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MariaDB MCP(モデルコンテキストプロトコル)サーバー実装

概要

MCP MariaDBサーバーは、標準SQL操作と高度なベクター/埋め込みベースの検索の両方をサポートする、MariaDBデータベースの管理およびクエリのためのモデルコンテキストプロトコル(MCP)インターフェースを提供します。AIアシスタントとの使用を想定して設計されており、AI駆動のデータワークフローとリレーショナルおよびベクターデータベースのシームレスな統合を可能にします。 MCP MariaDBサーバーは、標準化されたプロトコルを通じてMariaDBデータベースやベクターストアとやり取りするための一連のツールを公開します。サポート内容は以下の通りです:- データベースやテーブルの一覧表示 - テーブルスキーマの取得 - 安全で読み取り専用のSQLクエリの実行 - 埋め込みベース検索のためのベクターストアの作成と管理 - 埋め込みプロバイダー(現在OpenAI、Gemini、HuggingFace)との統合(オプション) - : メインMCPサーバーロジックとツール定義。- : 環境ファイルや.envファイルから設定を読み込みます。- : サービス統合の埋め込み(OpenAI)を扱います。- : 手動および自動テストドキュメントとスクリプトを管理します。 - - アクセス可能なすべてのデータベースを一覧化します。

概要（AI 翻訳）

概要

MCP MariaDBサーバーは、標準化されたプロトコルを通じてMariaDBデータベースやベクターストアとやり取りするための一連のツールを公開します。以下をサポートしています:

データベースと表の一覧
テーブルスキーマの取得
安全で読み取り専用のSQLクエリを実行する
埋め込みベース検索のためのベクターストアの作成と管理
埋め込みプロバイダーとの統合(現在OpenAI、Gemini、HuggingFace)(任意)

コアコンポーネント

server.py:メインMCPサーバーロジックおよびツール定義。
config.py:環境および.envファイルから設定を読み込みます。

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README

以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。

MCP MariaDB Server

The MCP MariaDB Server provides a Model Context Protocol (MCP) interface for managing and querying MariaDB databases, supporting both standard SQL operations and advanced vector/embedding-based search. Designed for use with AI assistants, it enables seamless integration of AI-driven data workflows with relational and vector databases.

Overview
Core Components
Available Tools
Embeddings & Vector Store
Configuration & Environment Variables
Security Considerations
Installation & Setup
Usage Examples
Integration - Claude desktop/Cursor/Windsurf
Logging
Testing

Overview

The MCP MariaDB Server exposes a set of tools for interacting with MariaDB databases and vector stores via a standardized protocol. It supports:

Listing databases and tables
Retrieving table schemas
Executing safe, read-only SQL queries
Creating and managing vector stores for embedding-based search
Integrating with embedding providers (currently OpenAI, Gemini, and HuggingFace) (optional)

Core Components

server.py: Main MCP server logic and tool definitions.
config.py: Loads configuration from environment and .env files.
embeddings.py: Handles embedding service integration (OpenAI).
tests/: Manual and automated test documentation and scripts.

Available Tools

Standard Database Tools

list_databases
- Lists all accessible databases.
- Parameters: None
list_tables
- Lists all tables in a specified database.
- Parameters: database_name (string, required)
get_table_schema
- Retrieves schema for a table (columns, types, keys, etc.).
- Parameters: database_name (string, required), table_name (string, required)
get_table_schema_with_relations
- Retrieves schema with foreign key relations for a table.
- Parameters: database_name (string, required), table_name (string, required)
execute_sql
- Executes a read-only SQL query (SELECT, SHOW, DESCRIBE).
- Parameters: sql_query (string, required), database_name (string, optional), parameters (list, optional)
- Note: Enforces read-only mode if MCP_READ_ONLY is enabled.
create_database
- Creates a new database if it doesn’t exist.
- Parameters: database_name (string, required)

Vector Store & Embedding Tools (optional)

Note: These tools are only available when EMBEDDING_PROVIDER is configured. If no embedding provider is set, these tools will be disabled.

create_vector_store
- Creates a new vector store (table) for embeddings.

GitHub で README 全文を見る

インストール

docker run -i --rm -p 9001:9001 -e DB_HOST= -e DB_PORT= -e DB_USER= -e DB_PASSWORD= -e DB_NAME= mariadb-mcp-server python src/server.py --host 0.0.0.0 --transport stdio

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設定

{
  "mcpServers": {
    "MariaDB_Server": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "path/to/mariadb-mcp-server/",
        "run",
        "server.py"
        ],
        "envFile": "path/to/mcp-server-mariadb-vector/.env"      
    }
  }
}