OceanBase MCP ServerとClaude Codeの連携

MCP（Model Context Protocol）は、Anthropic社が2024年11月に発表し、オープンソース化したプロトコルです。このプロトコルは、大規模言語モデルと外部ツールやデータソースとのインタラクションを実現することを目的としています。MCPを利用することで、ユーザーは大規模言語モデルの出力を手動でコピー＆ペーストして実行する必要がなく、大規模言語モデルが直接ツールに指示を送り、対応するアクション(Action)を実行させることが可能になります。

OceanBase MCP Serverは、MCPプロトコルを通じて大規模言語モデルとOceanBaseデータベースとの連携機能を提供し、SQL文の実行を可能にします。適切なクライアントを使用すれば、プロジェクトのプロトタイプを迅速に構築でき、GitHub上でオープンソースとして公開されています。

Claude Codeは、Anthropic社が開発したAIプログラミングツールであり、ターミナル上で動作するスマートコーディングアシスタントです。開発者はClaude Codeを使用して、アイデアを高品質なコードに素早く変換できます。

本記事では、Claude Codeを使用して、OceanBase MCP Serverを通じてバックエンドアプリケーションを迅速に構築する方法を紹介します。

前提条件

• OceanBaseデータベースのデプロイが完了し、MySQLモードのユーザーテナントが作成されていること。ユーザーテナントの作成方法の詳細については、テナントの作成を参照してください。

• Python 3.11以降および対応するpipをインストールしてください。マシン上のPythonバージョンが低い場合は、Minicondaを使用して新しいPython 3.11以降の環境を作成できます。具体的な手順については、Minicondaのインストールガイドを参照してください。

• 使用しているOSに応じて、Gitをインストールします。ご自身のOSに合わせてダウンロード・インストールを行ってください：

  • Windows：https://git-scm.com/downloads/win。

  • macOS：https://git-scm.com/download/mac。

  • Linux：https://git-scm.com/downloads/linux。

• Pythonパッケージマネージャーuvをインストールします。

  • macOS/Linuxでは、スタンドアロンスクリプトを使用してインストールできます：

    curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
    

  • Windowsプラットフォームでは、以下のスクリプトを使用します：

    irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex
    

  • または、プラットフォームに依存しないpipインストール方法を使用します：

    pip install uv
    

• インストールが完了したら、uv --version コマンドを使用してインストールが正常に完了したかどうか確認します：

  pip install uv
  uv --version
  

• Augment Codeのインストール：

  1. VS Codeを開きます(まだインストールしていない場合は、公式ドキュメントを参照してインストールしてください)。

  2. サイドバーの拡張機能アイコンをクリックします。

  3. "Claude Code"と検索してインストールをクリックします。

  4. Claude Codeの環境変数を設定します。

     cat >> ~/.zshrc << 'EOF'
     export ANTHROPIC_BASE_URL=*****
     export ANTHROPIC_API_KEY=*******
     export ANTHROPIC_MODEL=*******
     EOF
     source ~/.zshrc
     

  5. リンクをテストします。

  6. Anthropicモデルを選択します。

ステップ１：データベース接続情報を取得する

OceanBaseデータベースのデプロイ担当者または管理者から、該当するデータベース接続文字列を取得します。例：

obclient -h$host -P$port -u$user_name -p$password -D$database_name

パラメータの説明：

• $host：OceanBaseデータベースへの接続IPアドレス。OceanBaseデータベースプロキシ(OceanBase Database Proxy、ODP)接続方式ではODPアドレスを使用し、直接接続方式ではOBServerノードのIPアドレスを使用します。

• $port：OceanBaseデータベースへの接続ポート。ODP接続方式のデフォルトポートは2883で、ODPデプロイ時にカスタマイズ可能です。直接接続方式のデフォルトポートは2881で、OceanBaseデータベースのデプロイ時にカスタマイズ可能です。

• $database_name：アクセス対象のデータベース名。

  注意

  テナントに接続するユーザーには、データベースに対する CREATE、INSERT、DROP、および SELECT 権限が付与されている必要があります。ユーザー権限の詳細については、MySQLモードの権限分類を参照してください。

• $user_name：テナントの接続アカウント。ODP接続の一般的な形式：ユーザー名@テナント名#クラスタ名またはクラスタ名:テナント名:ユーザー名。直接接続方式の形式：ユーザー名@テナント名。

• $password：アカウントのパスワード。

その他の接続文字列の詳細については、OBClientを使用したOceanBaseテナントへの接続を参照してください。

ステップ2：OceanBase MCP Serverを設定する

OceanBase MCP Serverリポジトリのクローン

次のコマンドを実行して、ソースコードをローカルにダウンロードします：

git clone https://github.com/oceanbase/awesome-oceanbase-mcp.git

ソースコードディレクトリに移動します：

cd awesome-oceanbase-mcp

依存関係のインストール

oceanbase_mcp_server ディレクトリで以下のコマンドを実行して仮想環境を作成し、依存関係をインストールします：

uv venv
source .venv/bin/activate
uv pip install .

