Apache Spark MCP Server
Apache SparkのジョブをClaudeから実行・管理できるMCPサーバー
最終更新：2026年4月3日167GitHub
クイックインストール
uvx spark-mcp-server概要
Apache Spark MCP Serverの設定方法と使い方。
Apache Sparkのジョブ実行・監視・データ分析をClaudeから操作できるMCPサーバー。
SparkSQLクエリの実行、DataFrameの操作、バッチ処理ジョブの起動・ステータス確認、クラスター情報の取得などをClaudeに自然言語で指示できる。
ClaudeとApache SparkのMCPサーバー連携により、大規模データ処理ワークフローを自動化でき、データエンジニアやアナリストの作業効率を大幅に向上させる。
料金・APIキー情報
料金
無料APIキー
🔓 不要✅このMCPはAPIキー不要です。別途セットアップが必要な場合があります（上記参照）。
こんな使い方ができます
SparkSQLクエリをClaudeに自然言語で依頼して実行できる
Sparkジョブの実行状況・ログをClaudeに確認・要約させられる
大規模データセットの集計・変換処理をClaudeと対話しながら実行できる
セットアップ手順
- 1
Apache Sparkをローカルまたはクラスター上にインストール・起動する
- 2
Spark Master URLを確認する（デフォルト：spark://localhost:7077）
- 3
以下のconfig JSONをClaude Codeの設定ファイルに追記してSPARK_MASTER_URLを設定する
設定ファイル
⚠️
コピー前に確認
Apache Spark環境（ローカルまたはリモートクラスター）、Python 3.8以上
Terminal
claude mcp add apache-spark -e SPARK_MASTER_URL=spark://localhost:7077 -- uvx spark-mcp-server💡
注意事項
Sparkクラスターへのネットワークアクセスが必要。ローカルモードでも動作可能（spark://localhost:7077）
#Spark#ビッグデータ#データ分析#バッチ処理