すべてのプロダクト
Search
ドキュメントセンター

Tablestore:Tablestore MCP サービスのクイックスタート

最終更新日:Feb 05, 2026

Tablestore は MCP プロトコルを統合し、ベクトルとスカラーのハイブリッド機能を活用した効率的なデータストレージおよび取得を実現します。本トピックでは、Tablestore MCP サービスの利用方法について説明します。

背景情報

Tablestore MCP サービスは、以下の 2 つのツールを提供します。

  • ストレージツール (tablestore-store):データは埋め込みモデル(デフォルトは BAAI/bge-base-zh-v1.5)によってベクトルに変換され、元のテキストとともに Tablestore に書き込まれます。

  • 取得ツール (tablestore-search):ユーザーのクエリテキストが埋め込みモデルによってベクトルに変換され、Tablestore の多次元インデックス(ベクトルおよびスカラーを用いたハイブリッドクエリ)で検索され、ユーザーが期待する結果が取得されます。

Tablestore をベクトルデータベースとして利用するメリットは何ですか?

従来のデータベースおよび専用のベクトルデータベースと比較して、Tablestore は MCP シナリオにおいて顕著な優位性を発揮します。

  • ハイブリッドクエリ:ベクトルおよびスカラーのハイブリッドクエリをネイティブサポート。その多次元インデックスにより、任意の列(プライマリキー列および非プライマリキー列)、複数フィールドの自由な組み合わせクエリ、ジオロケーションクエリ、フルテキストインデックス、あいまい検索、ネストクエリ、重複排除、ソート、行数の合計値の取得、および統計集約を実行できます。

  • 迅速なデプロイメントとライフサイクル全体のサポート:標準化された API 操作/SQL クエリを提供し、LangChain、LlamaIndex、PAI-RAG、LangEngine、LangChain4J、Dify、MCP などのサードパーティ製オープンソースフレームワークと統合することで、ユーザーの開発効率向上およびビジネス価値の実現を支援します。

  • プロダクトエコシステム:ApsaraDB RDS、Flink、MaxCompute などの Alibaba Cloud 大規模データエコシステムとのシームレスな統合をサポートし、データサイロの発生を回避します。

  • サーバーレス:サーバーレスサービスを提供し、ハードウェアおよびソフトウェアのメンテナンス・拡張負荷を解消し、ビジネスイノベーションと迅速な反復に集中できるようにします。

  • 低コスト:従量課金方式、ストレージとコンピューテーションの分離、アイドルリソースに対する課金なし。

  • 弾力的なスケーリング:PB レベルのデータ処理能力を備え、自動水平シャーディングおよび弾力的なリソーススケジューリングをサポートします。

事前準備

  • サービスの有効化とインスタンスの作成を行います。

  • AccessKey の作成を、Alibaba Cloud アカウントまたは Tablestore へのアクセス権限を持つ RAM ユーザーに対して実行します。

  • MCP サーバーをデプロイするためのサーバーを準備します。Alibaba Cloud ECS を使用できます。Alibaba Cloud ECS をご利用ください。

    説明

    本トピックでは、Alibaba Cloud Linux 3.2104 LTS 64 ビット、Python 3.13.2、Java 17.0.15 を搭載した ECS サーバーを使用します。

操作手順

ステップ 1:ソースコードのダウンロード

  1. Git をインストールします。サーバーに既に Git がインストール済みの場合は、このステップはスキップしてください。

    yum -y install git
  2. ソースコードをダウンロードします。

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

    ネットワークの問題によりダウンロードできない場合は、tablestore-mcp-server を直接ダウンロードし、サーバーにアップロードして解凍してください。解凍には以下のコマンドを実行します。

    tar -zxvf alibabacloud-tablestore-mcp-server.tar.gz

ステップ 2:サービスの実行

Tablestore は、MCP サービスの Python 版および Java 版を提供します。

Python

Tablestore MCP サービスの Python 版は、Python 3.10 以降を必要とし、パッケージおよび環境管理に uv を使用します。

Alibaba Cloud Linux 3.2104 LTS 64 ビットシステムにおけるデフォルトの Python 3 バージョンは 3.6.8 です。Python のバージョンアップに関する手順については、「Python バージョンのスペックアップ」をご参照ください。
  1. MCP ソースコードディレクトリに移動します。

    cd alibabacloud-tablestore-mcp-server/tablestore-python-mcp-server
  2. 仮想環境を作成し、有効化します。

    python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
  3. uv をインストールします。

    pip3 install uv
  4. 環境変数を設定します。

    export HF_ENDPOINT=https://huggingface.co
    export TABLESTORE_ACCESS_KEY_ID=LTAI********************
    export TABLESTORE_ACCESS_KEY_SECRET=******************************
    export TABLESTORE_ENDPOINT=https://k01r********.cn-hangzhou.ots.aliyuncs.com
    export TABLESTORE_INSTANCE_NAME=k01r********

