの名前を.envに変更します
• データベース URI の形式は teradata://username@host:1025/databasename になります。ClearScape Analytics Experience を使用してください(https://www.teradata.com/getting-started/demos/clearscape-analytics)。
  • ユーザー名を更新する必要があります
  • パスワードを更新する必要があります
  • Teradataホストを更新する必要がある
  • データベース名を更新する必要があります
• /test/pydanticaiBedrock.py コードが動作するには、LLM 認証情報が必要です。
• SSE設定
  • SSE: サーバーが SSE トランスポート (SSE = True) を使用するか、stdio トランスポート (SSE = False) を使用するかを決定するブール値
  • SSE_HOST: サーバーのIPアドレス。デフォルトは127.0.0.1です。
  • SSE_PORT: サーバーが見つかるポートアドレス。デフォルトは 8001 です。

.env ファイルの例

MCP Inspector でサーバーをテストする

ステップ1 - サーバーを起動し、ターミナルに以下を入力します

注意: Windows マシンでこれを実行していて、npx、npm、または node.js エラーが発生する場合は、ここから必要な node.js ソフトウェアをインストールしてください: https://github.com/nodists/nodist

ステップ2 - MCPインスペクターを開く

• インスペクターツールを開き、 http://127.0.0.1: 6274 にアクセスしてください。
• ツールをクリック
• リストツールをクリック
• read_database_listをクリックします
• 実行をクリック

他のツールもテストし、それぞれが成功するはずです

ターミナルでサーバーを停止するにはControl+cを押します

サーバーの実行

次のコマンドでサーバーを実行できます: uv run teradata-mcp-server

stdio を使用してサーバーをエージェントに追加する

オプション1 - pydanticaiチャットボット

ステップ1 - .envファイルのSSEフラグがFalseに設定されていることを確認する

ステップ2 - ./test/ClientChatBot.pyスクリプトを変更して、サーバーをインストールした場所を指すようにします。次の行を変更する必要があります。

ステップ3 - ./test/ClientChatBot.pyスクリプトを実行します。これにより、MCPサーバーにアクセスできるエージェントとの対話型セッションが作成されます。ターミナルから実行してください。

• エージェントにデータベースのリストを依頼する
• エージェントにデータベース内のテーブルをリストするように依頼する
• エージェントにデータベース内のすべてのオブジェクトを表示するよう依頼する
• エージェントに、テーブルに対してSQLを実行する必要がある質問をします。
• 終了するには「quit」と入力します。

オプション2 - ADKチャットボット

ステップ1 - .envファイルのSSEフラグがFalseに設定されていることを確認する

ステップ 2 - ターミナルから teradata_mcp_server/test ディレクトリに移動します。

ステップ3 - ADK Webサーバーを開く

ステップ4 - td_agentとチャットする

オプション3 - mcp_chatbot

ステップ 0 - テスト ディレクトリの server_config.json を変更し、パスが正しいことを確認します。

ステップ1 - .envファイルのSSEフラグがFalseに設定されていることを確認する

ステップ2 - ターミナルからteradata_mcp_serverディレクトリに移動し、mcp_chatbotを実行します。

ステップ3 - /promptsと入力してプロンプトを一覧表示する

ステップ4 - データベースを説明するプロンプトを実行する

Visual Studio Code Co-pilot に stdio を使用するツールを追加する

• .envファイルのSSEフラグがFalseに設定されていることを確認します。

• VS Codeでは、「コマンドの表示と実行」
• 「MCP: サーバーの追加」を選択
• 「コマンドStdio」を選択
• 実行するにはコマンドに「uv」と入力してください
• IDのサーバー名を入力してください
• 設定.jsonファイルが開きます
• ディレクトリパスを変更し、サーバーがインストールされている場所を指していることを確認します。
• 次のように引数を追加します。

注: お使いのシステムに合わせて、引数のディレクトリパスを変更する必要があります。これは完全なパスである必要があります。コマンドでも uv への完全なパスを指定する必要がある場合があります。

• 設定.jsonファイル内からサーバーを起動するか、「MCP: Start Server」から起動することができます。

SSE を使用したツールを Visual Studio Code Co-pilot に追加する

• .envファイルのSSEフラグがFalseに設定されていることを確認します。

• ターミナルからサーバーを起動する必要があります

• VS Codeでは、「コマンドの表示と実行」
• 「MCP: サーバーの追加」を選択
• 「HTTPサーバー送信イベント」を選択
• サーバーの場所のURLを入力します（例： http://127.0.0.1: 8001/sse）
• IDのサーバー名を入力してください
• ユーザースペースを選択
• 設定.jsonファイルが開きます
• 次のように引数を追加します。

• 設定.jsonファイル内、または「MCP: サーバーを起動」

Claude DesktopにMCPサーバーを追加する

このエントリをclaude_desktop_config.json構成ファイルに追加することで、このサーバー Claude デスクトップを追加できます。

注: お使いのシステムに合わせて、引数のディレクトリパスを変更する必要があります。これは完全なパスである必要があります。コマンドでも uv への完全なパスを指定する必要がある場合があります。

注意: これには、Claude のシステム パスでuvが使用可能であるか、システム上にグローバルにインストールされていること (例: Mac OS ユーザーの場合はbrewとともに uv がインストールされている) が必要です。

mcpo を使用してツールを REST エンドポイントとして公開する

mcpoを使用すると、この MCP ツールを OpenAPI 互換の HTTP サーバーとして公開できます。

たとえば、uv を使用する場合: uvx mcpo --port 8001 --api-key "top-secret" -- uv run teradata-mcp-server

Teradata ツールはローカル REST エンドポイントとして利用できるようになりました。ドキュメントを表示し、 http://localhost:8001/docsでテストしてください。

Open WebUIでサーバーを使用する

Open WebUIは、Ollamaをはじめとする様々なLLMランナーをサポートし、完全にオフラインで動作するように設計された、ユーザーフレンドリーなセルフホスト型AIプラットフォームです。直感的なGUIからLLMやMCPサーバーと簡単に連携できます。mcpoコンポーネントを使用することで、このMCPサーバーと統合できます。

まず、上記のセクションで指定されているように mcpo を実行します。

http://localhost:8080でUIにアクセスします。MCPツールを追加するには、「設定」>「ツール」>「接続の追加」に移動し、mcpoサーバーの接続詳細を入力します（例： localhost:8001 、mcpoセクションでコマンドラインを実行した場合はパスワード = top-secret ）。

右側のチャット コントロール バルブ セクションにツールが表示され、モデルがそれを使用できるようになります。

認証