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DuckDB MCPサーバーの使い方

Ashley Innocent

Ashley Innocent

16 6月 2025

DuckDB MCPサーバーの使い方

DuckDB MCPサーバーは、高性能なインプロセスSQLデータベースであるDuckDBと、Claude、Cursor、またはModel Context Protocol（MCP）をサポートする他のIDEのようなAI駆動ツールとの間のギャップを埋めることで、データ分析に革命をもたらします。このサーバーにより、データベースとAIアシスタント間のシームレスな連携が可能になり、手作業を最小限に抑えてSQLクエリの実行、スキーマの検査、データパイプラインの構築を行うことができます。ローカルデータセットを分析する場合でも、クラウドベースのMotherDuckインスタンスを活用する場合でも、DuckDB MCPサーバーはデータエンジニア、アナリスト、開発者がワークフローを加速し、より迅速にインサイトを引き出すことを可能にします。

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DuckDB MCPサーバーを理解する

DuckDBは、分析ワークロード向けに設計されたオープンソースのインプロセスSQLデータベースです。CSV、Parquet、JSONを含む幅広いデータ形式をサポートし、ローカルファイルとAWS S3のようなリモートソースの両方をクエリできます。MotherDuckチームによって開発されたDuckDB MCPサーバーは、DuckDBの機能をModel Context Protocol（MCP）と統合することで拡張します。このプロトコルにより、AIツールはDuckDBデータベースと直接対話でき、標準化されたインターフェースを通じてクエリ、スキーマ探索、テーブル管理などの操作をサポートします。

DuckDB MCP Server Architecture

このサーバーは、CursorやClaudeのようなAI駆動環境とDuckDBの間のブリッジとして機能し、これらのツールがSQLコマンドを実行してリアルタイムで結果を返すことを可能にします。ローカルのDuckDBインスタンスとクラウドベースのMotherDuckデータベースの両方をサポートしており、多様なユースケースに柔軟性を提供します。さらに、DuckDB MCPサーバーには、読み取り専用モードや読み取りスケーリングトークンなどのセキュリティ機能が含まれており、サードパーティツールとの安全な統合を保証します。

DuckDB MCP Server Logo

DuckDB MCPサーバーの主な利点

DuckDB MCPサーバーがデータプロフェッショナルにとって画期的な理由を以下に示します。

これらの機能により、DuckDB MCPサーバーは現代のデータエンジニアリングと分析に不可欠なツールとなります。

DuckDB MCPサーバーのセットアップ

DuckDB MCPサーバーの能力を活用するには、正しくインストールして構成する必要があります。このセクションでは、そのプロセスをステップバイステップで説明します。

前提条件

開始する前に、以下が揃っていることを確認してください。

MotherDuck Sign Up Page

DuckDBのインストール

DuckDBはDuckDB MCPサーバーの基盤です。以下のいずれかの方法でインストールしてください。

Homebrewを使用（macOS）:

brew install duckdb

pipを使用（Python）:

pip install duckdb

バイナリをダウンロード: Windows、Linux、macOS用のプレビルド済みバイナリについては、DuckDBのインストールページをご覧ください。

以下のコマンドを実行してインストールを確認してください。

duckdb --version

これによりDuckDBのバージョンが表示され、セットアップが成功したことが確認されます。

MCPサーバーのインストール

DuckDB MCPサーバーは、mcp-server-motherduckパッケージを通じて配布されます。uv（Python CLIツールに推奨）またはpipを使用してインストールしてください。

uvをインストール（オプション）:

pip install uv

MCPサーバーをインストール:

uv pip install mcp-server-motherduck

または、pipを使用する場合:

pip install mcp-server-motherduck

インストールを確認:

uvx mcp-server-motherduck --version

このコマンドはサーバーのバージョンを返し、インストールが成功したことを示します。

MCPサーバーの構成

DuckDB MCPサーバーをIDEまたはAIツールと統合するには、JSONファイルを使用して構成します。以下はCursorの例です。

Cursor設定にアクセス: Settings > Cursor Settings > MCP > Add a new Global MCP Serverに移動します。