    環境変数の説明は以下のとおりです。

    変数名

    説明

    HF_ENDPOINT

    HuggingFace のアドレスです。

    TABLESTORE_ACCESS_KEY_ID

    Alibaba Cloud アカウントまたは RAM ユーザーの AccessKey ID です。

    TABLESTORE_ACCESS_KEY_SECRET

    Alibaba Cloud アカウントまたは RAM ユーザーの AccessKey Secret です。

    TABLESTORE_ENDPOINT

    Tablestore インスタンスのエンドポイントです。ECS を使用している場合、リージョンに応じてエンドポイントを選択してください。

    • ECS と Tablestore が同一リージョンにある場合:パブリックエンドポイントまたは VPC エンドポイントを選択します。

    • ECS と Tablestore が異なるリージョンにある場合:パブリックエンドポイントを選択します。

    重要

    新規作成された Tablestore インスタンスでは、デフォルトでパブリックアクセスが有効になっていません。パブリックエンドポイントを使用するには、Tablestore コンソールにアクセスし、ネットワーク管理 タブ(インスタンス管理 ページ内)を開き、許可されるネットワークタイプインターネット を選択し、設定 をクリックして構成を保存します。

    TABLESTORE_INSTANCE_NAME

    Tablestore インスタンスの名前です。

    その他のオプション環境変数

    変数名

    説明

    SERVER_PORT

    サービスが実行されるポートです。デフォルト値は 8001 です。

    TABLESTORE_TABLE_NAME

    Tablestore データテーブルの名前です。デフォルト値は ts_mcp_server_py_v1 です。

    TABLESTORE_INDEX_NAME

    Tablestore データテーブルの検索インデックスの名前です。デフォルト値は ts_mcp_server_py_index_v1 です。

    TABLESTORE_VECTOR_DIMENSION

    ディメンション数です。デフォルト値は 768 です。ディメンション数は、埋め込みモデルのベクトルディメンションと一致させる必要があります。

    TABLESTORE_TEXT_FIELD

    テキストフィールドの名前です。デフォルト値は _content です。

    TABLESTORE_VECTOR_FIELD

    ベクトルフィールドの名前です。デフォルト値は _embedding です。

    EMBEDDING_PROVIDER_TYPE

    埋め込みモデルプロバイダーです。現在は hugging_face のみがサポートされています。

    EMBEDDING_MODEL_NAME

    埋め込みモデルの名前です。デフォルト値は BAAI/bge-base-zh-v1.5 です。埋め込みモデルのベクトルディメンションは、TABLESTORE_VECTOR_DIMENSION と一致させる必要があります。

    TOOL_STORE_DESCRIPTION

    ストレージツールの説明です。

    TOOL_SEARCH_DESCRIPTION

    取得ツールの説明です。

  5. MCP サービスを実行します。

    uv run tablestore-mcp-server

    初回実行時は依存関係のダウンロードが必要です。しばらくお待ちください。ネットワークの問題でダウンロードが中断された場合は、コマンドを再度実行してください。サービスが正常に起動すると、以下のログが出力されます。

    INFO:tablestore_mcp_server.server:mcp host:0.0.0.0, port:8001
    INFO:root:run tablestore-mcp-server by: sse

Java

Tablestore MCP サービスの実行には、JDK17 が必要です。

  1. JDK をインストールします。

    yum -y install java-17-openjdk-devel.x86_64
  2. MCP ソースコードディレクトリに移動します。

    cd alibabacloud-tablestore-mcp-server/tablestore-java-mcp-server
  3. ソースコードをコンパイルします。

