【MCP×AIエージェント】Windows対応MCPサーバーとデータ分析AIアプリ開発入門

import { FastMCP } from "fastmcp";
import { randomUUID } from "node:crypto";
import { z } from "zod"; // Or any validation library that supports Standard Schema

const server = new FastMCP({
  name: "My Server",
  version: "1.0.0",
});

server.addTool({
  name: "generate-uuid",
  description: "Generate a UUID",
  parameters: z.object({}),
  execute: async () => {
    return randomUUID();
  },
});

server.start({
  transportType: "stdio",
});

{
  "mcpServers": {
    "prac-mcp-typescript": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "tsx",
        "/PATH/TO/YOUR_PROJECT/src/index.ts"
        // "/PATH/TO/YOUR_PROJECT/src/index.mts" // ESMの場合
      ],
      "env": {
      }
    }
  }
}

"name","file"
"都道府県一覧","20250318_resources_opendata_lg_pref_list_02.csv"
"市区町村一覧","20250318_resources_opendata_lg_mani_list_03.csv"

import { FastMCP } from "fastmcp";
import { Database } from "duckdb-async";
import { z } from "zod"; // Or any validation library that supports Standard Schema
import * as fs from 'node:fs';

const PWD = "/path/to/repo"

// DuckDB接続の初期化
const db = await Database.create(
  ':memory:', // メモリ内DBまたはファイルパスを指定
);

// FastMCPサーバーの作成
const server = new FastMCP({
  name: "CSV Data Analysis Server",
  version: "1.0.0",
});

// 特定のCSVファイルをリソースとして追加
server.addResource({
  uri: `file://${PWD}/data/list.csv`,
  name: "利用ファイル一覧",
  mimeType: "text/csv",
  async load() {
    // CSVファイルの内容を返す
    return {
      text: await fs.promises.readFile(`${PWD}/data/list.csv`, "utf-8"),
    };
  },
});

server.addTool({
  name: "get-enable-file-list",
  description: "利用ファイル一覧",
  parameters: z.object({}),
  execute: async (args, { log }) => {
    // CSVファイルの内容を返す
    return {
      text: await fs.promises.readFile(`${PWD}/data/list.csv`, "utf-8"),
      type: "text"
    };
  }
})

server.addTool({
  name: "load-csv",
  description: "CSVファイルをDuckDBに読み込む",
  parameters: z.object({
    filename: z.string().describe("CSVファイル名"),
    tablename: z.string().describe("作成するテーブル名"),
  }),
  execute: async (args, { log }) => {
    try {
      log.info(`${args.filename}を読み込んでいます...`);

      // CSVファイルをDuckDBテーブルに読み込む
      await db.exec(`
        CREATE TABLE IF NOT EXISTS ${args.tablename} AS
        SELECT * FROM read_csv_auto('${PWD}/data/${args.filename}')
      `);

      // テーブル情報を取得
      const result = await db.all(`
        SELECT column_name, data_type
        FROM information_schema.columns
        WHERE table_name = '${args.tablename}'
      `);

      log.info(`テーブル ${args.tablename} が作成されました`);

      return `${args.tablename} テーブルが作成されました。\n列情報: ${JSON.stringify(result, null, 2)}`;
    } catch (error) {
      log.error(`CSVファイルの読み込みに失敗しました: ${error.message}`);
      throw new Error(`CSVファイルの読み込みに失敗しました: ${error.message}`);
    }
  },
});

server.addTool({
  name: "run-query",
  description: "DuckDBでSQLクエリを実行する",
  parameters: z.object({
    query: z.string().describe("実行するSQLクエリ"),
  }),
  execute: async (args, { log, reportProgress }) => {
    try {
      log.info(`クエリを実行しています: ${args.query}`);
      reportProgress({ progress: 0, total: 100 });

      // クエリ実行
      const result = await db.all(args.query);

      reportProgress({ progress: 100, total: 100 });
      log.info('クエリが完了しました');

      // 結果を整形して返す
      if (Array.isArray(result) && result.length > 0) {
        // 結果がある場合はテーブル形式で返す
        return `クエリ結果 (${result.length}行):\n${JSON.stringify(result, null, 2)}`;
      }
      // 結果がない場合
      return "クエリは正常に実行されましたが、結果はありません。";
    } catch (error) {
      log.error(`クエリ実行エラー: ${error.message}`);
      throw new Error(`クエリ実行エラー: ${error.message}`);
    }
  },
});

server.addTool({
  name: "aggregate-data",
  description: "テーブルのデータを集計する",
  parameters: z.object({
    tableName: z.string().describe("集計するテーブル名"),
    groupByColumn: z.string().describe("グループ化するカラム名"),
    aggregateColumn: z.string().describe("集計するカラム名"),
    aggregateFunction: z.enum(["SUM", "AVG", "MIN", "MAX", "COUNT"]).describe("集計関数"),
  }),
  execute: async (args, { log }) => {
    try {
      log.info(`${args.tableName}のデータを集計しています...`);

      const query = `
        SELECT
          ${args.groupByColumn},
          ${args.aggregateFunction}(${args.aggregateColumn}) AS result
        FROM ${args.tableName}
        GROUP BY ${args.groupByColumn}
        ORDER BY result DESC
      `;

      log.debug(`実行クエリ: ${query}`);

      // クエリ実行
      const result = await db.all(query);

      return `${args.tableName}の${args.groupByColumn}ごとの${args.aggregateColumn}の${args.aggregateFunction}:\n${JSON.stringify(result, null, 2)}`;
    } catch (error) {
      log.error(`データ集計エラー: ${error.message}`);
      throw new Error(`データ集計エラー: ${error.message}`);
    }
  },
});

server.addTool({
  name: "get-table-info",
  description: "テーブルの構造情報を取得する",
  parameters: z.object({
    tablename: z.string().describe("情報を取得するテーブル名"),
  }),
  execute: async (args, { log }) => {
    try {
      // テーブル構造の取得
      const columns = await db.all(`
        SELECT column_name, data_type
        FROM information_schema.columns
        WHERE table_name = '${args.tablename}'
      `);

      // サンプルデータの取得
      const sampleData = await db.all(`
        SELECT * FROM ${args.tablename} LIMIT 5
      `);

      return {
        content: [
          {
            type: "text",
            text: `テーブル: ${args.tablename}\n\n列情報:\n${JSON.stringify(columns, null, 2)}\n\nサンプルデータ:\n${JSON.stringify(sampleData, null, 2)}`
          }
        ]
      };
    } catch (error) {
      log.error(`テーブル情報取得エラー: ${error.message}`);
      throw new Error(`テーブル情報取得エラー: ${error.message}`);
    }
  },
});

server.addPrompt({
  name: "analyze-data",
  description: "データ分析のためのプロンプト",
  arguments: [
    {
      name: "tableName",
      description: "分析するテーブル名",
      required: true,
    },
    {
      name: "analysisGoal",
      description: "分析の目的",
      required: true,
    },
  ],
  load: async (args) => {
    // テーブル構造の取得
    const columns = await db.all(`
      SELECT column_name, data_type
      FROM information_schema.columns
      WHERE table_name = '${args.tableName}'
    `);

    return `
テーブル「${args.tableName}」のデータを分析し、${args.analysisGoal}を達成するためのSQLクエリを作成してください。

テーブル構造:
${JSON.stringify(columns, null, 2)}

分析目標: ${args.analysisGoal}

適切なSQLクエリを提案し、その結果の解釈方法を説明してください。
    `;
  },
});

// サーバー起動
await server.start({
  transportType: "stdio", // CLIツールとして使用する場合
});