構成を作成: 以下のJSON構成を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-motherduck": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-motherduck",
        "--db-path",
        "md:",
        "--motherduck-token",
        "<YOUR_MOTHERDUCK_TOKEN_HERE>"
      ]
    }
  }
}

クラウドアクセスには、<YOUR_MOTHERDUCK_TOKEN_HERE>をMotherDuckトークンに置き換えてください。ローカルデータベースの場合は、以下を使用します。

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-motherduck": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-motherduck",
        "--db-path",
        "/path/to/your/local.db"
      ]
    }
  }
}

インメモリデータベースの場合は、--db-path :memory:を使用します。

読み取り専用モードを有効化（オプション）: データ変更を防ぐには、--read-onlyフラグを追加します。

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-motherduck": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-motherduck",
        "--db-path",
        "/path/to/your/local.db",
        "--read-only"
      ]
    }
  }
}

構成をテスト: IDEを再起動し、テストクエリを実行します。

SELECT 1 AS test;

成功した場合、サーバーは結果を返し、セットアップが確認されます。

DuckDB MCPサーバーの実践的なユースケース

DuckDB MCPサーバーは、実際のデータワークフローで威力を発揮します。以下に、分析、パイプライン開発、スキーマ探索にサーバーを活用する方法の詳細な例を示します。

AIアシスタンスによるデータクエリ

DuckDB MCPサーバーにより、AIツールはSQLクエリを実行し、結果を動的に処理できます。例えば、AWS S3に保存されたParquetファイルに販売データが含まれているとします。Cursorを使用してこれをクエリする方法は以下の通りです。

S3アクセスを構成: MCPサーバーの構成にS3認証情報を含めるか、MotherDuckのクラウド統合（--db-path md:）を使用していることを確認してください。

AIにプロンプトを出す: Cursorで、「s3://my-bucket/sales.parquetにあるParquetファイルから、収益で並べ替えた販売レコードの上位10件を表示してください」のようなプロンプトを入力します。

クエリを実行: AIは以下を生成して実行します。

SELECT * FROM read_parquet('s3://my-bucket/sales.parquet')
ORDER BY revenue DESC
LIMIT 10;

DuckDB MCPサーバーはクエリを処理し、結果をAIに返します。AIはそれらを要約したり、地域別でのグループ化など、さらなる分析を提案したりできます。

結果を反復: AIにクエリを洗練させるよう促します。例えば、「販売データを地域別にグループ化し、合計収益を計算してください」と指示します。AIは以下を生成します。

SELECT region, SUM(revenue) AS total_revenue
FROM read_parquet('s3://my-bucket/sales.parquet')
GROUP BY region;

このワークフローにより、手作業でのクエリ作成が減り、データ探索が加速されます。

dbtを使用したデータパイプラインの構築

DuckDB MCPサーバーは、データ変換の人気ツールであるdbtとシームレスに統合します。サーバーを使用してdbtモデルを構築・テストする方法は以下の通りです。

dbtプロジェクトを初期化: 新しいdbtプロジェクトを作成し、DuckDBまたはMotherDuckを使用するようにprofiles.ymlファイルを構成します。

my_project:
  target: dev
  outputs:
    dev:
      type: duckdb
      path: /path/to/your/local.db
      # またはMotherDuckの場合:
      # path: md:
      # token: <YOUR_MOTHERDUCK_TOKEN>

ステージングモデルを作成: AIにデータに基づいたステージングモデルを生成するよう促します。例:

-- models/staging/stg_sales.sql
SELECT
  order_id,
  customer_id,
  sale_date,
  revenue
FROM read_parquet('s3://my-bucket/sales.parquet')
WHERE sale_date >= '2025-01-01';

テストを追加: データ品質を保証するために、モデルの.ymlファイルにテストを定義します。

version: 2
models:
  - name: stg_sales
    columns:
      - name: order_id
        tests:
          - not_null
          - unique
      - name: revenue
        tests:
          - positive_values

実行とテスト: dbt runを実行してモデルを構築し、dbt testを実行して検証します。DuckDB MCPサーバーは効率的なクエリ実行を保証し、AIはテスト結果に基づいて最適化を提案できます。