    ./mvnw package -DskipTests -s settings.xml

    コンパイルが成功すると、以下のログが出力されます。

    [INFO] ------------------------------------------------------------------------
    [INFO] BUILD SUCCESS
    [INFO] ------------------------------------------------------------------------
    [INFO] Total time:  01:58 min
    [INFO] Finished at: 2025-03-26T11:31:21+08:00
    [INFO] ------------------------------------------------------------------------
  4. 環境変数を設定します。

    export HF_ENDPOINT=http://hf-mirror.com
    export TABLESTORE_ACCESS_KEY_ID=LTAI********************
    export TABLESTORE_ACCESS_KEY_SECRET=******************************
    export TABLESTORE_ENDPOINT=https://k01r********.cn-hangzhou.ots.aliyuncs.com
    export TABLESTORE_INSTANCE_NAME=k01r********

    環境変数の説明は以下のとおりです。

    変数名

    説明

    HF_ENDPOINT

    HuggingFace ミラーアドレスです。

    TABLESTORE_ACCESS_KEY_ID

    Alibaba Cloud アカウントまたは RAM ユーザーの AccessKey ID です。

    TABLESTORE_ACCESS_KEY_SECRET

    Alibaba Cloud アカウントまたは RAM ユーザーの AccessKey Secret です。

    TABLESTORE_ENDPOINT

    Tablestore インスタンスのエンドポイントです。ECS を使用している場合、リージョンに応じてエンドポイントを選択してください。

    • ECS と Tablestore が同一リージョンにある場合:パブリックエンドポイントまたは VPC エンドポイントを選択します。

    • ECS と Tablestore が異なるリージョンにある場合:パブリックエンドポイントを選択します。

    重要

    新規作成された Tablestore インスタンスでは、デフォルトでパブリックアクセスが有効になっていません。パブリックエンドポイントを使用するには、Tablestore コンソールにアクセスし、インスタンス管理 を選択し、ネットワーク管理 タブに移動し、許可されるネットワークタイプパブリック をチェックし、設定 をクリックして構成を保存します。

    TABLESTORE_INSTANCE_NAME

    Tablestore インスタンスの名前です。

    その他のオプション環境変数

    変数名

    説明

    SERVER_PORT

    サービスが実行されるポートです。デフォルト値は 8080 です。

    TABLESTORE_TABLE_NAME

    Tablestore データテーブルの名前です。デフォルト値は tablestore_java_mcp_server_v1 です。

    TABLESTORE_INDEX_NAME

    Tablestore データテーブルの検索インデックスの名前です。デフォルト値は tablestore_java_mcp_server_index_v1 です。

    TABLESTORE_TABLE_PK_NAME

    Tablestore データテーブルのプライマリキーの名前です。デフォルト値は id です。

    TABLESTORE_VECTOR_DIMENSION

    ディメンション数です。デフォルト値は 768 です。ディメンション数は、埋め込みモデルのベクトルディメンションと一致させる必要があります。

    TABLESTORE_TEXT_FIELD

    テキストフィールドの名前です。デフォルト値は _content です。

    TABLESTORE_VECTOR_FIELD

    ベクトルフィールドの名前です。デフォルト値は _embedding です。

    EMBEDDING_MODEL_NAME

    埋め込みモデルの名前です。デフォルト値は ai.djl.huggingface.rust/BAAI/bge-base-en-v1.5/0.0.1/bge-base-en-v1.5 です。埋め込みモデルのベクトルディメンションは、TABLESTORE_VECTOR_DIMENSION と一致させる必要があります。

  5. MCP サービスを実行します。

    java -jar target/tablestore-java-mcp-server-1.0-SNAPSHOT.jar

    サービスが正常に起動すると、以下のログが出力されます。

    2025-03-26T11:35:31.519+08:00  INFO 5116 --- [           main] o.s.b.web.embedded.netty.NettyWebServer  : Netty started on port 8080 (http)
    2025-03-26T11:35:31.534+08:00  INFO 5116 --- [           main] c.a.openservices.tablestore.sample.App   : Started App in 44.143 seconds (process running for 44.766)

