Mcp アルケミー

MCP-Alchemyとは？

MCP-Alchemyは、さまざまなリレーショナルデータベースへのアクセスと知識を大規模言語モデル（LLM）に提供するために設計されたモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーです。これには、SQLite、PostgreSQL、MySQL、MariaDB、Oracle、MS-SQLなどの人気のあるデータベースが含まれます。MCP-Alchemyを活用することで、開発者はこれらのデータベースとシームレスに対話できるアプリケーションを強化し、より動的でデータ駆動型の機能を実現できます。

MCP-Alchemyの特徴

• マルチデータベースサポート：MCP-Alchemyは幅広いリレーショナルデータベースをサポートしており、多様な統合とデータ管理が可能です。
• LLMインタラクションの強化：LLMがデータベースからデータを取得し操作できるようにし、より強力でコンテキストを意識したものにします。
• オープンソース：プロジェクトは公開されており、世界中の開発者からのコラボレーションと貢献を促進します。
• ユーザーフレンドリーなインターフェース：使いやすさを考慮して設計されており、開発者がデータベースと対話するための簡単なインターフェースを提供します。
• 豊富なドキュメント：サーバーの設定と利用を効果的に行うための包括的なドキュメントが利用可能です。

MCP-Alchemyの使い方

1. インストール：まず、GitHubからMCP-Alchemyリポジトリをクローンします。コマンドを使用します：

   git clone https://github.com/runekaagaard/mcp-alchemy.git
   

2. セットアップ：ドキュメントのインストール手順に従って、ローカルマシンまたはサーバー環境にサーバーをセットアップします。
3. 設定：データベースの資格情報に従って設定ファイルを変更し、サーバーを希望するリレーショナルデータベースに接続するように設定します。
4. 統合：提供されたAPIエンドポイントを使用してクエリを送信し、応答を受け取ることで、MCP-AlchemyをLLMアプリケーションに統合します。
5. テスト：サンプルクエリを実行して統合をテストし、LLMが期待通りにデータにアクセスし操作できることを確認します。

よくある質問

MCP-Alchemyはどのデータベースをサポートしていますか？

MCP-Alchemyは、SQLite、PostgreSQL、MySQL、MariaDB、Oracle、MS-SQLなど、いくつかのリレーショナルデータベースをサポートしています。

MCP-Alchemyは無料で使用できますか？

はい、MCP-Alchemyはオープンソースプロジェクトであり、MPL-2.0ライセンスの下で無料で使用できます。

MCP-Alchemyにどのように貢献できますか？

リポジトリをフォークし、改善を行い、プルリクエストを提出することで貢献できます。また、GitHubのイシューページを通じて問題を報告したり、機能を提案したりすることもできます。

ドキュメントはどこで見つけられますか？

ドキュメントはリポジトリ内にあり、インストール、設定、使用に関する詳細な指示が提供されています。

MCP-Alchemyは本番環境で使用できますか？

はい、MCP-Alchemyは堅牢に設計されており、適切に設定されテストされていれば、本番環境で使用できます。

MCP Alchemy

<a href="https://www.pulsemcp.com/servers/runekaagaard-alchemy"><img src="https://www.pulsemcp.com/badge/top-pick/runekaagaard-alchemy" width="400" alt="PulseMCP Badge"></a>

Status: Works great and is in daily use without any known bugs.

Status2: I just added the package to PyPI and updated the usage instructions. Please report any issues :)

Let Claude be your database expert! MCP Alchemy connects Claude Desktop directly to your databases, allowing it to:

• Help you explore and understand your database structure
• Assist in writing and validating SQL queries
• Displays relationships between tables
• Analyze large datasets and create reports
• Claude Desktop Can analyse and create artifacts for very large datasets using claude-local-files.

Works with PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQLite, Oracle, MS SQL Server, CrateDB, Vertica, and a host of other SQLAlchemy-compatible databases.

Installation

Ensure you have uv installed:

### Install uv if you haven't already
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Usage with Claude Desktop

Add to your claude_desktop_config.json. You need to add the appropriate database driver in the --with parameter.

Note: After a new version release there might be a period of up to 600 seconds while the cache clears locally cached causing uv to raise a versioning error. Restarting the MCP client once again solves the error.

SQLite (built into Python)

{
  "mcpServers": {
    "my_sqlite_db": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "mcp-alchemy==2025.8.15.91819",
               "--refresh-package", "mcp-alchemy", "mcp-alchemy"],
      "env": {
        "DB_URL": "sqlite:////absolute/path/to/database.db"
      }
    }
  }
}

PostgreSQL

{
  "mcpServers": {
    "my_postgres_db": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "mcp-alchemy==2025.8.15.91819", "--with", "psycopg2-binary",
               "--refresh-package", "mcp-alchemy", "mcp-alchemy"],
      "env": {
        "DB_URL": "postgresql://user:password@localhost/dbname"
      }
    }
  }
}

MySQL/MariaDB

{
  "mcpServers": {
    "my_mysql_db": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "mcp-alchemy==2025.8.15.91819", "--with", "pymysql",
               "--refresh-package", "mcp-alchemy", "mcp-alchemy"],
      "env": {
        "DB_URL": "mysql+pymysql://user:password@localhost/dbname"
      }
    }
  }
}

Microsoft SQL Server

{
  "mcpServers": {
    "my_mssql_db": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "mcp-alchemy==2025.8.15.91819", "--with", "pymssql",
               "--refresh-package", "mcp-alchemy", "mcp-alchemy"],
      "env": {
        "DB_URL": "mssql+pymssql://user:password@localhost/dbname"
      }
    }
  }
}

