employees
A sample employee database exposed as an MCP server, enabling AI agents to search employees and query organizational structure.
README
従業員情報 MCP サーバー
サンプルの従業員情報を格納したローカル SQLite データベースを、 Model Context Protocol (MCP) サーバーとして公開します。AI エージェントから 従業員の検索・組織構造の照会ができます。
概要
- データソース:
scripts/build_employees_db.pyで生成するdata/employees.db(サンプル36名) - REST API などの外部依存はなく、ローカル DB のみで完結
- トランスポート: stdio(ローカル)と HTTP/SSE の両対応
MCP クライアントの設定方法・ツールの詳しい使い方は USAGE.md を参照してください。 Claude Desktop / VS Code などへの登録手順、各ツールのパラメータ、使用例をまとめています。
提供ツール
| ツール | 説明 |
|---|---|
lookup_employee(employee_id) |
従業員 ID から 1 名の詳細を取得。ID は大文字小文字不問・数字のみでも補完("1"→"E0001")。上長名も付与。 |
search_employees(query="", department="", office_location="", employment_type="", status="", limit=50) |
氏名・メール・電話・役職・部署を横断キーワード検索。部署/勤務地/雇用形態/在籍状況で絞り込み可。 |
list_departments() |
部署ごとの在籍人数一覧(人数の多い順)。 |
get_direct_reports(manager_id) |
指定従業員の直属の部下一覧(組織図のドリルダウン)。 |
get_management_chain(employee_id) |
指定従業員の上長チェーン(直属の上長→最上位までのレポートライン)。 |
いずれのツールも結果を整形済み JSON 文字列で返します。
データ項目(employees テーブル)
| カラム | 説明 |
|---|---|
employee_id |
従業員 ID(主キー、例 E0001) |
first_name / last_name |
名 / 姓(full_name に姓名結合を付与) |
email / phone |
メールアドレス(一意) / 電話番号 |
department |
部署(例 開発部) |
job_title |
役職(例 バックエンドエンジニア) |
employment_type |
雇用形態(正社員 / 契約社員 / パートタイム / インターン) |
office_location |
勤務地(例 東京本社) |
hire_date |
入社日(YYYY-MM-DD) |
manager_id |
上長の従業員 ID(無い場合は null) |
status |
在籍状況(例 在籍中) |
必要要件
- Python 3.10 以上
- pip
セットアップ
# 仮想環境の作成・有効化
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate # Windows
# source .venv/bin/activate # Linux/Mac
# 依存関係のインストール
pip install -r requirements.txt
実行方法
2 つのモードの違い(MCP をはじめて使う方へ)
このサーバーは、AI クライアント(Claude Desktop / VS Code など)と通信する方式(トランスポート)を 2 種類から選べます。どちらもツールの機能は同じで、違いは「AI クライアントとどうつながるか」だけです。
- stdio モード: AI クライアントがこのサーバーを子プロセスとして起動し、標準入出力 (キーボード入力・画面出力に使われるパイプ)を通じて 1 対 1 で会話します。 ネットワークを一切使わないため、同じ PC 上で使うのが前提です。
- HTTP/SSE モード: このサーバーを常駐する Web サーバーとして起動しておき、AI クライアントが
http://…/sseという URL 経由で接続します。ネットワーク越しに使えるため、別の PC やコンテナ からも接続でき、複数のクライアントで共有できます。
| 観点 | stdio モード | HTTP/SSE モード |
|---|---|---|
| 起動する人 | AI クライアントが自動で起動 | 自分で先に起動しておく(常駐) |
| 通信経路 | 標準入出力(ネットワーク不使用) | HTTP(http://localhost:38117/sse) |
| 接続範囲 | 同じ PC 内のみ | 別 PC・コンテナからも可・複数接続可 |
| 設定の手間 | 少ない(コマンドを登録するだけ) | サーバーを起動&URL を登録する |
| 向いている用途 | 手元の Claude Desktop などで手軽に使う | チーム共有・Docker・リモート運用 |
迷ったら stdio モードを選んでください。 手元の PC で Claude Desktop や VS Code から使うだけなら stdio が最も簡単です。Docker で動かしたい、1 つのサーバーを複数人や複数ツールで共有したい、 別のマシンから接続したい、といった場合に HTTP/SSE モードを選びます。
stdio モード(ローカル MCP クライアント向け)
python main.py --transport stdio
設定例は examples/mcp-config-stdio.json を参照。
HTTP/SSE モード
python main.py --transport sse
SSE エンドポイント: http://localhost:38117/sse
(ホスト・ポートは環境変数 HTTP_HOST / HTTP_PORT で変更可能)
MCP クライアントの設定・使い方
MCP クライアント(Claude Desktop / VS Code など)への登録手順、各ツールの パラメータ詳細、使用例は USAGE.md にまとめています。主な内容:
- Claude Desktop への登録(stdio モード):
claude_desktop_config.jsonの設定例 - VS Code への登録(HTTP/SSE モード):
.vscode/mcp.jsonの設定例 - 各ツールのパラメータ表
- 環境変数(
.env)・トラブルシューティング
設定例ファイルは examples/mcp-config-stdio.json も参照できます。
データベースの再構築
data/employees.db は同梱済みですが、サンプルデータから再構築するには:
python scripts/build_employees_db.py --db data/employees.db
スキーマ:
employees(employee_id, first_name, last_name, email, phone, department, job_title, employment_type, office_location, hire_date, manager_id, status)manager_idは同テーブルのemployee_idを参照する自己参照(組織構造)。
テスト
pytest tests/ -v
Docker
docker build -t employees-mcp-server .
docker run -p 48117:38117 employees-mcp-server
※ Docker の CMD は既定で SSE 起動しません。SSE で使う場合は
CMD ["python", "main.py", "--transport", "sse"] に変更してください。
docker compose
docker-compose.yml で SSE 起動・DB マウント済みの構成を用意しています。
docker compose up -d
- コンテナ内部ポートは
38117固定(HTTP_PORT)、ホスト公開ポートは48117に マッピングしています(ports: "48117:38117")。ホスト側からはhttp://localhost:48117/sseでアクセスします。公開ポートを変えたい場合はdocker-compose.ymlのportsの左側の番号を変更してください。 data/employees.dbは読み取り専用(:ro)でマウントされます。
ライセンス
MIT
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.