Claude Codeをデータベースにつなぐ：MCPでリアルなデータを直接クエリする

データベースを接続すると、Claude Codeの動き方が変わる。テーブル構造をプロンプトにコピーする必要も、フィールド名を教える必要もない。Claudeが直接接続し、自分でスキーマを読み、クエリを書き、結果を分析してくれる。

この記事ではPostgreSQLを例に、設定から実際の使い方まで一通り解説する。

使うMCP Server

公式の @modelcontextprotocol/server-postgres がサポートしているのは：

全テーブルのスキーマ読み取り（フィールド名・型・制約）
SQLクエリの実行と結果の返却
複数スキーマへの対応

読み取り専用。このServerはクエリのみを行うよう設計されており、INSERT/UPDATE/DELETEは実行しない。

インストール

npm install -g @modelcontextprotocol/server-postgres

設定

.claude/settings.json（プロジェクト単位）を編集：

{
  "mcpServers": {
    "db": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-postgres",
        "postgresql://readonly_user:password@localhost:5432/myapp_production"
      ]
    }
  }
}

接続文字列の形式：postgresql://USER:PASSWORD@HOST:PORT/DATABASE

パスワードを設定ファイルに書きたくない場合は環境変数を使う：

{
  "mcpServers": {
    "db": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-postgres"],
      "env": {
        "DATABASE_URL": "postgresql://readonly_user:password@localhost:5432/myapp_production"
      }
    }
  }
}

.claude/settings.json をgitにコミットする場合は、平文のパスワードが含まれていないか確認すること。機密情報は .claude/settings.local.json に置き、.gitignore に追加する。

まず読み取り専用アカウントを作る

書き込み権限のあるアカウントをClaudeに渡してはいけない。PostgreSQLで読み取り専用ユーザーを作成する：

-- 読み取り専用ユーザーの作成
CREATE USER claude_readonly WITH PASSWORD 'your_password';

-- 接続権限の付与
GRANT CONNECT ON DATABASE myapp_production TO claude_readonly;

-- スキーマの使用権限を付与
GRANT USAGE ON SCHEMA public TO claude_readonly;

-- 全テーブルへのSELECT権限を付与
GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO claude_readonly;

-- 将来作成されるテーブルにも同じ権限を適用
ALTER DEFAULT PRIVILEGES IN SCHEMA public
  GRANT SELECT ON TABLES TO claude_readonly;

sessions や audit_logs など見せたくないテーブルがある場合は、そのテーブルへの権限を付与しないか、別スキーマに移動する。

接続の確認

Claude Codeを再起動してから聞いてみる：

データベースにあるテーブルを一覧表示して

Claudeが「データベースへのアクセス権がありません」と言う代わりにテーブル名の一覧を返してきたら、MCP接続は成功している。

実際の使用例

設定が完了すると、Claudeにできることがぐっと広がる。実際のシナリオをいくつか見てみよう。

シナリオ1：データ構造の把握

usersテーブルとordersテーブルはどういう関係ですか？
外部キー制約はありますか？

Claudeは information_schema を直接クエリしてテーブル構造と制約を読み取り、わかりやすく説明してくれる。スキーマを貼り付ける必要はない。

シナリオ2：データ分析

過去30日間に登録したユーザーのうち、
注文を少なくとも1件入れた割合はどれくらい？
登録チャネル別に集計して

ClaudeがSQLを書いて実行し、結果を分析する。クエリが間違っていた場合（フィールド名が違うなど）、エラーを見て自分で修正する。

シナリオ3：問題の調査

ordersテーブルでstatus = 'pending'なのに
created_atが7日以上前のレコードはいくつある？
一番最近のものはいつ？

このような即席の調査は、以前は自分でSQLを書くかデータベースツールで手動確認する必要があった。今は必要なことを言うだけでいい。

シナリオ4：開発サポート

usersテーブルにlast_login_atカラムを追加したい。
マイグレーションSQLを書いて、
既存のインデックスで十分かどうかも確認して

Claudeは現在のテーブル構造を確認してからマイグレーションを書き、インデックスの状況も分析してアドバイスしてくれる。

Claudeが見えるものを制御する

デフォルトでは、権限を付与した全テーブルの完全なスキーマとデータにClaudeはアクセスできる。必要に応じて以下の制限を加えよう。

テーブル単位での制御

特定のテーブルだけに権限を付与する：

-- 全テーブルではなく特定のテーブルのみ許可
GRANT SELECT ON TABLE users, orders, products TO claude_readonly;
-- sessions, payment_tokens, audit_logsなどには権限を付与しない

ビューで機密フィールドをフィルタリング

テーブルに機密フィールド（パスワードハッシュ、APIキー、電話番号）が含まれている場合は、それらを除いたビューを作る：

CREATE VIEW users_safe AS
  SELECT id, email, created_at, plan, status
  FROM users;
  -- password_digest, phone, payment_method_idは除外

GRANT SELECT ON users_safe TO claude_readonly;
-- 元のテーブルへの権限は付与しない

Claudeはビューしかクエリできず、元のフィールドは見えない。

行数の制限

@modelcontextprotocol/server-postgres はデフォルトでクエリ結果に行数制限（通常1000行）を設けており、テーブル全体を引っ張ってくることを防いでいる。この制限は適切なので増やす必要はない。

リモートデータベースへの接続

本番データベースがリモートサーバーにある場合、直接ポートを公開することは通常しない。SSHトンネルを使う：

# localhost:5433をリモートサーバーの5432に転送するトンネルを作成
ssh -L 5433:localhost:5432 [email protected] -N

設定ファイルではローカルポートを指定：

"postgresql://readonly_user:password@localhost:5433/myapp_production"

pgBouncer のような接続プーラーを使う方法もある。

複数のデータベース

プロジェクトで複数のデータベース（メインDB・分析DB・キャッシュDBなど）を使っている場合は、複数のMCP Serverを設定できる：

{
  "mcpServers": {
    "main-db": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-postgres", "postgresql://...メインDB..."]
    },
    "analytics-db": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-postgres", "postgresql://...分析DB..."]
    }
  }
}

Claudeは両方のDBに接続する。どちらを使うかはその都度伝えればいい。

実際に変わること

データベースを接続した後、最も大きく変わるのは、データ関連の話題に事前説明が不要になることだ。テーブル構造を説明する必要も、フィールドの型を教える必要もない。必要なことを伝えれば、Claudeが自分で調べてくれる。

バグの調査で特に効果を感じる。以前の流れ：自分でDBをクエリ → 結果をコピー → Claudeに貼り付け → 分析してもらう。今の流れ：問題を説明 → Claudeが自分でクエリ → 直接結論が出る。