IoTDB MCP 服务器 AI 代理
集成 Apache IoTDB 模型上下文协议（MCP）服务器，无缝驱动商业智能和高级数据库交互。轻松运行 SQL 查询，访问多种方言支持，并以多种格式导出结果。为组织赋能，提供强大的会话管理、错误处理与 Docker 部署，助力可扩展的时序数据操作。
灵活的 SQL 查询与多方言支持
使用树模型或表模型方言对时序数据运行高级 SQL 查询。通过元数据查询、选择性数据检索与结果导出，释放商业智能潜力。选择你偏好的 SQL 方言，与工作流无缝集成。
- 树模型与表模型 SQL 方言.
- 同时支持树模型和表模型 SQL 方言，实现最大灵活性。
- 导出为 CSV/Excel.
- 可轻松将查询结果导出为 CSV 或 Excel 文件，便于进一步分析与共享。
- 高级元数据查询.
- 运行 SHOW/COUNT 查询，读取 IoTDB 实例的全面元数据信息。
- 商业智能函数.
- 访问强大的 SQL 函数，如 SUM、COUNT、MAX、MIN、AVG 等。
优化性能与强大配置
通过优化的会话池管理、自动重试与可配置超时，实现高并发体验。可通过环境变量或命令行灵活设置主机、端口、认证、数据库、方言和导出路径，轻松适应各种集成场景。
- 可定制配置.
- 可灵活设置主机、端口、用户、密码、数据库、方言和导出路径，适配任何环境。
- 高并发会话池.
- 优化的会话池支持高达 100 个并发会话，满足高负载需求。
- 自动故障转移.
- 自动重试与超时管理，确保高可靠性并最大程度减少停机。
全面的错误处理与部署
享受强大的错误处理、参数校验与详细日志记录，保障稳定可靠运行。可轻松在 Docker 部署，完全支持容器化，并可便捷集成至 Claude Desktop，助力高级分析工作流。
- Docker 支持.
- 通过 Docker 快速部署 MCP 服务器，实现可扩展、可移植的时序化解决方案。
- 高级错误处理.
- 全面日志、异常管理与参数校验，保障操作安全。
- Claude Desktop 集成.
- 便捷连接 MCP 服务器，在 Claude Desktop 环境下进行高级分析。
MCP 集成
可用的 IoTDB MCP 集成工具
以下工具作为 IoTDB MCP 集成的一部分提供：
- metadata_query
运行 SHOW 或 COUNT SQL 查询，读取数据库、时序、设备与路径等元数据信息。
- select_query
使用树模型方言执行 SELECT 查询，聚合与过滤时序数据。
- export_query
将查询结果导出为 CSV 或 Excel 文件，可自定义格式和文件名。
- read_query
使用表模型方言运行 SELECT 查询，从数据库获取结构化表格数据。
- list_tables
列出 IoTDB 数据库中所有可用表，便于探索数据结构。
- describe_table
获取指定表的结构详情与列定义信息。
- export_table_query
将表模型查询结果导出为 CSV 或 Excel，包括文件信息和数据预览。
什么是 Apache IoTDB MCP 服务器
Apache IoTDB MCP 服务器是一款开源的模型上下文协议（MCP）实现，专为时序数据提供强大的数据库交互与商业智能能力。基于 Apache IoTDB 构建，该服务器可无缝执行 SQL 查询、元数据检索和结构检查，支持树模型与表模型方言。具备灵活配置能力，便于用户高效管理时序数据、导出查询结果，并集成于多种分析流程。MCP 服务器尤其适用于需要可扩展时序数据管理和高级查询能力的物联网、工业与智能设备应用场景。
能力
我们可以用 Apache IoTDB MCP 服务器做什么
Apache IoTDB MCP 服务器提供一套通过 SQL 查询与元数据操作交互时序数据库的工具。用户可利用树模型和表模型方言进行数据检索、元数据探索，并以多种格式导出数据。该服务器适用于商业智能、物联网分析与结构管理等任务。
- 灵活 SQL 查询执行
- 使用多种 SQL 方言在时序数据上运行复杂的 SELECT、SHOW、COUNT 查询。
- 元数据与结构探索
- 检索元数据，检查数据库结构，探索表结构，提升数据管理。
- 数据导出
- 将查询结果导出为 CSV 或 Excel 格式，便于集成分析和报表工具。
- 可自定义配置
- 通过环境变量或参数轻松配置连接、SQL 方言及导出选项。
- 商业智能集成
- 为 IoTDB 提供强大的数据访问与处理能力，助力商业智能工作流。
什么是 Apache IoTDB MCP 服务器
Apache IoTDB MCP 服务器通过提供对时序数据管理的编程访问、灵活的查询执行和快速的元数据检索，赋能 AI 代理。这使得 AI 代理能够自动化数据分析、监控 IoT 设备，并高效地从大规模时序数据集中生成可行洞察。