SQLite MCP Server Projekt (FastMCP)

Ein Projekt zum Lernen, wie man eine SQLite-Datenbank mit einem LLM über einen MCP-Server abfragt. Verwendet FastMCP für eine einfache Python-Implementierung.

Was ist MCP?

Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, der es Large Language Models (LLMs) ermöglicht, mit externen Datenquellen und Tools zu kommunizieren. In diesem Projekt nutzen wir MCP, um einem LLM Zugriff auf eine SQLite-Datenbank zu geben.

Übersicht: Wie funktioniert das System?

Der Anfrager (i.d.R. das Programm, in dem die KI (LLM) läuft) kann

• eine Übersicht der Werkzeuge eines MCP-Servers anfragen: Der Client fragt den/die Server ab, welche Tools sie zur Verfügung stellen. Die Protocol Message Method dazu ist tools/list

• Werkzeuge verwenden: Danach kann der Client die Tools nutzen, indem er eine tools/call-Methode verwendet.

• (Änderungen auflisten lassen) tools/list_changed

MCP Protokoll-Ablauf (nach https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-03-26/server/tools#message-flow)

sequenceDiagram
    participant LLM as LLM
    participant Client as Client
    participant Server as Server
    
    Note over LLM,Server: Discovery
    Client->>Server: tools/list
    Server-->>Client: List of tools
    
    Note over LLM,Client: Tool Selection
    LLM->>LLM: Select tool to use
    
    Note over Client,Server: Invocation
    Client->>Server: tools/call
    Server-->>Client: Tool result
    LLM->>LLM: Process result
    
    Note over Client,Server: Updates
    Server-->>Client: tools/list_changed
    Client->>Server: tools/list
    Server-->>Client: Updated tools

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Antworten des Servers werden per JSON RPC als Tool Result übertragen. Das können Text, Audio, Bild oder Embedded sein.

Hier das Beispiel Text nach https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-03-26/server/tools#text-content

{
  "type": "text",
  "text": "Tool result text"
}

Nun unser konkretes Datenbank-Beispiel

graph TB
    User[👤 Benutzer] -->|Frage in natürlicher Sprache| Claude[🤖 Claude Desktop]
    Claude -->|MCP Protokoll| Server[🔧 MCP Server<br/>FastMCP]
    Server -->|SQL Query| DB[(📊 schule.db<br/>SQLite)]
    DB -->|Ergebnis| Server
    Server -->|JSON Daten| Claude
    Claude -->|Antwort| User
    
    style Claude fill:#e8e8e8,stroke:#000,stroke-width:3px,color:#000
    style Server fill:#c0c0c0,stroke:#000,stroke-width:3px,color:#000
    style DB fill:#888,stroke:#000,stroke-width:3px,color:#fff

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Kommunikationsfluss im Detail

sequenceDiagram
    participant U as 👤 Benutzer
    participant C as 🤖 Claude
    participant M as 🔧 MCP Server
    participant D as 📊 Datenbank
    
    U->>C: "Zeige alle Schüler aus Klasse XY"
    C->>C: Analysiere Anfrage
    C->>M: Tool-Aufruf: query_database()
    Note over C,M: MCP Protokoll (JSON-RPC)
    M->>M: Validiere Query (nur SELECT)
    M->>D: SELECT * FROM schueler WHERE klasse='XY'
    D->>M: Ergebnis-Rows
    M->>M: Konvertiere zu JSON
    M->>C: JSON Antwort
    C->>C: Antwort in Chat-Nachricht umsetzen
    C->>U: "Hier sind die Schüler aus XY: ..."

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Projektstruktur

sqlite-mcp/
├── src/
│   └── index.py          # Der MCP-Server Code (Python)
├── create_database.py    # Script zum Initialisieren der Datenbank
├── requirements.txt      # Python Abhängigkeiten
├── pyproject.toml        # Python Projekt-Konfiguration
└── schule.db            # Die SQLite-Datenbank (wird erstellt)

Die Beispiel-Datenbank

Die Datenbank schule.db enthält vier Tabellen:

1. schueler

• Enthält Informationen über Schüler (Name, Klasse, Geburtsdatum, Email)
• 10 Beispiel-Schüler aus verschiedenen Klassen

2. lehrer

• Informationen über Lehrer (Name, Fach, Raum)
• 5 Lehrer mit verschiedenen Fächern

3. kurse

• Kursinformationen (Name, Lehrer, Raum, Zeitplan)
• 5 verschiedene Kurse

4. noten

• Noten von Schülern in verschiedenen Kursen
• Verschiedene Arten: Klausuren, mündliche Noten, Hausaufgaben

