何をするか
最近、AIコーディングツールの世界で話題になっている「MCP（Model Context Protocol）」という技術があります。
簡単に言うと、AIとデータベースやファイルシステムなどの外部ツールを直接つなぐ「標準規格」です。
今回は、私が普段使っているAIコーディングアシスタント「Antigravity」にMCPを設定して、ローカルのSQLiteデータベースと接続。
「〇〇を追加して」「△△のデータを見せて」と日本語で話しかけるだけでDBを操作する、ということをやってみました。
MCPって何？（1分で分かる概要）
MCPは2024年11月にAnthropic社が発表したオープン標準で、2026年現在、OpenAI、Google、Microsoftなど主要AI企業もサポートしています。
仕組みはこうです：
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1 |
AIアプリ（Antigravity） → MCPプロトコル → MCPサーバー → 外部ツール（DB、ファイルなど） |
「MCPサーバー」というのが橋渡し役で、AIからの「このテーブルの中身を見せて」というリクエストを、実際のSQLクエリに変換して実行してくれるわけです。
手順（AntigravityによるローカルDB連携）
1. MCP設定ファイルを作成する
Antigravityの設定ディレクトリ内のmcp_config.jsonに、使いたいMCPサーバーを書き込みます。
最終的に私が設定したのは以下の3つです。
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{ "mcpServers": { "everything": { "command": "npx.cmd", "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-everything"] }, "filesystem": { "command": "npx.cmd", "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "プロジェクトパス"] }, "sqlite": { "command": "npx.cmd", "args": ["-y", "mcp-server-sqlite-npx", "DBファイルのパス"] } } } |
ポイントは、Node.js（npm/npx）がインストールされていれば、パッケージのインストール作業は不要ということ。npx -yが自動でダウンロード＆実行してくれます。
2. 実はここでハマった…パッケージが存在しない！
最初、公式ドキュメントに書いてあった@modelcontextprotocol/server-sqliteというパッケージを設定しました。
ところが、Antigravityの「Manage MCP servers」画面に真っ赤なエラーが。
「404 Not Found」——npmレジストリにパッケージが存在しない、と。
Antigravityに調査してもらったところ、公式GitHubリポジトリでSQLiteサーバーは「アーカイブ（廃止）」されていたことが判明。
公式の情報が古くなっていたわけです。
結局、mcp-server-sqlite-npxという別のNode.js対応パッケージを見つけてテスト。
ターミナルに「SQLite MCP Server running on stdio」と表示され、無事に起動を確認できました。
3. MCPサーバー接続成功！33ツールが利用可能に
設定を書き換えてAntigravityの「Manage MCP servers」画面でRefreshすると…
- everything：14 / 14 ツール ✅
- filesystem：14 / 14 ツール ✅
- sqlite：5 / 5 ツール ✅
合計33ツールがAIから直接使えるようになりました。
SQLiteサーバーが提供するツールは以下の5つです：
create_table— テーブル作成write_query— INSERT / UPDATE / DELETE の実行read_query— SELECTクエリの実行list_tables— テーブル一覧の取得describe_table— スキーマ情報の取得
4. 自然言語でDBを操作してみた
ここからが本番です。Antigravityのチャットで、普通の日本語でDBを操作していきます。
■ テーブル作成
Antigravityに「ユーザーテーブルを作って」と伝えただけで、create_tableツールが呼ばれ、id / name / email / age / city / created_at の6カラムのテーブルが自動で作成されました。
■ データ挿入
5名分のサンプルデータが一括で挿入されます。
さらに「山口達也を追加して」と日本語で伝えると、AIが自動でINSERT文を生成して即座に実行。承認ボタンを押す必要もありません。
■ データ取得
テーブルの中身を確認してみます。
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1 |
SELECT * FROM users ORDER BY id |
| ID | 名前 | 年齢 | 都市 |
|---|---|---|---|
| 1 | 田中太郎 | 28 | 東京 |
| 2 | 鈴木花子 | 34 | 大阪 |
| 3 | 佐藤健 | 23 | 福岡 |
| 4 | 山田美咲 | 31 | 札幌 |
| 5 | 高橋翔太 | 45 | 名古屋 |
| 6 | 山口達也 | 30 | 広島 |
6名分のデータが正しく格納されています。これ、一度もSQLを自分で書いていません。
■ 集計クエリ
「都市ごとの平均年齢を教えて」と聞くと、GROUP BYクエリが自動生成されて、名古屋の45歳が最高齢、福岡の23歳が最年少という結果が即座に返ってきました。
■ データ更新
「佐藤健の年齢を23にして」と言うだけで、UPDATE文が実行されました。
5. MCPがないとどうなるのか？
ちなみに、MCPがなくてもターミナル経由でDBを操作すること自体は可能です。違いを比較してみました。
| 比較 | MCPなし | MCPあり |
|---|---|---|
| 操作方法 | AIがコマンドを提案→ユーザーが承認→実行 | AIが直接ツールを呼び出し |
| 手間 | 毎回ターミナル経由 | シームレス |
| 自然言語対応 | △ SQLを書いてコマンド提案 | ◎ 「〇〇を追加して」だけ |
| 応答速度 | 承認ステップが必要で遅い | 即座にデータ取得・操作 |
今回の「山口達也を追加して」→即座に挿入完了、が象徴的ですが、MCPありだと「会話の延長線上でDBが操作される」感覚なのが大きな違いです。
おまけ：リモートDBにも接続可能
今回はローカルのSQLiteファイルを使いましたが、MCPは対応パッケージさえあればリモートサーバーのDBにも接続できます。
- PostgreSQL —
mcp-server-postgres - MySQL —
@benborla29/mcp-server-mysql - MongoDB —
mcp-mongo-server
接続文字列を設定するだけなので、例えばAWSのRDSに接続して「先月の売上データを見せて」なんてこともできます。
まとめ
今回の体験で感じたのは、MCPは「AIとデータの距離をゼロにする」技術だということです。
前回のSSL証明書更新では、Antigravityが「サーバー操作」を自動化してくれました。
今回のMCPでは、「データベース操作」までもが自然言語で完結するようになりました。
もはやSQLが書けなくても、「30歳以上のユーザーを教えて」と聞くだけでAIがクエリを書いて実行してくれる。
開発でも運用でも、AIに「何をしたいか」を伝えるだけで、あとは全部やってくれる時代がどんどん現実になっています。
設定ファイルを1つ書くだけで始められるので、興味がある方はぜひ試してみてください。