ステップ 3:MCP サービスの利用

  1. Cherry Studio ウェブサイトにアクセスし、クライアントをダウンロードしてインストールします。

  2. 画面左下の設定ボタンをクリックして、モデルサービス、デフォルトモデル、および MCP サーバーを構成します。

    1. モデルサービス:Cherry Studio には多数の組み込みモデルサービスプロバイダーがあります。必要に応じてモデルサービスプロバイダーを選択し、プロバイダーの API キーを取得して、モデルサービス欄にキーを入力してモデルを管理します。本トピックでは、Alibaba Cloud Model Studio の qwen-max モデルを使用します。このモデルを利用するには、事前にAPI キーの取得が必要です。

    2. デフォルトモデル:デフォルトモデルを設定します。会話ページでもモデルを選択できます。

      image

    3. MCP サーバー:サーバーを追加します。名前および説明は任意に設定できます。タイプとして SSE を選択します。URL の形式は http://server_ip:port/sse です。Python のデフォルトポートは 8001、Java のデフォルトポートは 8080 です。MCP サーバー設定ページに初めてアクセスした際には、画面上の指示に従って UV および Bun をインストールする必要があります。

      重要

      ECS を使用している場合、セキュリティグループルールの追加を行い、インバウンドルールでカスタム TCP ポートへのアクセスを許可する必要があります。宛先ポートは、MCP サービスが実行されているポートである必要があります。

      image

  3. 会話ページで MCP サーバーを選択します。

    image

  4. アシスタントと会話を行い、ドキュメントを Tablestore に書き込みます。

    image

    サーバー上で MCP 呼び出しログを確認します。

    INFO:mcp.server.lowlevel.server:Processing request of type CallToolRequest
    Batches: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:00<00:00, 13.82it/s]
    INFO:tablestore_mcp_server.tablestore_connector:Storing Node ID: 2d80f2ab-9996-49d4-b23f-28b3d02b70bc
    Text: Alibaba Cloud ECS には、従量課金およびサブスクリプションという 2 つの基本的な課金モデルがあります。

    また、Tablestore コンソールで書き込まれたデータを確認することもできます。

    image

  5. アシスタントと会話を行い、Tablestore から関連するドキュメントを取得します。

    image

    サーバー上で MCP 呼び出しログを確認します。

    INFO:mcp.server.lowlevel.server:Processing request of type CallToolRequest
    INFO:tablestore_mcp_server.tablestore_connector:Search query: Alibaba Cloud ECS 課金モデル, size: 5
    Batches: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:00<00:00, 14.34it/s]
    INFO:llama_index.vector_stores.tablestore.base:Tablestore search successfully. request_id:000639da-cc10-5075-8fac-bb0a59c4b4bd

ローカルデバッグおよびカスタム開発

IDE で MCP ソースコードをローカルで実行し、MCP Inspector ツールを使用してデバッグします。

ステップ 1:環境変数の構成

コードを実行する前に、システム環境変数を構成する必要があります。構成後は、IDE、コマンドラインインターフェイス、その他のデスクトップアプリケーション、およびバックグラウンドサービスなど、コンパイルおよび実行環境を再起動またはリフレッシュして、最新のシステム環境変数が正しく読み込まれるようにしてください。

Linux

  1. コマンドラインインターフェイスで以下のコマンドを実行し、環境変数設定を ~/.bashrc ファイルに追加します。

    echo "export TABLESTORE_ACCESS_KEY_ID='LTAI********************'" >> ~/.bashrc
    echo "export TABLESTORE_ACCESS_KEY_SECRET='******************************'" >> ~/.bashrc
    echo "export TABLESTORE_ENDPOINT='https://k01r********.cn-hangzhou.ots.aliyuncs.com'" >> ~/.bashrc
    echo "export TABLESTORE_INSTANCE_NAME='k01r********'" >> ~/.bashrc
    echo "export HF_ENDPOINT='http://hf-mirror.com'" >> ~/.bashrc
  2. 以下のコマンドを実行して変更を適用します。

    source ~/.bashrc
  3. 以下のコマンドを実行して、環境変数が有効になっているか確認します。

    echo $TABLESTORE_ACCESS_KEY_ID
    echo $TABLESTORE_ACCESS_KEY_SECRET
    echo $TABLESTORE_ENDPOINT
    echo $TABLESTORE_INSTANCE_NAME
    echo $HF_ENDPOINT