Oracle

{
  "mcpServers": {
    "my_oracle_db": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "mcp-alchemy==2025.8.15.91819", "--with", "oracledb",
               "--refresh-package", "mcp-alchemy", "mcp-alchemy"],
      "env": {
        "DB_URL": "oracle+oracledb://user:password@localhost/dbname"
      }
    }
  }
}

CrateDB

{
  "mcpServers": {
    "my_cratedb": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "mcp-alchemy==2025.8.15.91819", "--with", "sqlalchemy-cratedb>=0.42.0.dev1",
               "--refresh-package", "mcp-alchemy", "mcp-alchemy"],
      "env": {
        "DB_URL": "crate://user:password@localhost:4200/?schema=testdrive"
      }
    }
  }
}

For connecting to CrateDB Cloud, use a URL like crate://user:password@example.aks1.westeurope.azure.cratedb.net:4200?ssl=true.

Vertica

{
  "mcpServers": {
    "my_vertica_db": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "mcp-alchemy==2025.8.15.91819", "--with", "vertica-python",
               "--refresh-package", "mcp-alchemy", "mcp-alchemy"],
      "env": {
        "DB_URL": "vertica+vertica_python://user:password@localhost:5433/dbname",
        "DB_ENGINE_OPTIONS": "{\"connect_args\": {\"ssl\": false}}"
      }
    }
  }
}

Environment Variables

• DB_URL: SQLAlchemy database URL (required)
• CLAUDE_LOCAL_FILES_PATH: Directory for full result sets (optional)
• EXECUTE_QUERY_MAX_CHARS: Maximum output length (optional, default 4000)
• DB_ENGINE_OPTIONS: JSON string containing additional SQLAlchemy engine options (optional)

Connection Pooling

MCP Alchemy uses connection pooling optimized for long-running MCP servers. The default settings are:

• pool_pre_ping=True: Tests connections before use to handle database timeouts and network issues
• pool_size=1: Maintains 1 persistent connection (MCP servers typically handle one request at a time)
• max_overflow=2: Allows up to 2 additional connections for burst capacity
• pool_recycle=3600: Refreshes connections older than 1 hour (prevents timeout issues)
• isolation_level='AUTOCOMMIT': Ensures each query commits automatically

These defaults work well for most databases, but you can override them via DB_ENGINE_OPTIONS:

{
  "DB_ENGINE_OPTIONS": "{\"pool_size\": 5, \"max_overflow\": 10, \"pool_recycle\": 1800}"
}

For databases with aggressive timeout settings (like MySQL's 8-hour default), the combination of pool_pre_ping and pool_recycle ensures reliable connections.

API

Tools

• all_table_names

  • Return all table names in the database
  • No input required
  • Returns comma-separated list of tables

  users, orders, products, categories
  

• filter_table_names

  • Find tables matching a substring
  • Input: q (string)
  • Returns matching table names

  Input: "user"
  Returns: "users, user_roles, user_permissions"
  

• schema_definitions

  • Get detailed schema for specified tables
  • Input: table_names (string[])
  • Returns table definitions including:
    • Column names and types
    • Primary keys
    • Foreign key relationships
    • Nullable flags

  users:
      id: INTEGER, primary key, autoincrement
      email: VARCHAR(255), nullable
      created_at: DATETIME
      
      Relationships:
        id -> orders.user_id
  

• execute_query

  • Execute SQL query with vertical output format
  • Inputs:
    • query (string): SQL query
    • params (object, optional): Query parameters
  • Returns results in clean vertical format:

  1. row
  id: 123
  name: John Doe
  created_at: 2024-03-15T14:30:00
  email: NULL
  
  Result: 1 rows
  

  • Features:
    • Smart truncation of large results
    • Full result set access via claude-local-files integration
    • Clean NULL value display
    • ISO formatted dates
    • Clear row separation

Claude Local Files

When claude-local-files is configured:

• Access complete result sets beyond Claude's context window
• Generate detailed reports and visualizations
• Perform deep analysis on large datasets
• Export results for further processing

The integration automatically activates when CLAUDE_LOCAL_FILES_PATH is set.

Developing

First clone the github repository, install the dependencies and your database driver(s) of choice:

git clone git@github.com:runekaagaard/mcp-alchemy.git
cd mcp-alchemy
uv sync
uv pip install psycopg2-binary

Then set this in claude_desktop_config.json:

...
"command": "uv",
"args": ["run", "--directory", "/path/to/mcp-alchemy", "-m", "mcp_alchemy.server", "main"],
...

My Other LLM Projects

• MCP Redmine - Let Claude Desktop manage your Redmine projects and issues.
• MCP Notmuch Sendmail - Email assistant for Claude Desktop using notmuch.
• Diffpilot - Multi-column git diff viewer with file grouping and tagging.
• Claude Local Files - Access local files in Claude Desktop artifacts.

MCP Directory Listings

MCP Alchemy is listed in the following MCP directory sites and repositories:

• PulseMCP
• Glama
• MCP.so
• MCP Archive
• Playbooks MCP
• Awesome MCP Servers

Contributing

Contributions are warmly welcomed! Whether it's bug reports, feature requests, documentation improvements, or code contributions - all input is valuable. Feel free to:

• Open an issue to report bugs or suggest features
• Submit pull requests with improvements
• Enhance documentation or share your usage examples
• Ask questions and share your experiences

The goal is to make database interaction with Claude even better, and your insights and contributions help achieve that.

License

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