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mcp-database-serverを使用してSQL Server を自然言語で操作してみる

2025/09/08に公開
Database
SQL Server
Model Context Protocol
GitHub Copilot
tech
 はじめに最近、「データベース開発をAIを使って行いたい、、」と思うことがよくありまして。

アプリ開発界隈では、MCPの活用事例などをよく伺うのですが、データベース開発界隈ではMCPを活用した開発事例はあまり聞かない？イメージなので、何かないものかと探しておりました。

そんななか、mcp-database-serverに出会いましたのでご紹介をば、と本記事作成に至ります。

 mcp-database-serverとはhttps://github.com/executeautomation/mcp-database-server
このMCP(Model Context Protocol)サーバーは、Claudeへのデータベースアクセス機能を提供し、SQLite、SQL Server、PostgreSQL、およびMySQLデータベースをサポートします。

MCP データベースサーバーは、次のツールを提供します。


ツール名
説明
必須パラメータ


read_query
データを読み取るためのSELECTクエリを実行します

query: SQLのSELECT文

write_query
データを挿入・更新・削除するためのINSERT、UPDATE、DELETEクエリを実行します

query: SQLの変更系文

create_table
データベースに新しいテーブルを作成します

query: CREATE TABLE文

alter_table
既存のテーブルのスキーマを変更します

query: ALTER TABLE文

drop_table
データベースからテーブルを削除します

table_name: テーブル名
confirm: 安全確認フラグ（trueである必要あり）

list_tables
データベース内のすべてのテーブルを一覧表示します
なし

describe_table
指定したテーブルのスキーマ情報を表示します

table_name: テーブル名

export_query
クエリ結果をCSVまたはJSON形式でエクスポートします

query: SQLのSELECT文
format: "csv" または "json"

append_insight
ビジネスインサイトをメモに追加します

insight: インサイトの内容

list_insights
すべてのビジネインサイトを一覧表示します
なし

上記の通り、一通りのデータベース操作は可能です。自然言語でこれだけのことができれば、申し分ないです。素敵すぎる。

Create Databaseはできなさそうなので、先に作成しておく必要がありそうです。

Githubのreadmeでは、「Claudeで」、と記載されてますが、今回はVS Codeを使用します。

 環境VS Codeをmcpクライアントとして、mcp-database-serverを使用します。
VS Code (V1.103.2)
Github Copilot
Mode : Agent Mode
Model : GPT-5(Preview)


node.js (v22.14.0)
SQL Server 2022 (オンプレミス)

今回はSQL Serverへの接続を想定とします。

 mcp-database-serverのセットアップまずは、任意の作業フォルダにmcp-database-serverを展開します。
git clone https://github.com/executeautomation/mcp-database-server.git
cd mcp-database-server
npm install
npm run build
その後、以下コマンドでnpmグローバルインストールを行います。
npm install -g @executeautomation/database-server
VS Codeのmcp.jsonには接続するデータベースの設定を行います。

mcpサーバーの名称はsqlserver_mcpとしています。
mcp.json
{
	"servers": {
		"sqlserver_mcp": {
            "command": "npx",
            "args": [
                "-y",
                "@executeautomation/database-server",
                "--sqlserver",
                "--server", "YourDatabaseServer",
                "--port", "1433",
                "--database", "YourDatabase",
                "--user", "YourDatabaseUser",
                "--password", "YourPassword"
            ]
		}
	},
	"inputs": []
}
mcpサーバーが無事に追加起動できていれば、VS Code上では以下のようにmcp-datdabase-serverがチャットに使用できるツールに表示されているかと思います。




 実験いざいざmcp-database-serverを使用してデータベースを操作してみます。

今回はDBサーバー(192.168.5.7)上のTEST_DB_2というデータベースに接続するとして、TEST_DB_2は作成済みを想定しています。

 テーブルを作成するまずはテーブルがないと始まりませんので、テキトーにテーブルを作成してもらうことにします。

超簡素なショッピング（ECサイト）データベースを作成するとします。
テーブル：
Users（ユーザー情報）
Products（商品情報）
Orders（注文）
OrderDetails（注文内の商品詳細）
TEST_DB_2は、ショッピング（ECサイト）データベースとして活用したく考えています。
以下のようなテーブルをTEST_DB_2に作成してください。
テーブル：
- Users（ユーザー情報）
- Products（商品情報）
- Orders（注文）
- OrderDetails（注文内の商品詳細）