macOS

  1. ターミナルで以下のコマンドを実行し、デフォルトのシェルタイプを確認します。

    echo $SHELL
  2. デフォルトのシェルタイプに応じて操作を行います。

    Zsh

    1. 以下のコマンドを実行し、環境変数設定を ~/.zshrc ファイルに追加します。

      echo "export TABLESTORE_ACCESS_KEY_ID='LTAI********************'" >> ~/.zshrc
      echo "export TABLESTORE_ACCESS_KEY_SECRET='******************************'" >> ~/.zshrc
      echo "export TABLESTORE_ENDPOINT='https://k01r********.cn-hangzhou.ots.aliyuncs.com'" >> ~/.zshrc
      echo "export TABLESTORE_INSTANCE_NAME='k01r********'" >> ~/.zshrc
      echo "export HF_ENDPOINT='http://hf-mirror.com'" >> ~/.zshrc
    2. 以下のコマンドを実行して変更を適用します。

      source ~/.zshrc
    3. 以下のコマンドを実行して、環境変数が有効になっているか確認します。

      echo $TABLESTORE_ACCESS_KEY_ID
      echo $TABLESTORE_ACCESS_KEY_SECRET
      echo $TABLESTORE_ENDPOINT
      echo $TABLESTORE_INSTANCE_NAME
      echo $HF_ENDPOINT

    Bash

    1. 以下のコマンドを実行し、環境変数設定を ~/.bash_profile ファイルに追加します。

      echo "export TABLESTORE_ACCESS_KEY_ID='LTAI********************'" >> ~/.bash_profile
      echo "export TABLESTORE_ACCESS_KEY_SECRET='******************************'" >> ~/.bash_profile
      echo "export TABLESTORE_ENDPOINT='https://k01r********.cn-hangzhou.ots.aliyuncs.com'" >> ~/.bash_profile
      echo "export TABLESTORE_INSTANCE_NAME='k01r********'" >> ~/.bash_profile
      echo "export HF_ENDPOINT='http://hf-mirror.com'" >> ~/.bash_profile
    2. 以下のコマンドを実行して変更を適用します。

      source ~/.bash_profile
    3. 以下のコマンドを実行して、環境変数が有効になっているか確認します。

      echo $TABLESTORE_ACCESS_KEY_ID
      echo $TABLESTORE_ACCESS_KEY_SECRET
      echo $TABLESTORE_ENDPOINT
      echo $TABLESTORE_INSTANCE_NAME
      echo $HF_ENDPOINT

Windows

CMD

  1. CMD で以下のコマンドを実行し、環境変数を設定します。

    setx TABLESTORE_ACCESS_KEY_ID "LTAI********************"
    setx TABLESTORE_ACCESS_KEY_SECRET "******************************"
    setx TABLESTORE_ENDPOINT "https://k01r********.cn-hangzhou.ots.aliyuncs.com"
    setx TABLESTORE_INSTANCE_NAME "k01r********"
    setx HF_ENDPOINT "http://hf-mirror.com"
  2. CMD を再起動した後、以下のコマンドを実行して、環境変数が有効になっているか確認します。

    echo %TABLESTORE_ACCESS_KEY_ID%
    echo %TABLESTORE_ACCESS_KEY_SECRET%
    echo %TABLESTORE_ENDPOINT%
    echo %TABLESTORE_INSTANCE_NAME%
    echo %HF_ENDPOINT%

PowerShell

  1. PowerShell で以下のコマンドを実行します。

    [Environment]::SetEnvironmentVariable("TABLESTORE_ACCESS_KEY_ID", "LTAI********************", [EnvironmentVariableTarget]::User)
    [Environment]::SetEnvironmentVariable("TABLESTORE_ACCESS_KEY_SECRET", "******************************", [EnvironmentVariableTarget]::User)
    [Environment]::SetEnvironmentVariable("TABLESTORE_ENDPOINT", "https://k01r********.cn-hangzhou.ots.aliyuncs.com", [EnvironmentVariableTarget]::User)
    [Environment]::SetEnvironmentVariable("TABLESTORE_INSTANCE_NAME", "k01r********", [EnvironmentVariableTarget]::User)
    [Environment]::SetEnvironmentVariable("HF_ENDPOINT", "http://hf-mirror.com", [EnvironmentVariableTarget]::User)
  2. 以下のコマンドを実行して、環境変数が有効になっているか確認します。

