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MCP Server · 数据服务

Chiebukuro MCP

一个只读的MCP服务器,支持多SQLite数据库管理并提供可选的vec0语义搜索功能。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 6
Ruby数据分析搜索Claude向量搜索

快速开始

公开资料没有提供安装命令,按仓库或官方文档接入。
作者 / 组织
bash0C7
提供方
bash0C7

工具数量

6

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Chiebukuro MCP 属于数据服务类 MCP Server,公开资料标注 6 个工具,通过传输方式未标注接入,适配 Claude,没有现成的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

数据服务

传输方式

未说明

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

公开目录没有给出安装命令,需要按仓库 README安装;下面按同类条目的通用流程说明。

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    先确认运行方式

    公开资料没有标注传输方式,先看仓库 README,确认是本地进程还是远程地址。

  2. 2

    获取服务

    公开目录没有给出安装命令,按仓库 README里的步骤安装或获取服务。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 6 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

公开资料仍需确认:安装命令

详细介绍

首席执行官

用于多个SQLite数据库的只读MCP服务器,具有可选的vec0语义搜索功能。

每个数据库的工具名称来源于配置键:

  • chiebukuro_query_ --仅限SELECT/WITH(INSERT/UPDATE/DELETE/DROP被拒绝)
  • chiebukuro_semantic_search_ --通过vec0进行KNN矢量搜索(仅在以下情况下注册 semantic_search 配置存在)

配置

服务器读取 ~/chiebukuro-mcp/chiebukuro.json 在启动时。

{
  "databases": {
    "my_db": {
      "path": "/absolute/path/to/database.db",
      "description": "Description shown in the MCP tool",
      "semantic_search": {
        "vec_table": "memories_vec",
        "content_table": "memories",
        "content_column": "content",
        "source_column": "source",
        "join_key": "memory_id"
      }
    }
  }
}

semantic_search 是可选的。对于没有vec0表的数据库,省略它。

检查数据库

使用 inspect 用于为任何SQLite数据库生成建议配置项的子命令:

bundle exec exe/chiebukuro-mcp inspect /path/to/database.db

输出包括 suggested_config 自动检测 semantic_search 如果找到vec0表,则进行设置。

集成

服务器通过以下方式启动 scripts/start_mcp.sh,它明确使用rbenv的bundler来避免系统与Ruby的冲突。

克劳德代码 --添加到 ~/.claude/settings.json:

"mcpServers": {
  "chiebukuro-mcp": {
    "type": "stdio",
    "command": "/path/to/chiebukuro-mcp/scripts/start_mcp.sh"
  }
}

克劳德桌面版 --添加到 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:

"mcpServers": {
  "chiebukuro-mcp": {
    "command": "/path/to/chiebukuro-mcp/scripts/start_mcp.sh"
  }
}

~/chiebukuro-mcp/chiebukuro.json 开始前必须存在--请参阅 配置 格式见上文。请将其保存在您的点文件中,而不是此存储库中。

试剂就绪的MCP表面

对于每个已配置的数据库,服务器现在除了公开 chiebukuro_query_ 和 chiebukuro_semantic_search_:

  • chiebukuro_explain_query_ --跑步 EXPLAIN QUERY PLAN 针对只读SELECT。
  • chiebukuro_query_with_clarification_ --自然语言意图驱动。使用MCP启发来填充插槽,然后执行配方模板。如果数据库没有配方,则返回到简单的查询指导。
  • schema:// --表和列的Markdown描述。
  • recipes:// --带有解释注释的配方查询模板的Markdown目录。
  • hints:// --列枚举值/样本值/注释规则的Markdown目录。

加上一个全球工具:

  • chiebukuro_probe_capabilities --报告连接的MCP主机是否声明 sampling 和 elicitation 能力。

预填澄清参数

chiebukuro_query_with_clarification_ 暴露每一个 clarification_field 从DB的yml作为 顶级可选参数 工具本身。主机LLM(例如Claude Code)可以根据用户的自然语言意图预填充其中的任何一个,通常是根据当前日期解析的日期,或者 source_like 它映射到已知来源的模式,只有尚未解决的槽才能通过启发。