各カラムの属性や主キー、制約はお任せします。一般的なテーブル設計に基づいてテーブルを作成してください。
何度かSQL実行は失敗してますが、実行結果を読み取ってテーブル作成を実行しています。

以下は実行結果サマリです。

実際に実行されたSQL以下は実際に実行されたCreate Table のSQLです。
Users（ユーザー情報）テーブル
CREATE TABLE TEST_DB_2.dbo.Users( 
     UserID INT IDENTITY (1, 1) NOT NULL CONSTRAINT PK_Users PRIMARY KEY
    ,  Email NVARCHAR(320) NOT NULL
    ,  PasswordHash VARBINARY(256) NOT NULL
    ,  FirstName NVARCHAR(50) NOT NULL
    ,  LastName NVARCHAR(50) NOT NULL
    ,  Phone NVARCHAR(30) NULL
    ,  IsActive BIT NOT NULL CONSTRAINT DF_Users_IsActive DEFAULT 1
    ,  CreatedAt DATETIME2(0) NOT NULL CONSTRAINT DF_Users_CreatedAt DEFAULT SYSUTCDATETIME()
    ,  UpdatedAt DATETIME2(0) NOT NULL CONSTRAINT DF_Users_UpdatedAt DEFAULT SYSUTCDATETIME()
    ,  CONSTRAINT UQ_Users_Email UNIQUE (Email) 
);
Products（商品情報）テーブル
CREATE TABLE TEST_DB_2.dbo.Products( 
     ProductID INT IDENTITY (1, 1) NOT NULL CONSTRAINT PK_Products PRIMARY KEY
    ,  SKU NVARCHAR(50) NOT NULL
    ,  Name NVARCHAR(200) NOT NULL
    ,  Description NVARCHAR(MAX) NULL
    ,  Price DECIMAL (19, 4) NOT NULL
    ,  Currency CHAR (3) NOT NULL CONSTRAINT DF_Products_Currency DEFAULT 'JPY'
    ,  StockQuantity INT NOT NULL CONSTRAINT DF_Products_Stock DEFAULT 0
    ,  IsActive BIT NOT NULL CONSTRAINT DF_Products_IsActive DEFAULT 1
    ,  CreatedAt DATETIME2(0) NOT NULL CONSTRAINT DF_Products_CreatedAt DEFAULT SYSUTCDATETIME()
    ,  UpdatedAt DATETIME2(0) NOT NULL CONSTRAINT DF_Products_UpdatedAt DEFAULT SYSUTCDATETIME()
    ,  CONSTRAINT UQ_Products_SKU UNIQUE (SKU)
    ,  CONSTRAINT CK_Products_Price CHECK (Price >= 0)
    ,  CONSTRAINT CK_Products_Stock CHECK (StockQuantity >= 0) 
);
Orders（注文）テーブル
CREATE TABLE TEST_DB_2.dbo.Orders( 
     OrderID BIGINT IDENTITY (1, 1) NOT NULL CONSTRAINT PK_Orders PRIMARY KEY
    ,  OrderNumber NVARCHAR(30) NOT NULL
    ,  UserID INT NOT NULL
    ,  OrderDate DATETIME2(0) NOT NULL CONSTRAINT DF_Orders_OrderDate DEFAULT SYSUTCDATETIME()
    ,  Status VARCHAR (20) NOT NULL CONSTRAINT DF_Orders_Status DEFAULT 'Pending'
    ,  Subtotal DECIMAL (19, 4) NOT NULL CONSTRAINT DF_Orders_Subtotal DEFAULT 0
    ,  Tax DECIMAL (19, 4) NOT NULL CONSTRAINT DF_Orders_Tax DEFAULT 0
    ,  ShippingFee DECIMAL (19, 4) NOT NULL CONSTRAINT DF_Orders_ShippingFee DEFAULT 0
    ,  Discount DECIMAL (19, 4) NOT NULL CONSTRAINT DF_Orders_Discount DEFAULT 0
    ,  Total AS (Subtotal + Tax + ShippingFee - Discount) PERSISTED
    ,  Currency CHAR (3) NOT NULL CONSTRAINT DF_Orders_Currency DEFAULT 'JPY'
    ,  ShippingAddress NVARCHAR(500) NULL
    ,  BillingAddress NVARCHAR(500) NULL
    ,  CreatedAt DATETIME2(0) NOT NULL CONSTRAINT DF_Orders_CreatedAt DEFAULT SYSUTCDATETIME()
    ,  UpdatedAt DATETIME2(0) NOT NULL CONSTRAINT DF_Orders_UpdatedAt DEFAULT SYSUTCDATETIME()
    ,  CONSTRAINT UQ_Orders_OrderNumber UNIQUE (OrderNumber)
    ,  CONSTRAINT CK_Orders_Subtotal CHECK (Subtotal >= 0)
    ,  CONSTRAINT CK_Orders_Tax CHECK (Tax >= 0)
    ,  CONSTRAINT CK_Orders_ShippingFee CHECK (ShippingFee >= 0)
    ,  CONSTRAINT CK_Orders_Discount CHECK (Discount >= 0)
    ,  CONSTRAINT CK_Orders_Status CHECK ( 
        Status IN ( 
            'Pending'
            , 'Paid'
            , 'Shipped'
            , 'Completed'
            , 'Cancelled'
            , 'Refunded'
        )
    ) 
    ,  CONSTRAINT FK_Orders_Users FOREIGN KEY (UserID) REFERENCES TEST_DB_2.dbo.Users(UserID) 
);

