
خادم MariaDB MCP
يوفر خادم MariaDB MCP وصولاً آمناً للقراءة فقط إلى قواعد بيانات MariaDB لمساعدي الذكاء الاصطناعي، مما يمكّن من أتمتة سير العمل، وتحليلات البيانات، وذكاء الأعمال...
ادمج IoTDB مع أدواتك وسير عمل الذكاء الاصطناعي باستخدام خادم IoTDB MCP لتحليلات بيانات سلاسل زمنية قوية وفورية، واستكشاف المخططات، وتحليل الأعمال الآلي.
يُعد خادم Apache IoTDB MCP تنفيذًا لبروتوكول سياق النموذج (MCP) ويهدف إلى توفير تفاعل سلس مع قاعدة البيانات وإمكانات تحليل الأعمال عبر IoTDB، وهي قاعدة بيانات سلاسل زمنية. من خلال عمله كجسر، يتيح لمساعدي الذكاء الاصطناعي والعملاء تنفيذ استعلامات SQL على IoTDB، ويدعم مهام تحليل البيانات والإدارة مباشرة عبر اللغة الطبيعية أو سير عمل برمجي مدفوع بالنماذج اللغوية. يمكن للمطورين استخدام خادم MCP لإجراء استعلامات قواعد البيانات، وعرض معلومات المخطط، واسترجاع البيانات الوصفية، مما يعزز قدرتهم على دمج IoTDB في بيئات تطوير مدعومة بالذكاء الاصطناعي لمهام مثل استعلام بيانات السلاسل الزمنية وإدارة المخططات.
الخادم لا يوفر أي تعليمات.
الخادم لا يعرض أي موارد.
يقدم خادم IoTDB MCP أدوات مختلفة حسب لهجة SQL المختارة (“شجري” أو “جدولي”).
نموذج الشجرة
metadata_query
query_sql
(نص) – استعلام SQL من نوع SHOW/COUNT للتنفيذ.select_query
query_sql
(نص) – استعلام SQL من نوع SELECT للتنفيذ.نموذج الجدول
أدوات الاستعلام
read_query
query
(نص) – استعلام SQL من نوع SELECT للتنفيذ.أدوات المخطط
list_tables
describe-table
table_name
(نص) – اسم الجدول المطلوب وصفه.uv
.{
"mcpServers": {
"iotdb": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"YOUR_REPO_PATH/src/iotdb_mcp_server",
"run",
"server.py"
],
"env": {
"IOTDB_HOST": "127.0.0.1",
"IOTDB_PORT": "6667",
"IOTDB_USER": "root",
"IOTDB_PASSWORD": "root",
"IOTDB_DATABASE": "test",
"IOTDB_SQL_DIALECT": "table"
}
}
}
}
uv
وIoTDB كمتطلبات أساسية.~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
؛ على Windows، حرر %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
.{
"mcpServers": {
"iotdb": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"YOUR_REPO_PATH/src/iotdb_mcp_server",
"run",
"server.py"
],
"env": {
"IOTDB_HOST": "127.0.0.1",
"IOTDB_PORT": "6667",
"IOTDB_USER": "root",
"IOTDB_PASSWORD": "root",
"IOTDB_DATABASE": "test",
"IOTDB_SQL_DIALECT": "table"
}
}
}
}
uv
وIoTDB.{
"mcpServers": {
"iotdb": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"YOUR_REPO_PATH/src/iotdb_mcp_server",
"run",
"server.py"
],
"env": {
"IOTDB_HOST": "127.0.0.1",
"IOTDB_PORT": "6667",
"IOTDB_USER": "root",
"IOTDB_PASSWORD": "root",
"IOTDB_DATABASE": "test",
"IOTDB_SQL_DIALECT": "table"
}
}
}
}
uv
وIoTDB.{
"mcpServers": {
"iotdb": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"YOUR_REPO_PATH/src/iotdb_mcp_server",
"run",
"server.py"
],
"env": {
"IOTDB_HOST": "127.0.0.1",
"IOTDB_PORT": "6667",
"IOTDB_USER": "root",
"IOTDB_PASSWORD": "root",
"IOTDB_DATABASE": "test",
"IOTDB_SQL_DIALECT": "table"
}
}
}
}
حماية مفاتيح الـ API
يتم إدارة بيانات الاعتماد مثل IOTDB_USER
وIOTDB_PASSWORD
عبر الحقل env
في الإعدادات. استخدم متغيرات البيئة لتجنب كتابة البيانات الحساسة بشكل صريح. مثال:
"env": {
"IOTDB_HOST": "127.0.0.1",
"IOTDB_PORT": "6667",
"IOTDB_USER": "${IOTDB_USER}",
"IOTDB_PASSWORD": "${IOTDB_PASSWORD}",
"IOTDB_DATABASE": "test"
}
وقم بتعيين هذه المتغيرات في نظامك قبل بدء الخادم.