Installationsanleitung: SQLite MCP Server (FastMCP)

Schnellstart-Anleitung

0. Git-Repo Clonen

Öffne PowerShell im Projektordner mit Admin-Rechten und führe aus:

git clone https://github.com/FlowTheTensor/SQLite-mit-MCP.git
cd SQLite-mit-MCP

1. Virtuelle Umgebung erstellen (empfohlen)

python -m venv venv
.\venv\Scripts\Activate.ps1

2. Abhängigkeiten installieren

pip install -r requirements.txt

Das installiert FastMCP und alle benötigten Python-Pakete.

3. Datenbank erstellen (optional, wenn keine schueler.db vorhanden)

python create_database.py

Du solltest die Meldung sehen: "✓ Datenbank erfolgreich erstellt"

4. In Claude Desktop einbinden

Automatische Konfiguration (empfohlen):

Führe einfach das Konfigurations-Script aus:

python generate_config.py

Das Script zeigt dir die Konfiguration an und speichert sie in claude_desktop_config.json.

Dann:

• Gehe in Claude Desktop unten Links auf dein Nutzersymbol (ggf. Fenster maximieren)
• Dort Einstellungen
• Unter Entwickler auf Config bearbeiten
• Öffne die Datei claude_desktop_config.json mit einem Texteditor
• Kopiere den Inhalt aus der generierten claude_desktop_config.json hinein

---

Wichtig: Claude Desktop benötigt absolute Pfade - relative Pfade funktionieren nicht!

5. Claude Desktop neu starten

• Schließe Claude Desktop über den Taskmanager und Starte Claude Desktop neu.
• Nun sollte der MCP-Server in Claude verfügbar sein und auf running stehen.

6. Testen

Stelle Claude eine Frage wie:

Welche Schüler gibt es in der Datenbank?

Claude sollte jetzt die Datenbank abfragen können!

Beispiel-Fragen zum Ausprobieren

Einfach:

• "Zeige alle Schüler"
• "Welche Lehrer gibt es?"
• "Liste alle Kurse auf"

Mittel:

• "Zeige alle Schüler aus Klasse 10a"
• "Welche Noten hat Max Mustermann?"
• "Wer unterrichtet Informatik?"

Fortgeschritten:

• "Berechne den Notendurchschnitt von Anna Schmidt"
• "Welche Schüler haben in Mathematik eine 1 vor dem Komma?"
• "Zeige alle Klausurnoten mit Schülernamen und Kursnamen"

Datenbank-Struktur verstehen

Die Datenbank hat 4 Tabellen:

📚 schueler: Schülerinformationen

• id, vorname, nachname, klasse, geburtsdatum, email

👨‍🏫 lehrer: Lehrerinformationen

• id, vorname, nachname, fach, raum

📖 kurse: Kursinformationen

• id, kursname, lehrer_id, raum, wochentag, uhrzeit

📝 noten: Noten

• id, schueler_id, kurs_id, note, datum, art

Häufige Probleme

Claude antwortet, aber ohne Datenbankzugriff? → Server wurde nicht richtig konfiguriert oder Claude nicht neu gestartet

"ModuleNotFoundError: No module named 'fastmcp'" Fehler? → pip install -r requirements.txt ausführen → Stelle sicher, dass die venv aktiviert ist oder nutze den venv-Python-Pfad in der Konfiguration

Datenbank leer? → python create_database.py ausführen

Python-Befehl nicht gefunden? → Versuche py statt python → Stelle sicher, dass Python installiert ist

Was passiert im Hintergrund?

1. Du stellst Claude eine Frage
2. Claude erkennt, dass es Datenbankinfos braucht
3. Claude ruft eines der Tools auf:
   • list_tables - Welche Tabellen gibt es?
   • describe_table - Wie sieht eine Tabelle aus?
   • query_database - SQL-Abfrage ausführen
4. Der MCP-Server führt die Abfrage aus
5. Claude bekommt das Ergebnis und antwortet dir

Aufgaben zum Experimentieren

1. Stelle 5 verschiedene Fragen an die Datenbank
2. Lass dir die Struktur aller Tabellen zeigen
3. Frage nach dem besten Schüler in einem Fach
4. Lass Claude eine komplexe Abfrage mit mehreren Tabellen erstellen
5. Experimentiere mit Aggregationen (Durchschnitt, Anzahl, etc.)

Viel Erfolg! 🚀