OrderDetails（注文内の商品詳細）テーブル
CREATE TABLE TEST_DB_2.dbo.OrderDetails( 
     OrderDetailID BIGINT IDENTITY (1, 1) NOT NULL CONSTRAINT PK_OrderDetails PRIMARY KEY
    ,  OrderID BIGINT NOT NULL
    ,  LineNumber INT NOT NULL
    ,  ProductID INT NOT NULL
    ,  Quantity INT NOT NULL
    ,  UnitPrice DECIMAL (19, 4) NOT NULL
    ,  UnitDiscount DECIMAL (19, 4) NOT NULL CONSTRAINT DF_OrderDetails_UnitDiscount DEFAULT 0
    ,  LineTotal AS ( 
        CONVERT(DECIMAL (19, 4), Quantity) * (UnitPrice - UnitDiscount)
    ) PERSISTED
    ,  CreatedAt DATETIME2(0) NOT NULL CONSTRAINT DF_OrderDetails_CreatedAt DEFAULT SYSUTCDATETIME()
    ,  UpdatedAt DATETIME2(0) NOT NULL CONSTRAINT DF_OrderDetails_UpdatedAt DEFAULT SYSUTCDATETIME()
    ,  CONSTRAINT UQ_OrderDetails_Order_Line UNIQUE (OrderID, LineNumber)
    ,  CONSTRAINT CK_OrderDetails_Qty CHECK (Quantity > 0)
    ,  CONSTRAINT CK_OrderDetails_Price CHECK (UnitPrice >= 0)
    ,  CONSTRAINT CK_OrderDetails_Discount CHECK (UnitDiscount >= 0 AND UnitDiscount <= UnitPrice)
    ,  CONSTRAINT FK_OrderDetails_Orders FOREIGN KEY (OrderID) REFERENCES TEST_DB_2.dbo.Orders(OrderID)
        ON 
    DELETE CASCADE
    ,  CONSTRAINT FK_OrderDetails_Products FOREIGN KEY (ProductID) REFERENCES TEST_DB_2.dbo.Products(ProductID)
     
);