AIと反復: AIを使用してモデルを洗練させます。例えば、「前年比収益成長率の列を追加してください」と指示します。AIは必要なSQLを生成し、それをdbtプロジェクトに組み込むことができます。

スキーマ検査とデータ探索

DuckDB MCPサーバーはスキーマ検査をサポートしており、AIツールがデータベース構造を理解することを可能にします。例:

AIにプロンプトを出す: 「sales.dbにある私のテーブルのスキーマを説明してください」と尋ねます。

生成されたクエリ: AIは以下を実行します。

DESCRIBE SELECT * FROM 'sales.db'.sales_table;

サーバーは列名、データ型、制約を返し、AIはこれらを使用して変換、結合、集計を提案します。

関係を探索: AIに、「データベース内でcustomer_id列を持つテーブルを見つけてください」のような関係の特定を促します。サーバーはテーブル全体に対して一連のDESCRIBEクエリを実行し、AIが結果をまとめます。

この機能は、複雑なデータセットを理解し、変換を計画する上で非常に貴重です。

DuckDB MCPサーバーの高度な機能

DuckDB MCPサーバーは、パフォーマンス、セキュリティ、柔軟性を向上させる高度な機能を提供します。

読み取り専用モードとセキュリティ

機密データを保護するために、--read-onlyフラグを使用してDuckDB MCPサーバーを読み取り専用モードで実行します。これにより、AIツールがINSERT、UPDATE、またはDELETEクエリを実行するのを防ぎ、データの整合性を保証します。MotherDuckユーザーの場合、読み取りスケーリングトークンにより、最大4つの同時読み取りレプリカが可能になり、複数のユーザーに対するパフォーマンスが向上します。これをJSONファイルで構成します。

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-motherduck": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-motherduck",
        "--db-path",
        "md:",
        "--motherduck-token",
        "<YOUR_READ_SCALING_TOKEN_HERE>",
        "--saas-mode"
      ]
    }
  }
}

SaaSモードはローカルファイルと拡張機能へのアクセスを制限し、安全なクラウド展開に最適です。

クラウドストレージ統合

DuckDB MCPサーバーは、AWS S3、Google Cloud Storage、Cloudflare R2などのクラウドストレージプラットフォームからのデータクエリをサポートしています。例えば、S3ファイルをクエリするには:

SELECT
  customer_id,
  AVG(revenue) AS avg_revenue
FROM read_parquet('s3://my-bucket/sales.parquet')
GROUP BY customer_id;

サーバーが認証とデータ取得を処理するため、AIツールは手動設定なしで結果を処理できます。

短命接続

複数のツール（例: dbt、Cursor、Jupyter notebooks）を含むワークフローの場合、DuckDB MCPサーバーは読み取り専用モードでの短命接続をサポートします。各クエリは一時的な接続を作成し、実行し、閉じます。これにより、ロックの競合を防ぎ、同時実行性が向上します。これは、反復的な探索やマルチユーザー環境で特に役立ちます。

カスタム拡張機能

DuckDBは、全文検索や地理空間クエリなどの高度な機能のための拡張機能をサポートしています。DuckDB MCPサーバーは、データベースと互換性があればこれらの拡張機能をロードできます。例えば、S3アクセスのためのhttpfs拡張機能を有効にするには:

INSTALL httpfs;
LOAD httpfs;

必要に応じて、--extensionsフラグに拡張機能を含めるようにサーバーを構成してください。

DuckDB MCPサーバーでパフォーマンスを最適化する

DuckDB MCPサーバーが効率的に動作するようにするには、以下の最適化を検討してください。

一般的な問題のトラブルシューティング

DuckDB MCPサーバーで問題が発生した場合は、以下の解決策を試してください。

結論

DuckDB MCPサーバーは、AI駆動ワークフローとDuckDBの高性能データベースを統合するための強力なツールです。AIツールとデータベース間のシームレスな通信を可能にすることで、データ分析、パイプライン開発、スキーマ探索を簡素化します。このガイドでは、サーバーを効果的に活用するためのインストール、構成、実践的なユースケース、高度な機能、およびベストプラクティスについて説明しました。

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