作成した日報アプリをMCP Inspectorで実行しています。実行環境はAlways FreeのAutonomous AI Databaseです。Microsoft Entra IDでユーザー認証しています。アプリの開発にAIを使うため、開発は壊れてもよいローカルのOracle AI Database 26ai Freeのコンテナ環境で実施しています。
Claude DesktopからSQLcl MCPサーバーでデータベースに接続して、Claude Sonnet 4.6でMCPのツール本体となるPL/SQLファンクションとMCP AppのUIリソースを生成しています。Skills無しで作成しているので少し手間がかかりました。おそらくClaude Codeを使ってSkillsをきちんと用意すると、もっとアプリの完成度が上がるでしょう。
以下より作業を紹介します。UC_AIのインストールおよびmcp-appがインストールされていることを前提とします。
最初に日報を保存する表DAILY_REPORTSを作成します。これもClaude Sonnet 4.6に指示を出して作成してもらいました。
続いて、APEXアプリmcp-app-helperをインストールします。
インストール手順は通常のAPEXアプリケーションと同じです。
インストールされたら、アプリケーションの編集を開きます。
アプリケーションの名前とアプリケーションの別名を変更します。アプリケーションの別名はMCP AppにアクセスするURLに現れるORDS RESTモジュール名になります。
例えばAPEXワークスペースの名前がAPEXDEVのときは、MCP AppのURLは以下になります。
http[s]://ホスト/ords/apexdev/アプリケーション別名（小文字）/mcp
アプリケーションを実行します。
ナビゲーション・メニューからHandlersを開きます。
ORDS RESTモジュールとテンプレートmcpを作成し、POSTおよびDELETEハンドラを実装します。
作成をクリックします。
英小文字のアプリケーション別名がデフォルトのモジュール名です。変更不要（変更すると動かなくなります）なので、そのまま作成します。
シャトル・アイテムでモジュールの保護を設定できます。保護するモジュールを右に移動し、Submitします。
モジュールの保護には、ロールORDSUsersおよび権限oracle.example.mcpを使用します。これらはあらかじめ作成しておく必要があります。
置換文字列G_ROLE_NAMEおよびG_PRIVILEGE_NAMEの設定を変更することにより、異なるロールと権限も使用できます。
ナビゲーション・メニューのResourcesを開きます。
作成をクリックします。
UIリソースとして以下を設定します。URLにはAPEXアプリのページにアクセスするURLの指定を想定していますが（こちらの記事を参照のこと）、今回はAIに生成させたので指定していません。
Uri: ui://daily-report/mcp-app.html
Name: Daily Report
Description: 個人の日報を報告するウィジェット。
Mime Type: text/html;profile=mcp-app (デフォルトから変更不要）
DescriptionはAIが参照するので、丁寧に書いたほうが生成されるUIリソースの精度が上がると思われます。
UIリソースのエントリが登録されました。
ナビゲーション・メニューからToolsを開きます。
ツールとしてview_daily_reportおよびupdate_daily_reportを作成します。
作成をクリックします。
作成ツールの情報として以下を設定します。AIへの指示に、この定義を参照するように指示を出すので、Description、Input Schema、Output Schemaの設定は重要です。
TagsにRESTモジュール名（小文字のアプリケーション別名）を含めると、このMCP Appのtools/listのレスポンスに作成したツールが現れます。ツールとして使用するファンクションは、引数としてCLOBを受け取りCLOBを返すようにします。そのため、Function Callの記述は常にreturn ファンクション名(:parameters);にします。
Code: view_daily_report
Description: 指定された担当者の日報を表示します。
Function Call: return view_daily_report(:parameters);
Tags: dailyreport
Resource Id: Daily Report
Input SchemaおよびOutput Schemaの作成に、ベルギーのUnited Codes社が提供しているサービスJSON Schema Builderを使用しています。
Input Schema:
{
"$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
"type": "object",
"title": "view_daily_report",
"properties": {
"employeeName": {
"type": "string",
"description": "The employee who wrote the daily report."
},
"reportDate": {
"type": "string",
"description": "Target date of the daily report."
}
},
"required": [
"reportDate"
]
}Output Schema:
{
"$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
"type": "object",
"title": "view_daily_report",
"properties": {
"employeeName": {
"type": "string",
"description": "The employee who wrote the daily report."
},
"reportDate": {
"type": "string",
"description": "Target date of the daily report."
},
"summary": {
"type": "string",
"description": "Summary of the day"
},
"tomorrowPlan": {
"type": "string",
"description": "Tomorrow Plan"
}
}
}
以下のプロンプトでPL/SQLファンクションを作成しています。
「ビューOJ_MCP_UC_AI_TOOLSで定義されているview_daily_reportの本体となるPL/SQLのファンクションを生成してください。入力はINPUT_SCHEMAで定義されているJSONのCLOB、戻り値はOUTPUT_SCHEMAで定義されているCLOBの形式になります。 PL/SQLファンクションの操作対象は表DAILY_REPORTSです。」
SQLclのMCPサーバーを使用すると、ファンクションの作成に必要な情報をデータベースから引き出してくれます。
AIが生成したコードはmcp-app/daily-reports以下に置いてあります。
同様の手順でツールupdate_daily_reportを作成します。
Code: update_daily_report
Description: 指定された担当者の日報を作成または更新します。
Function Call: return update_daily_report(:parameters);
Tags: dailyreport
Input Schema:
{
"$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
"type": "object",
"title": "update_daily_report",
"description": "Update Daily Report",
"properties": {
"employeeName": {
"type": "string",
"description": "The employee who wrote the daily report."
},
"reportDate": {
"type": "string",
"description": "Target date of the daily report."
},
"summary": {
"type": "string",
"description": "Summary of the day"
},
"tomorrowPlan": {
"type": "string",
"description": "Tomorrow Plan"
}
},
"required": [
"reportDate"
]
}Output Schema:
{
"$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
"type": "object",
"title": "update_daily_report",
"description": "Update Daily Report",
"properties": {
"employeeName": {
"type": "string",
"description": "The employee who wrote the daily report."
},
"reportDate": {
"type": "string",
"description": "Target date of the daily report."
},
"summary": {
"type": "string",
"description": "Summary of the day"
},
"tomorrowPlan": {
"type": "string",
"description": "Tomorrow Plan"
}
}
}ツールのDescription、入力および出力パラメータのJSONスキーマ定義、操作の対象となる表のメタデータを参照できるためか、あまりやり取りせずに意図したファンクションが作成されました。修正が必要な部分がないとは言えないですが、Skillsの定義などで対応可能だと思います。
以上でツールが登録できました。
この状態でUIリソースを、以下のプロンプトで作成してもらいました。
さすがに適当すぎて、何回もやり取りが必要でした。ただ、最終的に動くUIリソースがあったので、それを参照するように指示をしたところ、動きました。
おそらく、これもSkillsを用意していればもっと精度は上がったと予想されます。
とはいえ、以上の作業で動作するMCP Appが作成できました。
これまでの作業で作成したファンクションなどをAutonomous AI Databaseにコピーして、ADBでの動作を確認しています。UIリソースについてはコピーの手間を少なくするため、APEXアプリにBundleページを作成しています。
今回の記事は以上になります。
完