 テストデータ作成するテーブルにテストデータを作成してもらいます。
作成した各テーブルにデモ用、テスト用にサンプルデータを10レコードずつ程度で作成してください。
実行結果サマリ：

10～20件のテストデータが無事作成されました。

実際に実行されたSQLINSERT 
INTO TEST_DB_2.dbo.Users( 
    Email
    , PasswordHash
    , FirstName
    , LastName
    , Phone
    , IsActive
) VALUES ( 
    'user1@example.com'
    , 0x01020304
    , 'Taro'
    , 'Yamada'
    , '090-0000-0001'
    , 1
) 
, ( 
    'user2@example.com'
    , 0x01020305
    , 'Hanako'
    , 'Sato'
    , '090-0000-0002'
    , 1
) 
, ( 
    'user3@example.com'
    , 0x01020306
    , 'Ken'
    , 'Suzuki'
    , '090-0000-0003'
    , 1
) 
, ( 
    'user4@example.com'
    , 0x01020307
    , 'Mika'
    , 'Tanaka'
    , '090-0000-0004'
    , 1
) 
, ( 
    'user5@example.com'
    , 0x01020308
    , 'Daichi'
    , 'Kobayashi'
    , '090-0000-0005'
    , 1
) 
, ( 
    'user6@example.com'
    , 0x01020309
    , 'Akira'
    , 'Kato'
    , '090-0000-0006'
    , 1
) 
, ( 
    'user7@example.com'
    , 0x0102030A
    , 'Rina'
    , 'Yoshida'
    , '090-0000-0007'
    , 1
) 
, ( 
    'user8@example.com'
    , 0x0102030B
    , 'Sota'
    , 'Yamamoto'
    , '090-0000-0008'
    , 1
) 
, ( 
    'user9@example.com'
    , 0x0102030C
    , 'Ayaka'
    , 'Nakamura'
    , '090-0000-0009'
    , 1
) 
, ( 
    'user10@example.com'
    , 0x0102030D
    , 'Kenta'
    , 'Watanabe'
    , '090-0000-0010'
    , 1
);

INSERT 
INTO TEST_DB_2.dbo.Products( 
    SKU
    , Name
    , Description
    , Price
    , StockQuantity
    , IsActive
) VALUES ( 
    'SKU-1001'
    , 'Coffee Beans 250g'
    , 'Arabica blend'
    , 980.00
    , 200
    , 1
) 
, ( 
    'SKU-1002'
    , 'Green Tea 100g'
    , 'Shizuoka sencha'
    , 720.00
    , 150
    , 1
) 
, ( 
    'SKU-1003'
    , 'Black Tea 50 bags'
    , 'Assam blend'
    , 850.00
    , 180
    , 1
) 
, ( 
    'SKU-1004'
    , 'Drip Bags 10pcs'
    , 'Single origin'
    , 650.00
    , 300
    , 1
) 
, ( 
    'SKU-1005'
    , 'Espresso Roast 250g'
    , 'Dark roast'
    , 1080.00
    , 120
    , 1
) 
, ( 
    'SKU-1006'
    , 'Mug Cup'
    , 'Ceramic 350ml'
    , 1200.00
    , 80
    , 1
) 
, ( 
    'SKU-1007'
    , 'Thermos Bottle'
    , '500ml, stainless'
    , 2980.00
    , 60
    , 1
) 
, ( 
    'SKU-1008'
    , 'Cookie Set'
    , 'Butter cookies'
    , 540.00
    , 250
    , 1
) 
, ( 
    'SKU-1009'
    , 'Chocolate Bar'
    , '70% cacao'
    , 390.00
    , 400
    , 1
) 
, ( 
    'SKU-1010'
    , 'Gift Box S'
    , 'Wrap included'
    , 300.00
    , 500
    , 1
);

