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    Hologres:Hologres、MCP、LLM を使用したデータ分析エージェントの構築

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    Hologres:Hologres、MCP、LLM を使用したデータ分析エージェントの構築

    最終更新日:Nov 09, 2025

    Hologres は Model Context Protocol (MCP) に接続します。この接続により、複数のデータソースにまたがり、分析を複数のステップに分解するデータ分析エージェントを構築できます。エージェントは MCP をサポートするさまざまなプラットフォームと対話します。Hologres は、パフォーマンス専有型のデータ分析とデータレイクハウス分析を提供します。データ結果を迅速に返し、データレイクハウスからの既存データに対して共同分析を実行できます。この機能により、分析プロセスが大幅に簡素化され、効率が向上します。

    背景情報

    データ分析において、大規模言語モデル (LLM) は強力な言語理解能力を持っています。自然言語から SQL へ (NL2SQL) のようなインテリジェントなツールも、データアナリストの効率を大幅に向上させます。しかし、いくつかの課題が残っています:

    • LLM はリアルタイムデータにアクセスできない: LLM はデータウェアハウス内のリアルタイムデータにアクセスできません。専門的なツールチェーンを動的に呼び出し、コンテキストメモリが短いため、データ分析が複数のステップに分解されると、ハルシネーション (幻覚) を起こす可能性があります。

    • クロスデータソース分析の難しさ: データは、オンラインデータプラットフォームやローカルの CSV または Excel ファイルなど、さまざまなシステムに分散しています。システム間のデータ統合には長い準備時間が必要です。データ取得は、依然としてデータエンジニアやデータ取得プラットフォームに大きく依存しています。

    Model Context Protocol (MCP) は、標準化されたインターフェイスアーキテクチャを使用して、AI モデルの意思決定ロジックを外部リソースから切り離します。これにより、「スマートな頭脳と外部の手足」という協調パターンが生まれ、LLM と外部ツールやデータソースとの間の統合の課題を解決することを目指しています。LLM が MCP を介してさまざまなデータ分析ツールやデータウェアハウス機能にアクセスすると、データソースにまたがり、分析を複数のステップに分解するデータ分析エージェントを構築できます。

    シナリオ

    Hologres は、MCP に基づいて Hologres MCP Server を実装し、LLM にリアルタイムデータウェアハウス分析機能を提供します。LLM が Hologres MCP Server に接続すると、次のシナリオが可能になります:

    • リアルタイムデータハブ: MCP パイプラインを使用して、API、データベース、IoT (Internet of Things) デバイスなどの複数のソースから Hologres へのミリ秒レベルのデータインジェストを実現できます。パフォーマンス専有型のリアルタイムデータウェアハウスとして、Hologres はエージェントがステップバイステップの分析を実行する際に、より高速に結果を返します。

    • データレイクハウスの高速化: エージェントは、Hologres を介して MaxCompute や OSS などのソースにあるデータレイクハウスデータに直接アクセスできます。これにより、頻繁なデータ移行を回避し、MaxCompute の透明な高速化パフォーマンスを向上させます。

    • インテリジェントデータファクトリ: Hologres リアルタイムデータベースは、データクレンジング、データ標準化、メタデータ管理を自動的に実行し、前処理の効率を向上させます。

    • 対話型分析エンジン: LLM はリアルタイムデータインターフェイスを直接呼び出します。これにより、自然言語の質問を使用して動的な可視化レポートを生成できます。

    • リソースの隔離とコスト削減: Hologres は数秒でのスケーリングをサポートします。これにより、エージェントのデータ分析リソースを本番システムから隔離し、分析コストを削減できます。

    特徴

    Hologres MCP Server は、Hologres プロダクトの特徴の外部実装です。Hologres MCP Server 0.1.7 は、次のコンポーネントを提供します。

    ツール

    ツール名

    説明

    execute_select_sql

    Hologres サーバーで SELECT SQL クエリを実行します。

    execute_dml_sql

    Hologres サーバーで DML（INSERT、UPDATE、または DELETE）SQL クエリを実行します。

    execute_ddl_sql

    Hologres サーバーで DDL（CREATE、ALTER、または DROP）SQL クエリを実行します。

    gather_table_statistics

    テーブルの統計情報を収集します。

    get_query_plan

    クエリプランを取得します。

    get_execution_plan

    実行計画を取得します。

    リソース

    リソース名

    説明

    hologres:///schemas

    データベース内のすべてのスキーマを取得します。

    hologres:///{schema}/tables

    スキーマ内のすべてのテーブルを一覧表示します。

    hologres:///{schema}/{table}/partitions

    パーティションテーブルのすべてのパーティションを一覧表示します。

    hologres:///{schema}/{table}/ddl

    テーブルの DDL を取得します。

    hologres:///{schema}/{table}/statistic

    収集されたテーブルの統計情報を表示します。

    system:///{+system_path}

    system_path パラメーターには、次のシステムパスが含まれます:

    • missing_stats_tables: 統計情報が欠落しているテーブルを表示します。

    • stat_activity: 現在実行中のクエリに関する情報を表示します。

    • query_log/latest/<row_limits>: 最近のクエリログ履歴を取得します。行数を指定します。

    • query_log/user/<user_name>/<row_limits>: 特定のユーザーのクエリログ履歴を取得します。行数を指定します。

    • query_log/application/<application_name>/<row_limits>: 特定のアプリケーションのクエリログ履歴を取得します。行数を指定します。

    • query_log/failed/<interval>/<row_limits>: 失敗したクエリログ履歴を取得します。時間間隔と行数を指定します。

    説明

    最新の更新については、「リリースノート」をご参照ください。

    クイックスタート

    Hologres、MCP、LLM でデータ分析エージェントを構築したら、試すことができます。この例では、エージェントのチャットウィンドウとして Cline を、LLM として Qwen を使用して、エージェントを介したリアルタイムデータ分析をデモンストレーションします。

    image

    プリセットされた質問を入力して実行します: Hologres からデータを読み取り、hologres_dataset_tpch_10 g スキーマのデータを分析します。1994 年と比較した 1995 年の BRAZIL での売上の変化を分析し、売上を増やす方法を提案してください。中国語で回答してください。回答では HTML を使用してチャートを作成し、情報を説明してください。

    エージェントはデータ分析のステップを分解し、Hologres を使用して実行します:

    1. execute_select_sql ツールを呼び出してスキーマ情報をクエリし、すべてのテーブルを取得します。

    2. execute_select_sql ツールを呼び出して orders テーブルのテーブルスキーマをクエリし、売上に関連していることを確認します。

    3. execute_select_sql ツールを呼び出して nation テーブルのテーブルスキーマをクエリし、country フィールドを取得します。

    4. execute_select_sql ツールを呼び出して customer テーブルのテーブルスキーマをクエリし、country フィールドと sales フィールドの関係を調査します。

    5. execute_select_sql ツールを呼び出して、ターゲットの売上データを取得するための JOIN クエリ文を構築します。

    6. execute_select_sql ツールを呼び出して売上を合計し、最終結果を取得します。

    7. LLM は SQL の結果に基づいて最終的な結果とチャートを生成します。

      image

    説明

    • プロセス中に、システムはいくつかの情報を確認し、取得するように求めます。[承認] をクリックして操作を承認するか、[拒否] をクリックして操作を拒否します。

    • 主要なステップの分解は、実行ごとにわずかに異なる場合があります。異なる LLM は情報を異なる方法で解析するため、実際のプロセスは異なる場合があります。

    エージェントを構築する

    この例では、Cline を使用して、Hologres、MCP、LLM を使用してデータ分析エージェントを構築する方法を説明します。

    準備

    • Hologres インスタンスを準備します： Hologres インスタンスを購入 し、データベースを作成 します。 必要に応じて テストデータ を準備するか、ビジネスデータを直接使用できます。

    • Python 環境の準備: Python 3.10 以降をインストールします。uv 0.6.7 以降をインストールします。

      Python と uv のインストール方法

      説明

      この例では macOS を使用しています。 他のシステムの操作も同様です。

      # If your Python version is not recent enough, run brew update first.
# brew update
brew install python

# Verify the Python installation.
# python3 --version

# Install the uv package manager.
pip3 install uv

# Verify the uv installation.
# uv --version

    • MCP クライアントを準備します：VS Code クライアント と Cline 拡張機能 をインストールします。 Claude Desktop、Cursor、Cherry Studio など、他の MCP クライアントを使用することもできます。

      VS Code クライアントに Cline 拡張機能をインストールする方法

      1. VS Code の左側のナビゲーションウィンドウで image アイコンをクリックして、[拡張機能] ページに移動します。

      2. [拡張機能] ページの検索ボックスに Cline と入力します。

      3. 表示された Cline 拡張機能を見つけます。

      4. Cline 拡張機能の右下隅にある [インストール] をクリックし、インストールが完了するのを待ちます。

      image

    ステップ 1: LLM の API キーを設定する

    Cline 拡張機能をインストールした後、次の手順に従って API キーを設定します。この例では、OpenAI 互換モードを使用して Alibaba Cloud Model Studio API に接続します。

    説明

    • 他のモードでモデルに接続するには、UI に基づいてパラメーターを設定します。

    1. VS Code クライアントの左側のナビゲーションウィンドウで image アイコンをクリックして、エージェントのチャットウィンドウを開きます。

    2. Cline ページで、[独自の API キーを使用] をクリックし、次の表の説明に従ってパラメーターを設定します。

      パラメーター

      説明

      API プロバイダー

      使用する API サービスプロバイダー (SP)。OpenAI Compatible を選択します。これは、OpenAI 互換インターフェイスを使用して Alibaba Cloud Model Studio API に接続することを示します。

      ベース URL

      API サービスのベース URL。これは API リクエストのルートアドレスを指定します。

      たとえば、Alibaba Cloud Model Studio が提供する OpenAI 互換 API 宛先は https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 です。

