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AIエージェントをクラウドネイティブデータに接続するオープンなモデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバー:STACメタデータにエージェントを配置し、適切なデータセットを見つけ、スキーマを読み取り、クラウドネイティブエンジンを検証するため、ダウンロードせずにS3上のテラバイトスケールデータを問い合わせ、誤読、またはサイレントにスケールで失敗します。 今日は、DuckDB経由でDuckDB経由でSQLをH3空間インデックスで提供しています。配列(Zarr)とハードウェアアクセラレーテッドエンジンのロードマップを参照してください。

データワークフロー(AI対応データとメタデータを生成する)とジュピターゲオアゼンの3つのオープンソースコンポーネントの1つです。これにより、AIツール研究者が既に使用しているクラウドネイティブスタックが実現できます。 センシティブなデータや、Kubernetesのオートスケーリングをスケールで実行します。

クイックスタート

ホストされている MCP エンドポイントを LLM クライアントに追加します。

VSCode の使用

このように[.vscode/mcp.jsonを作成します:(このリポジトリのように)

これで、チャット クライアントにデータセットに関する質問をし、SQL でデータベースをクエリすることによって回答する必要があります。

例:

• オーストラリアが保護された地域は何ですか?

##Claude コードを使用する (CLI)

MCP Data Server

Documentation · The bigger picture

An open Model Context Protocol (MCP) server that connects AI agents to cloud-native data: it grounds the agent in STAC metadata so it finds the right dataset and reads its schema, and confines it to validated cloud-native engines so it queries terabyte-scale data over S3 without downloading it, misreading it, or silently failing at scale. Today it serves SQL over Parquet via DuckDB with H3 spatial indexing; see the roadmap for array (Zarr) and hardware-accelerated engines.

It is one of three open-source components — with data-workflows (which produces the AI-ready data and metadata) and jupyter-geoagent — that together make the cloud-native stack reachable by the AI tools researchers already use. Runs locally for sensitive data or on autoscaling Kubernetes for scale.

Quick Start

Add the hosted MCP endpoint to your LLM client, like so:

Using VSCode

create a .vscode/mcp.json like this: (as in this repo)

{
	"servers": {
		"duckdb-geo": {
			"url": "https://duckdb-mcp.nrp-nautilus.io/mcp"
		}
	}
}

Now simply ask your chat client a question about the datasets and it should answer by querying the database in SQL:

Examples:

• What fraction of Australia is protected area?

Using Claude Code (CLI)

Run this command once in your terminal:

claude mcp add --transport http duckdb-geo https://duckdb-mcp.nrp-nautilus.io/mcp

To make it available across all your projects, add --scope user:

claude mcp add --transport http --scope user duckdb-geo https://duckdb-mcp.nrp-nautilus.io/mcp

Using Claude Desktop

Add to your Claude Desktop configuration file:

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "duckdb-geo": {
      "url": "https://duckdb-mcp.nrp-nautilus.io/mcp"
    }
  }
}

After adding the configuration, restart Claude Desktop.

Features

• Zero-Configuration SQL Access: Query petabytes of geospatial data without database setup
• H3 Geospatial Indexing: Efficient spatial operations using Uber’s H3 hexagonal grid system
• Isolated Execution: Each query runs in a fresh DuckDB instance for security
• Stateless HTTP Mode: Fully horizontally scalable for cloud deployment
• Rich Dataset Catalog: Access to 10+ curated environmental and biodiversity datasets