INSERT 
INTO TEST_DB_2.dbo.Orders( 
    OrderNumber
    , UserID
    , OrderDate
    , Status
    , Subtotal
    , Tax
    , ShippingFee
    , Discount
) 
SELECT
    CONCAT( 
        'ORD-'
        , 
            RIGHT ( 
                '00000' + CAST( 
                    ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY (SELECT 1)) AS VARCHAR (5)
                ) 
                , 5
            )
    ) AS OrderNumber
    , u.UserID
    , DATEADD( 
        DAY
        , ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY (SELECT 1)) * - 1
        , SYSUTCDATETIME()
    ) AS OrderDate
    , CASE (ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY (SELECT 1)) % 5) 
        WHEN 0 THEN 'Pending' 
        WHEN 1 THEN 'Paid' 
        WHEN 2 THEN 'Shipped' 
        WHEN 3 THEN 'Completed' 
        ELSE 'Cancelled' 
        END AS Status
    , 0 AS Subtotal
    , 0 AS Tax
    , 500 AS ShippingFee
    , 0 AS Discount 
FROM
    ( 
        SELECT
            TOP(10) UserID 
        FROM
            TEST_DB_2.dbo.Users 
        ORDER BY
            UserID
    ) u;

INSERT 
INTO TEST_DB_2.dbo.OrderDetails( 
    OrderID
    , LineNumber
    , ProductID
    , Quantity
    , UnitPrice
    , UnitDiscount
) 
SELECT
    o.OrderID
    , d.LineNumber
    , p.ProductID
    , d.Quantity
    , p.Price
    , d.UnitDiscount 
FROM
    TEST_DB_2.dbo.Orders o 
    CROSS APPLY(VALUES (1, 1, 0.00), (2, 2, 50.00)) AS d(LineNumber, Quantity, UnitDiscount) 
    JOIN ( 
        SELECT
            TOP(10) ProductID
            , Price 
        FROM
            TEST_DB_2.dbo.Products 
        ORDER BY
    ) p 
        ON p.ProductID = ((o.OrderID - 1) % 10) + 1 
ORDER BY
    o.OrderID
    , d.LineNumber;

最後にPriceをProductsテーブルから取得して、OrderDetails注文明細を更新しています。
UPDATE od 
SET
    od.UnitPrice = p.Price
    , od.UpdatedAt = SYSUTCDATETIME() 
FROM
    TEST_DB_2.dbo.OrderDetails od 
    JOIN TEST_DB_2.dbo.Products p 
        ON p.ProductID = od.ProductID;


 データを抽出するデータ抽出を行います。
テーブル間のリレーションに沿って、結合を行って、データを抽出表示してください。
SELECT文の生成はもちろんのこと、出力はJSON形式で受け取っているようです。

抽出結果をもとに説明も添えてくれます。

以下はSELECT文の実行結果です。

実際に実行されたSQLSELECT
    TOP(20)  o.OrderNumber
    ,  CONVERT(date, o.OrderDate) AS OrderDate
    ,  o.Status
    ,  u.Email
    ,  p.SKU
    ,  p.Name AS ProductName
    ,  od.LineNumber
    ,  od.Quantity
    ,  od.UnitPrice
    ,  od.UnitDiscount
    ,  od.LineTotal FROM TEST_DB_2.dbo.OrderDetails od JOIN TEST_DB_2.dbo.Orders o 
        ON o.OrderID = od.OrderID JOIN TEST_DB_2.dbo.Users u 
        ON u.UserID = o.UserID JOIN TEST_DB_2.dbo.Products p 
        ON p.ProductID = od.ProductID ORDER BY
    o.OrderID
    , od.LineNumber;
SELECT
    o.OrderNumber
    ,  u.Email
    ,  COUNT(*) AS Lines
    ,  SUM(od.LineTotal) AS LinesTotal
    ,  o.ShippingFee
    ,  SUM(od.LineTotal) + o.ShippingFee - o.Discount AS OrderComputedTotal FROM TEST_DB_2.dbo.Orders
     o JOIN TEST_DB_2.dbo.Users u 
        ON u.UserID = o.UserID JOIN TEST_DB_2.dbo.OrderDetails od 
        ON od.OrderID = o.OrderID GROUP BY
    o.OrderID
    , o.OrderNumber
    , u.Email
    , o.ShippingFee
    , o.Discount ORDER BY
    o.OrderID;