    [Environment]::GetEnvironmentVariable("TABLESTORE_ACCESS_KEY_ID", [EnvironmentVariableTarget]::User)
    [Environment]::GetEnvironmentVariable("TABLESTORE_ACCESS_KEY_SECRET", [EnvironmentVariableTarget]::User)
    [Environment]::GetEnvironmentVariable("TABLESTORE_ENDPOINT", [EnvironmentVariableTarget]::User)
    [Environment]::GetEnvironmentVariable("TABLESTORE_INSTANCE_NAME", [EnvironmentVariableTarget]::User)
    [Environment]::GetEnvironmentVariable("HF_ENDPOINT", [EnvironmentVariableTarget]::User)

ステップ 2:ソースコードの実行

Python

MCP ソースコードをローカルで実行するための環境要件は以下のとおりです。

  • Python 3.10 以降。

  • PyCharm 2024.3.2 以降。

  • PyCharm で uv 環境の構成 を行います。

環境構成を完了したら、PyCharm で MCP ソースコードディレクトリ tablestore-python-mcp-server を開き、src/tablestore_mcp_server/main.py ファイルを実行します。サービスが正常に起動すると、コンソールに以下のログが出力されます。

INFO:tablestore_mcp_server.server:mcp host:0.0.0.0, port:8001
INFO:root:run tablestore-mcp-server by: sse

Java

MCP ソースコードをローカルで実行するための環境要件は、JDK17 です。

環境構成を完了したら、IDEA で MCP ソースコードディレクトリ tablestore-java-mcp-server を開き、src/main/java/com.alicloud.openservices.tablestore.sample/App.java ファイルを実行します。サービスが正常に起動すると、コンソールに以下のログが出力されます。

2025-03-31T16:50:50.582+08:00  INFO 27160 --- [           main] o.s.b.web.embedded.netty.NettyWebServer  : Netty started on port 8080 (http)
2025-03-31T16:50:50.594+08:00  INFO 27160 --- [           main] c.a.openservices.tablestore.sample.App   : Started App in 79.764 seconds (process running for 80.524)

ステップ 3:ツールのデバッグ

  1. Node.js をインストールします。

  2. ターミナルツールで以下のコマンドを実行し、プロンプトで y を入力して、MCP Inspector を実行します。

    npx @modelcontextprotocol/inspector node build/index.js

    初回実行時はツールのダウンロードが必要です。しばらくお待ちください。サービスが正常に起動すると、ターミナルに以下の内容が出力されます。ポート番号は実際の実行状況によって異なります。

    MCP Inspector is up and running at:
       http://localhost:6274
  3. ターミナルで出力された URL をブラウザで開き、MCP Inspector 管理ページにアクセスします。その後、ローカルでの実行状況に応じて送信タイプを選択し、URL を入力して 接続 をクリックして MCP サービスに接続します。ツール一覧 をクリックして、デバッグ可能なツールを確認します。

    image

  4. tablestore-store ツールを選択し、情報 にコンテンツを入力して、ツールの実行 をクリックして、データを Tablestore に書き込みます。

    image

    IDE コンソールでログを確認するか、Tablestore コンソール にログインしてデータを確認します。

    image

  5. tablestore-search ツールを選択し、クエリ にクエリコンテンツおよびサイズ(返却するデータ件数)を入力して、ツールの実行 をクリックして、Tablestore 内のデータをクエリします。

    image

Python バージョンのアップグレード

本セクションでは、Python 3.13.2 を例として Python バージョンのスペックアップ方法について説明します。

  1. Python をダウンロードします。

    wget https://www.python.org/ftp/python/3.13.2/Python-3.13.2.tgz

    ネットワークの問題によりダウンロードできない場合は、Python-3.13.2 を直接ダウンロードし、サーバーにアップロードしてください。

  2. パッケージを解凍します。

    tar -zxvf Python-3.13.2.tgz
  3. 依存関係をインストールします。

    yum -y install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gdbm-devel xz-devel libffi-devel libuuid-devel libtirpc-devel libnsl2-devel
  4. Python ディレクトリに移動します。

    cd Python-3.13.2
  5. インストールパスを構成します。

    ./configure
  6. Python をコンパイルします。

    make
  7. Python をインストールします。

    make install
  8. インストールされたバージョンを確認します。

    1. Python のバージョンを確認します。

      python3 --version
    2. Pip のバージョンを確認します。

      pip3 --version

関連資料