      API キー

      認証に使用されるキー。 Alibaba Cloud Model Studio コンソール から取得します。

      モデル ID

      使用するモデル。qwen-max-latest または qwq-plus-latest が推奨されます。

    3. [開始] ボタンをクリックして、API キーの設定を完了します。

    ステップ 2: サーバーのソースコードをダウンロードする

    Hologres MCP Server は、ソースコードをローカルコンピューターにダウンロードするか、PIP を使用して Python パッケージをインストールすることでインストールできます。

    説明

    この例では macOS を使用しています。 他のシステムの操作も同様です。

    PIP パッケージモード

    1. hologres-mcp-server Python パッケージをインストールします。

      pip3 install hologres-mcp-server

    ローカルファイルモード

    1. Git をインストールします。 すでにインストールしている場合は、このステップをスキップします。

      brew install git

    2. GitHub からソースコードをダウンロードします。

      git clone https://github.com/aliyun/alibabacloud-hologres-mcp-server.git

    ステップ 3: MCP Server を設定する

    VS Code で、Cline 拡張機能に移動して MCP Server を設定します。

    1. Cline ページで、右上隅の image アイコンをクリックして、[MCP Server] の [Marketplace] タブに移動します。

    2. [インストール済み] タブに切り替えます。

    3. [MCP サーバーの構成] をクリックして、Hologres MCP Server を構成します。

      説明

      DataWorks OpenAPI 機能を使用するには、DataWorks MCP Server に接続することもできます。

      PIP パッケージモード

      {
  "mcpServers": {
    "hologres-mcp-server": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "--with",
        "hologres-mcp-server",
        "hologres-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "HOLOGRES_HOST": "host",
        "HOLOGRES_PORT": "port",
        "HOLOGRES_USER": "access_id",
        "HOLOGRES_PASSWORD": "access_key",
        "HOLOGRES_DATABASE": "database"
      }
    }
  }
}

      パラメーター

      説明

      command

      uv と入力します。これは hologres-mcp-server が提供するコマンドメソッドです。

      args

      hologres-mcp-server のコマンドパラメーター。

      env

      HOLOGRES_HOST

      Hologres インスタンスのパブリックエンドポイント。Hologres コンソールで、[インスタンス詳細] > [ネットワーク情報] ページに移動してエンドポイントを取得します。

      説明

      Hologres インスタンスのパブリックエンドポイントアクセスを有効にする必要があります。

      HOLOGRES_PORT

      HOLOGRES_USER

      Alibaba Cloud アカウントの AccessKey ID と AccessKey Secret。リソースアクセス管理 (RAM) コンソールから取得できます。

      HOLOGRES_PASSWORD

      HOLOGRES_DATABASE

      Hologres が接続する必要のあるデータベース名。

      ローカルファイルモード

      {
  "mcpServers": {
    "hologres-mcp-server": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/alibabacloud-hologres-mcp-server",
        "run",
        "hologres-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "HOLOGRES_HOST": "host",
        "HOLOGRES_PORT": "port",
        "HOLOGRES_USER": "access_id",
        "HOLOGRES_PASSWORD": "access_key",
        "HOLOGRES_DATABASE": "database"
      }
    }
  }
}

      パラメーター

      説明

      command

      uv と入力します。これは hologres-mcp-server が提供するコマンドメソッドです。

      args

      hologres-mcp-server のコマンドパラメーター。「/path/to/alibabacloud-hologres-mcp-server」をローカルの hologres-mcp-server ディレクトリの絶対パスに置き換えます。

      env

      HOLOGRES_HOST

      Hologres インスタンスのパブリックエンドポイント。Hologres コンソールで、[インスタンス詳細] > [ネットワーク情報] ページに移動してエンドポイントを取得します。

      説明

      Hologres インスタンスのパブリックエンドポイントアクセスを有効にする必要があります。

      HOLOGRES_PORT

      HOLOGRES_USER

      Alibaba Cloud アカウントの AccessKey ID と AccessKey Secret。リソースアクセス管理 (RAM) コンソールから取得できます。

      HOLOGRES_PASSWORD

      HOLOGRES_DATABASE

      Hologres が接続する必要のあるデータベースの名前。

    4. 設定を編集した後、Ctrl+S を押して保存し、MCP Server をロードします。次の図に示すようにツールが正常にロードされた場合、alibabacloud-hologres-mcp-server がインストールされています。

      image

    ステップ 4：エージェントを使用する

    これで Cline の設定は完了です。Hologres、MCP、LLM に基づくデータ分析エージェントができました。

    1. Cline ページで、右上隅の image アイコンをクリックして Cline チャットページに移動します。

    2. Cline ページの下部にある会話バーにタスクの命令を入力し、[送信] をクリックします。

      命令の例: Hologres からデータを読み取り、hologres_dataset_tpch_10 g スキーマのデータを分析します。1994 年と比較した 1995 年の BRAZIL での売上の変化を分析し、売上を増やす方法を提案してください。中国語で回答してください。回答では HTML を使用してチャートを作成し、情報を説明してください。

    関連情報

    DataWorks MCP Server の使用に関する詳細については、「DataWorks Agent」をご参照ください。必要に応じて、より多くの Alibaba Cloud MCP Server や オープンソース MCP Server に接続できます。