 データを操作するデータ操作を行ってみます。
OrderDetailsテーブルのUnitPriceが500以上のデータの数量(Quantity)を2倍にしてください。
読み取りを行ってからUPDATEのSQLの生成と実行を行ってますね。丁寧ですね。(当たり前といえば当たり前ですが。。)

無事、該当データのQuantityが2倍に更新されました。

実際に実行されたSQL以下は実際に実行されたSQLです。

UpdatedAtもちゃんと更新していることに感動です。
UPDATE TEST_DB_2.dbo.OrderDetails 
SET
    Quantity = Quantity * 2
    , UpdatedAt = SYSUTCDATETIME() 
WHERE
    UnitPrice >= 500;



 ER図を出力してもらうER図を出力してもらいます。
このデータベースのER図を出力してください。mermaid記法で出力してください。
以下は実際に出力されたER図です。

 データベースについて説明してもらう最後にこのデータベースの仕様について説明してもらいます。
このデータベースはどのようなデータベースといえるでしょうか？リレーションや仕様、データの流れを踏まえて説明してください。
以下は実際の回答です。
ご要望に沿って、このDBの性質・リレーション・仕様・データフローを簡潔に整理します。
チェックリスト
種別・目的の定義を説明
ER と主なリレーションを列挙
主な仕様（キー/制約/計算列/デフォルト）を整理
データの流れ（業務プロセス）を説明
留意点と拡張ポイントを提案


 どのようなデータベースかEC（ショッピング）サイト向けのトランザクション処理用（OLTP）コアスキーマ
正規化（概ね第3正規形）を基本に、注文・ユーザー・商品・明細に分割
集計はジョインで計算する前提（分析用DWH/スター型ではなく、アプリの取引処理最適化が目的）

 ER とリレーションUsers 1 — n Orders
Orders.UserID → Users.UserID（FK）

Orders 1 — n OrderDetails
OrderDetails.OrderID → Orders.OrderID（FK、ON DELETE CASCADE）

Products 1 — n OrderDetails
OrderDetails.ProductID → Products.ProductID（FK）

補足
注文削除時に明細は自動削除（CASCADE）
注文内の行番号は（OrderID, LineNumber）で一意

 主な仕様（キー/制約/計算列/デフォルト）主キー
Users(UserID, INT IDENTITY)
Products(ProductID, INT IDENTITY)
Orders(OrderID, BIGINT IDENTITY)
OrderDetails(OrderDetailID, BIGINT IDENTITY)

一意制約
Users.Email（UQ）
Products.SKU（UQ）
Orders.OrderNumber（UQ）
OrderDetails(OrderID, LineNumber)（UQ）

外部キー
Orders.UserID → Users
OrderDetails.OrderID → Orders（CASCADE）
OrderDetails.ProductID → Products

チェック制約（整合性）
価格・在庫・数量は0以上、割引は単価以下
注文ステータスは定義済み集合（Pending/Paid/Shipped/Completed/Cancelled/Refunded）

計算列
OrderDetails.LineTotal = Quantity × (UnitPrice − UnitDiscount)（PERSISTED）
Orders.Total = Subtotal + Tax + ShippingFee − Discount（PERSISTED）

デフォルト
通貨は 'JPY'
CreatedAt/UpdatedAt は SYSUTCDATETIME()
Users/Products の IsActive 既定 = 1

セキュリティ
Users.PasswordHash は VARBINARY（ハッシュ格納）※アルゴリズム/ソルト運用はアプリ側で担保


 データの流れ（業務プロセス）カタログ管理
管理者が Products を登録（SKU一意、価格・在庫・アクティブ状態を管理）
会員管理
ユーザー登録（Users）し、Email は一意
注文作成
ユーザーがカート→注文（Orders）を生成
初期値として送料・割引などを設定、OrderNumber は一意
注文明細追加
各商品を OrderDetails として行追加
LineTotal は数量・単価・割引から自動計算
会計・合計更新
小計/税/合計の更新は運用方針次第
現状スキーマでは Orders.Subtotal/Tax/Discount をアプリやバッチで更新し、Total が確定
または明細からの再計算ジョブで一貫性維持（推奨）

