Tablestore:Tablestore MCP Server

Python

Tablestore MCP サービスの Python バージョンには、Python 3.10 以降が必要で、パッケージと環境の管理に uv を使用します。

Alibaba Cloud Linux 3.2104 LTS 64 ビットには、デフォルトで Python 3.6.8 が付属しています。Python のアップグレード手順については、「Python バージョンのアップグレード」をご参照ください。

1. MCP ソースディレクトリに移動します。

   cd alibabacloud-tablestore-mcp-server/tablestore-python-mcp-server

2. 仮想環境を作成して有効化します。

   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通りです。

   変数名	説明
   HF_ENDPOINT	HuggingFace エンドポイント。
   TABLESTORE_ACCESS_KEY_ID	ご利用の Alibaba Cloud アカウントまたは RAM ユーザーの AccessKey ID。
   TABLESTORE_ACCESS_KEY_SECRET	ご利用の Alibaba Cloud アカウントまたは RAM ユーザーの AccessKey Secret。
   TABLESTORE_ENDPOINT	ご利用の Tablestore インスタンスのエンドポイント。ECS を使用する場合、リージョンに基づいてエンドポイントを選択します。 ECS と Tablestore が同じリージョンにある場合: パブリックネットワークアドレスまたは VPC アドレスのいずれかを使用します。 ECS と Tablestore が異なるリージョンにある場合: パブリックネットワークアドレスを使用します。 重要 新規作成された Tablestore インスタンスは、デフォルトではパブリックネットワー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 コンソールに移動し、[インスタンス管理] > ネットワーク管理 を選択します。許可されているネットワークタイプ を選択し、インターネット にチェックを入れ、設定 をクリックして保存します。
   TABLESTORE_INSTANCE_NAME	ご利用の Tablestore インスタンスの名前。

   追加のオプション環境変数

   変数名	説明
   SERVER_PORT	サービスのポート。デフォルト: 8001。
   TABLESTORE_TABLE_NAME	Tablestore データテーブルの名前。デフォルト: ts_mcp_server_py_v1。
   TABLESTORE_INDEX_NAME	Tablestore テーブルの多次元インデックスの名前。デフォルト: ts_mcp_server_py_index_v1。
   TABLESTORE_VECTOR_DIMENSION	ベクトル次元。デフォルト: 768。埋め込みモデルの出力次元と一致する必要があります。
   TABLESTORE_TEXT_FIELD	テキストフィールドの名前。デフォルト: _content。
   TABLESTORE_VECTOR_FIELD	ベクトルフィールドの名前。デフォルト: _embedding。
   EMBEDDING_PROVIDER_TYPE	埋め込みモデルプロバイダー。現在、hugging_face のみをサポートしています。
   EMBEDDING_MODEL_NAME	埋め込みモデルの名前。デフォルト: BAAI/bge-base-zh-v1.5。モデルのベクトル次元は TABLESTORE_VECTOR_DIMENSION と一致する必要があります。
   TOOL_STORE_DESCRIPTION	ツールの説明を入力します。
   TOOL_SEARCH_DESCRIPTION	検索ツールの説明。

5. MCP サービスを実行します。

   uv run tablestore-mcp-server

   初回実行時に依存関係がダウンロードされます。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失敗した場合は、コマンドを再実行してください。実行が成功すると、次のようなログが表示されます。

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

Java

Tablestore MCP サービスを実行するには、JDK 17 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、次のようなログが表示されます。

   [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通りです。

   変数名	説明
   HF_ENDPOINT	HuggingFace ミラーエンドポイント。
   TABLESTORE_ACCESS_KEY_ID	ご利用の Alibaba Cloud アカウントまたは RAM ユーザーの AccessKey ID。
   TABLESTORE_ACCESS_KEY_SECRET	ご利用の Alibaba Cloud アカウントまたは RAM ユーザーの AccessKey Secret。
   TABLESTORE_ENDPOINT	ご利用の Tablestore インスタンスのエンドポイント。ECS を使用する場合、リージョンに基づいてエンドポイントを選択します。 ECS と Tablestore が同じリージョンにある場合: パブリックネットワークアドレスまたは VPC アドレスのいずれかを使用します。 ECS と Tablestore が異なるリージョンにある場合: パブリックネットワークアドレスを使用します。 重要 新しく作成された Tablestore インスタンスでは、デフォルトでパブリックネットワー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 コンソールに移動し、[インスタンス管理] > ネットワーク管理 に進み、許可されているネットワークタイプ を選択し、インターネット にチェックを入れ、設定 をクリックして保存します。
   TABLESTORE_INSTANCE_NAME	ご利用の Tablestore インスタンスの名前。

   追加のオプション環境変数

   変数名	説明
   SERVER_PORT	サービスのポート。デフォルト: 8080。
   TABLESTORE_TABLE_NAME	Tablestore データテーブルの名前。デフォルト: tablestore_java_mcp_server_v1。
   TABLESTORE_INDEX_NAME	Tablestore テーブルの多次元インデックスの名前。デフォルト: tablestore_java_mcp_server_index_v1。
   TABLESTORE_TABLE_PK_NAME	プライマリキー列の名前。デフォルト: id。
   TABLESTORE_VECTOR_DIMENSION	ベクトル次元。デフォルト: 768。埋め込みモデルの出力次元と一致する必要があります。
   TABLESTORE_TEXT_FIELD	テキストフィールドの名前。デフォルト: _content。
   TABLESTORE_VECTOR_FIELD	ベクトルフィールドの名前。デフォルト: _embedding。
   EMBEDDING_MODEL_NAME	埋め込みモデルの名前。デフォルト: ai.djl.huggingface.rust/BAAI/bge-base-en-v1.5/0.0.1/bge-base-en-v1.5。モデルのベクトル次元は TABLESTORE_VECTOR_DIMENSION と一致する必要があります。

5. MCP サービスを実行します。

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

   実行が成功すると、次のようなログが表示されます。

   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)

Linux

1. コマンドラインインターフェイスで、環境変数を ~/.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. 変更を適用します。

   source ~/.bashrc

3. 環境変数を確認します。

   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、デフォルトのシェルを確認します。

   echo $SHELL

2. シェルの種類に応じて進めます。

   Zsh

   1. ~/.zshrc に環境変数を追記します。

      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. 変更を適用します。

      source ~/.zshrc

   3. 環境変数を確認します。

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

   Bash

   1. ~/.bash_profile に環境変数を追記します。

      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. 変更を適用します。

      source ~/.bash_profile

   3. 次のコマンドを実行して、環境変数が有効になったかどうかを確認します。

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

Windows

Python

MCP ソースコードをローカルで実行するための要件:

• Python 3.10 以降。

• PyCharm 2024.3.2 以降。

• PyCharm で uv を設定します。

環境設定後、PyCharm で tablestore-python-mcp-server ディレクトリを開き、src/tablestore_mcp_server/main.py を実行します。実行成功後、コンソールに次のように出力されます。

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要件: JDK 17。

環境を設定した後、 IDEA で tablestore-java-mcp-server ディレクトリを開き、 src/main/java/com.alicloud.openservices.tablestore.sample/App.java を実行します。実行成功後、コンソールに次のように出力されます：

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)