AI がデータベースを設計し、進化させるための MCP サーバ。

市場調査、顧客ヒアリング、競合メモがチャットや個人メモに残り、次の AI session や別担当者が同じ調査をやり直している。

1. AI が research_memo table を purpose 付きで作成し、source、theme、confidence を保存する
2. 新しい分類軸が必要になったら alter_table に reason を添えて column を追加する
3. 後続 agent は semantic_search で過去メモを取り出し、同じ論点を再利用する

purpose が空の table、reason がない schema 変更、不要な PII 保存、tenant 外検索を拒否する。

table purpose、alter reason、migration history、semantic search 結果、後続 agent が参照した record を確認する。

調査のやり直しを減らし、AI が作った知識を説明可能な社内メモリとして残せることが選ぶ理由になる。

請求書の税区分、支払先、入金消込の例外判断が spreadsheet と個人メモに散り、翌月も同じ例外を調べ直している。

1. AI が invoice_exception table を作成し、例外種類、判断理由、参照元、担当者確認を保存する
2. 新しい例外パターンを見つけたら reason 付きで column / tag を追加する
3. 類似例外を semantic_search で探し、過去の判断理由を回答案に使う

金額や支払先の更新は DB 側では実行せず、Browser / 承認 workflow に戻す。schema 権限は trusted agent に限定する。

例外分類の再利用回数、判断理由の record、schema 変更理由、rollback できた migration を検証で示す。

Finance には再調査時間、監査担当には判断理由と変更履歴、管理部門には本番運用時の権限分離を提示できる。

AI にデータモデルを触らせたいが、誤った column 追加、不要 table、意味の薄い migration が残ることを恐れて検証が止まる。

1. schema 権限を持つ trusted agent だけが create_table / alter_table を実行する
2. 各 migration に purpose / reason / actor / environment を残す
3. 誤変更を見つけたら rollback_migration で戻し、戻した理由も audit に残す

production での destructive change、reason のない drop、system table 変更、row limit を超える query を止める。

誤 column 追加から rollback までの流れ、migration id、rollback status、戻した後の query 結果を見せる。

AI に探索的な schema 進化を任せても、失敗時に戻せる証拠があれば、platform とデータ責任者のレビューに進める。