ステータス遷移・出荷
Pending→Paid→Shipped→Completed などに遷移
Cancelled/Refunded の取り扱いルールは運用で定義
参照・レポート
明細単位や注文単位の集計は、4テーブルのジョインで抽出
代表的なレポート例はすでに取得済（明細一覧/注文サマリ）

 留意点と拡張ポイントパフォーマンス（推奨インデックス）
Orders(UserID), Orders(OrderDate, Status)
OrderDetails(OrderID), OrderDetails(ProductID)
Users(Email) はUQで検索効率良

データ整合性の自動化
UpdatedAt 自動更新や Subtotal/Tax 自動算出はトリガー/アプリ/ジョブで補完可能

正規化の強化
住所を別テーブル化（Address、OrderAddress）し履歴性・再利用性向上
ステータス履歴テーブル、支払い・配送テーブル、クーポン/プロモ組み込み

在庫連携
受注確定時に Products.StockQuantity を引き当て・減算する業務ロジック

多通貨・税制
通貨換算レートテーブル、地域税率テーブルを導入すると越境ECや複数税率に対応


 総括本DBはECの基本エンティティ（ユーザー/商品/注文/明細）を正規化して整備したOLTP向けスキーマで、参照はジョイン、整合性はキー/制約/計算列で担保します。合計や税の確定は運用設計（アプリ/ジョブ/トリガー）で補うと実運用に耐える設計になります。
何と言いますか、、拡張ポイントまで説明いただいて、正直びっくりしました。全米が泣いた。

 まとめということで、mcp-database-serverを使用してSQL Serverを自然言語で簡単に操作してみました。

かなり手軽に自然言語でデータベース操作ができるので、いままでSQLに悩まされてきた自分にとってはうれしい限りです。

今回はSQL Server でしたが、他にも以下はサポートもされているので、こちらも余力があれば試していきたいです。
SQLite
PosgreSQL
MySQL
本記事が少しでもお役に立てれば幸いです。

 参考GitHub mcp-database-server
https://github.com/executeautomation/mcp-database-server
VS CodeをSQL Serverに接続するMCPサーバー
https://blog.medhat.ca/2025/06/mcp-server-that-connects-your-vs-code.html?utm_source=chatgpt.com
Zenn VSCodeでMCPサーバーを使いこなす
https://zenn.dev/takuya77088/articles/f7149723b3b2f2
ツール名	説明	必須パラメータ
`read_query`	データを読み取るためのSELECTクエリを実行します	`query`: SQLのSELECT文
`write_query`	データを挿入・更新・削除するためのINSERT、UPDATE、DELETEクエリを実行します	`query`: SQLの変更系文
`create_table`	データベースに新しいテーブルを作成します	`query`: CREATE TABLE文
`alter_table`	既存のテーブルのスキーマを変更します	`query`: ALTER TABLE文
`drop_table`	データベースからテーブルを削除します	`table_name`: テーブル名 `confirm`: 安全確認フラグ（trueである必要あり）
`list_tables`	データベース内のすべてのテーブルを一覧表示します	なし
`describe_table`	指定したテーブルのスキーマ情報を表示します	`table_name`: テーブル名
`export_query`	クエリ結果をCSVまたはJSON形式でエクスポートします	`query`: SQLのSELECT文 `format`: "csv" または "json"
`append_insight`	ビジネスインサイトをメモに追加します	`insight`: インサイトの内容
`list_insights`	すべてのビジネインサイトを一覧表示します	なし
はじめに

mcp-database-serverとは

環境

mcp-database-serverのセットアップ

実験

テーブルを作成する

テストデータ作成する

データを抽出する

データを操作する

ER図を出力してもらう

データベースについて説明してもらう

どのようなデータベースか

ER とリレーション

主な仕様（キー/制約/計算列/デフォルト）

データの流れ（業務プロセス）

留意点と拡張ポイント

総括

まとめ

参考

Discussion