工具描述会自动添加前缀 [Agent usage] 提示告诉代理:

  • 解析日期表达式(今天/星期/今天/月/最近/N日前 / 具体日期)与当前日期进行比较,并将其作为日期参数传递。
  • 不预填充具有yml级别的插槽 default (通常 limit)除非用户明确要求特定计数,否则这些计数将在服务器端默默解决。

内部决议优先级 IntentAnalyzer:

  1. prefilled (主机LLM→ 刀具参数)--最高
  2. 意图字符串上的关键字匹配(通过 clarification_fields[].hints.keywords)
  3. yml字段级别 default
  4. 否则:留在 missing_fields 并通过启发式形式提问

skip_if_resolved: true (默认)从启发表单中删除任何已解析的槽,因此预填充是主持人避免打扰用户的方式。

工具的 input_schema 动态构建自 clarification_fields,因此向yml+重新运行添加插槽 apply_meta_patches.rb 就足够了——不需要更改服务器代码。

_sqlite_mcp_meta 扩展模式

每个DB都可以自我描述。 _sqlite_mcp_meta 有以下列:

列使用人目的
object_type全部'db' / 'table' / 'column' / 'recipe' / 'clarification_field'
object_nameall目标名称(列使用 'table.column',食谱/插槽使用标签)
description所有人类可读文本
hints_jsoncolumn, clarification_fieldJSON格式 enum_values, sample_values, related_tables, note,或插槽属性
recipe_sqlrecipeSELECT/WITH模板,命名占位符 :key 允许
recipe_labelrecipe短显示标签

只有3列的旧式DB(object_type, object_name, description)桌子继续工作; MetaReader 默默地为它们返回空的食谱/提示。

优雅降级

如果数据库没有配方和clarification_fields,服务器:

  1. 将启动警告记录到stderr。
  2. 仍然注册所有工具和资源。
  3. query_with_clarification 短路和回流 fallback 告诉来电者开车的动作 chiebukuro_query_ / chiebukuro_semantic_search_ 直接使用 schema:// 为了定向。

配方/提示数据本身是在这个仓库之外管理的——请参见 dotfiles/chiebukuro-mcp/scripts/meta_patches/*.yml.

结构化呼叫日志(stderr)

每个MCP工具调用都会向stderr发出一行JSON条目,以便主机端日志使用者可以在不接触存储库的情况下审核路由决策和工具选择。

例子:

{"ts":"2026-04-18T11:01:08+09:00","kind":"tool_call","tool":"chiebukuro_query_health","db":"health","result_rows":7,"elapsed_ms":42}

领域:

  • ts --ISO8601调用开始(JST)。
  • kind — tool_call (保留给未来的种类,如 resource_read).
  • tool --MCP工具的完整名称。
  • db --目标数据库名称,或 - 对于独立于数据库的工具(例如。 chiebukuro_probe_capabilities).
  • result_rows --响应中的尽力行数(解析失败时为0)。
  • elapsed_ms --整数毫秒。

JSON行({ 前缀)与现有的人类可读启动警告脱节([chiebukuro-mcp] ..., [ 前缀),所以下游 grep / jq 可以按第一个字符将其拆分。

这纯粹是累加性的——没有MCP协议的影响,也没有对工具结果的改变。

发展

bundle config set --local path vendor/bundle
bundle install
bundle exec rake test

工具与能力

工具数量

6

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

Ruby本地部署SQLite管理语义搜索数据库查询向量搜索MCP工具

支持客户端

Claude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

用自然语言查库

不用手写 SQL,直接问数据,让模型组织查询语句。

数据巡检

定期拉指标、做对比,把异常项整理成一段说明。

打通业务数据

把数据库、数仓和接口接进同一个上下文,减少导出再上传。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 6 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • 公开资料没有可直接复制的安装命令,第一次接入要自己找入口。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在数据服务场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 希望一条命令就装好、不想看文档的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Chiebukuro MCP 怎么安装?

公开目录没有给出可以直接复制的安装命令,需要按仓库 README里的步骤安装;装好后写进客户端的 MCP 配置再重启。

Chiebukuro MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是传输方式未标注,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Chiebukuro MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Chiebukuro MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Chiebukuro MCP 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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