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自然言語のクエリをMCP(Model Context Protocol)サーバーを使用してGraphQLクエリに変換し、Claude DesktopやCursorなどのAIアシスタントとシームレスに統合します.

概要

自然言語のクエリをMCP(Model Context Protocol)サーバーを使用してGraphQLクエリに変換し、Claude DesktopやCursorなどのAIアシスタントとシームレスに統合します。テキスト・トゥ・グラフQL MCP Server は、LangGraph で構築された AI エージェントを使用して、自然言語の説明を有効な GraphQL クエリに変換します。人間言語と GraphQL API の間のブリッジを提供し、データベースと API のインタラクションを、開発者や非技術的なユーザーにとってより直観的に行なうことができます。 - : 通常の英語クエリを有効なGraphQLに変換 - : グラフQLスキーを自動的にロードおよびイントロスペクト - : 生成されたクエリをロードされたスキーマに対するバリデーション - : グラフQLエンドポイントに対するクエリーを認証で実行 - : クエリー履歴を追跡して管理 - : クロードデスクトップ、カーソル、その他のMCPクライアントとの完全な互換性 - : 詳細なデバッグ情報を扱うグレースフルエラー - : スキーマの組み込みキャッシュと頻繁に使用されるクエリー UVは高速なPythonパッケージインストーラであり、...

概要（AI 翻訳）

自然言語のクエリをMCP(Model Context Protocol)サーバーを使用してGraphQLクエリに変換し、Claude DesktopやCursorなどのAIアシスタントとシームレスに統合します。

OST 概要

テキスト・トゥ・グラフQL MCP Server は、LangGraph で構築された AI エージェントを使用して、自然言語の説明を有効な GraphQL クエリに変換します。人間言語と GraphQL API の間のブリッジを提供し、データベースと API のインタラクションを、開発者や非技術的なユーザーにとってより直観的に行なうことができます。

✨ 機能

** GraphQL への自然な言語**: 有効な GraphQL に明白な英語の照会を転換して下さい
シェマ管理: グラフQLスキーマを自動的にロードおよびイントロスペクト
照会の検証: ロードされたスキーマに対する生成されたクエリの検証
クエリ実行: GraphQL エンドポイントに対して認証でクエリを実行
クエリ履歴:セッション間でクエリ履歴を追跡して管理 -MCPプロトコル:Claudeデスクトップ、カーソル、その他のMCPクライアントとの完全互換性 -エラー処理: 詳細なデバッギング情報によるグレースフルなエラー処理 -Caching:スキーマおよび頻繁に使用される照会のための作り付けのキャッシュ

インストール

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README

以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。

Text-to-GraphQL MCP Server

Transform natural language queries into GraphQL queries using an MCP (Model Context Protocol) server that integrates seamlessly with AI assistants like Claude Desktop and Cursor.

🚀 Overview

The Text-to-GraphQL MCP Server converts natural language descriptions into valid GraphQL queries using an AI agent built with LangGraph. It provides a bridge between human language and GraphQL APIs, making database and API interactions more intuitive for developers and non-technical users alike.

✨ Features

Natural Language to GraphQL: Convert plain English queries to valid GraphQL
Schema Management: Load and introspect GraphQL schemas automatically
Query Validation: Validate generated queries against loaded schemas
Query Execution: Execute queries against GraphQL endpoints with authentication
Query History: Track and manage query history across sessions
MCP Protocol: Full compatibility with Claude Desktop, Cursor, and other MCP clients
Error Handling: Graceful error handling with detailed debugging information
Caching: Built-in caching for schemas and frequently used queries

🛠 Installation

Prerequisites: Install UV (Recommended)

UV is a fast Python package installer and resolver. Install it first:

macOS/Linux:

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

Windows:

powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

Find your UV installation path:

# Find where uv is installed
which uv

# Common locations:
# macOS/Linux: ~/.local/bin/uv
# Windows: %APPDATA%\uv\bin\uv.exe

Important: You’ll need the UV path for MCP configuration. The typical path is ~/.local/bin on macOS/Linux, which translates to /Users/yourusername/.local/bin (replace yourusername with your actual username).

Setup for MCP Usage

# Clone the repository
git clone https://github.com/Arize-ai/text-to-graphql-mcp.git
cd text-to-graphql-mcp

# Install dependencies (UV automatically creates virtual environment)
uv sync

# Test the installation
uv run text-to-graphql-mcp --help

Note: The uv run pattern automatically handles virtual environments, making MCP configuration cleaner and more reliable than traditional pip installations.

Alternative Installation Methods

From PyPI (when published):

GitHub で README 全文を見る

インストール

docker exec -i text-to-graphql-mcp uv run python -m src.text_to_graphql_mcp.mcp_server

MCP 初心者？mcpskill.org のガイドから始めましょう →

設定

{
  "mcpServers": {
    "text-to-graphql": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/text-to-graphql-mcp",
        "run",
        "text-to-graphql-mcp"
      ],
      "env": {
        "PATH": "/path/to/uv/bin:/usr/bin:/bin",
        "OPENAI_API_KEY": "your_openai_api_key_here",
        "GRAPHQL_ENDPOINT": "https://your-graphql-api.com/graphql",
        "GRAPHQL_API_KEY": "your_api_key_here",
        "GRAPHQL_AUTH_TYPE": "bearer"
      }
    }
  }
}