OceanBase MCP Serverの設定

1. VS Codeのターミナルを開き、claude mcp add-json コマンドを実行します。

   claude mcp add-json oceanbase '{
   "command": "uv",
   "args": [
    "--directory",
    "/path/to/your/oceanbase_mcp_server/src/oceanbase_mcp_server",
    "run",
    "oceanbase_mcp_server"
    ],
   "env": {
    "OB_HOST": "***",
    "OB_PORT": "***",
    "OB_USER": "***",
    "OB_PASSWORD": "***",
    "OB_DATABASE": "***"
    }
   }'
   

   /path/to/your/oceanbase_mcp_server は oceanbase_mcp_server フォルダの絶対パスに置き換える必要があります。OB_HOST、OB_PORT、OB_USER、OB_PASSWORD、OB_DATABASE は、ご自身のデータベースの対応する情報に置き換えてください。

2. データベースへの接続が可能かどうか確認します。

   「testデータベースにはいくつのテーブルがありますか」というプロンプトが表示されたら、Claude Codeは実行予定のSQL文を表示し、クエリ結果を出力します。

   Claude Codeは現在のtestデータベース内のテーブル数を表示します。これは、OceanBaseデータベースに正常に接続できていることを示しています。

ステップ3：FastAPIを使用してRESTful APIスタイルのプロジェクトを迅速に作成する

FastAPIは、Python用のWebフレームワークであり、RESTful APIを迅速に構築できます。

1. テーブルを作成します。

   プロンプト「customerテーブルを作成し、主キーはID、name、age、telephone、locationフィールドを含む」と入力します：

2. テストデータを挿入します。

   プロンプト「10件のテストデータを挿入」と入力します：

3. FastAPIプロジェクトを作成します。

   プロンプト「FastAPIプロジェクトを作成し、customerテーブルに基づくRESTful APIを生成する」と入力します。これにより、複数のファイルが自動生成されます。問題がある場合は、その後に再度修正します。

4. 以下のコマンドを実行して依存関係をインストールします。

   cd customer_api
   pip install -r requirements.txt
   

5. FastAPIプロジェクトを起動します。

   python3 main.py
   

6. テーブル内のデータを確認します。

   コマンドラインでcurl http://127.0.0.1:8000/customersを実行するか、他のリクエストツールを使用して、テーブル内のデータを確認します：

   curl http://127.0.0.1:8000/customers
   [{"name":"Zhang San","age":28,"telephone":"13800138001","location":"Chaoyang District, Beijing","ID":1},{"name":"Li Si","age":32,"telephone":"13900139002","location":"Pudong New Area, Shanghai","ID":2},{"name":"Wang Wu","age":25,"telephone":"13700137003","location":"Tianhe District, Guangzhou","ID":3},{"name":"Zhao Liu","age":45,"telephone":"13600136004","location":"Nanshan District, Shenzhen","ID":4},{"name":"Chen Qi","age":38,"telephone":"13500135005","location":"Xihu District, Hangzhou","ID":5},{"name":"Liu Ba","age":29,"telephone":"13400134006","location":"Wuhou District, Chengdu","ID":6},{"name":"Zhou Jiu","age":35,"telephone":"13300133007","location":"Jiangning District, Nanjing","ID":7},{"name":"Wu Shi","age":41,"telephone":"13200132008","location":"Hongshan District, Wuhan","ID":8},{"name":"Zheng Shiyi","age":27,"telephone":"13100131009","location":"Yubei District, Chongqing","ID":9},{"name":"Ma Shier","age":33,"telephone":"13000130010","location":"Yanta District, Xi'an","ID":10}]
   

7. 追加、削除、変更、クエリのコードがすべて生成されました。

   from sqlalchemy.orm import Session
   from . import models, schemas
   from typing import List, Optional
   
   def get_customer(db: Session, customer_id: int):
    return db.query(models.Customer).filter(models.Customer.ID == customer_id).first()
   
   def get_customers(db: Session, skip: int = 0, limit: int = 100):
    return db.query(models.Customer).offset(skip).limit(limit).all()
   
   def create_customer(db: Session, customer: schemas.CustomerCreate):
    db_customer = models.Customer(**customer.dict())
    db.add(db_customer)
    db.commit()
    db.refresh(db_customer)
    return db_customer
   
   def update_customer(db: Session, customer_id: int, customer: schemas.CustomerUpdate):
    db_customer = db.query(models.Customer).filter(models.Customer.ID == customer_id).first()
    if db_customer:
        update_data = customer.dict(exclude_unset=True)
        for key, value in update_data.items():
            setattr(db_customer, key, value)
        db.commit()
        db.refresh(db_customer)
    return db_customer
   
   def delete_customer(db: Session, customer_id: int):
    db_customer = db.query(models.Customer).filter(models.Customer.ID == customer_id).first()
    if db_customer:
        db.delete(db_customer)
        db.commit()
        return True
    return False
   
   def search_customers(db: Session, name: Optional[str] = None, location: Optional[str] = None):
    query = db.query(models.Customer)
    if name:
        query = query.filter(models.Customer.name.contains(name))
    if location:
        query = query.filter(models.Customer.location.contains(location))
    return query.all()