استخدام MCP في FlowHunt
لدمج خوادم MCP في سير عملك على FlowHunt، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق الخاص بك وقم بربطه مع وكيل الذكاء الاصطناعي:
انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات النظام لخوادم MCP، أدخل بيانات الخادم الخاص بك باستخدام هذا التنسيق JSON:
{
"iotdb": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
بعد الإعداد، يصبح وكيل الذكاء الاصطناعي قادراً على استخدام هذا MCP كأداة مع جميع وظائفه وإمكاناته. تذكر تغيير “iotdb” إلى اسم خادم MCP الفعلي الخاص بك واستبدال الرابط برابط الخادم الخاص بك.
القسم | متوفر | التفاصيل/ملاحظات |
---|---|---|
نظرة عامة | ✅ | |
قائمة التعليمات (Prompts) | ⛔ | لا توجد تعليمات |
قائمة الموارد | ⛔ | لا توجد موارد |
قائمة الأدوات | ✅ | راجع أدوات النموذج الشجري/الجدولي أعلاه |
حماية مفاتيح API | ✅ | يستخدم الحقل env في الإعدادات |
دعم أخذ العينات (أقل أهمية في التقييم) | ⛔ | غير مذكور |
خادم IoTDB MCP هو تنفيذ مركّز وبسيط يوفر أدوات أساسية للتفاعل مع قاعدة بيانات IoTDB. يفتقر إلى ميزات MCP المتقدمة مثل التعليمات، والموارد، والجذور، وأخذ العينات، ولكنه مناسب تمامًا لحالته الخاصة في الوصول إلى قواعد بيانات السلاسل الزمنية. الإعداد موثق جيدًا لـ Claude Desktop؛ أما باقي التكاملات فهي استنتاجية ولكنها قياسية. بشكل عام، هذا خادم MCP متخصص لكنه قوي لسير عمل يركز على قواعد البيانات.
لديه رخصة LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
يحتوي على أداة واحدة على الأقل | ✅ |
عدد الاستنساخات Forks | 10 |
عدد النجوم Stars | 24 |
خادم IoTDB MCP هو تنفيذ لبروتوكول سياق النموذج (MCP) يعمل كجسر بين أدوات الذكاء الاصطناعي وقاعدة بيانات السلاسل الزمنية Apache IoTDB، مما يتيح استعلامات SQL باللغة الطبيعية أو البرمجية، واستكشاف المخططات، والوصول إلى البيانات الوصفية ضمن سير عمل الذكاء الاصطناعي.
يوفر أدوات لاستعلامات SELECT، واستعلامات البيانات الوصفية، وسرد الجداول، ووصف مخططات الجداول — ويغطي كلًا من لهجات SQL الشجرية والجداولية. هذه الأدوات تتيح قراءة بيانات السلاسل الزمنية، وفحص بنية قاعدة البيانات، واسترجاع البيانات الوصفية.
تشمل الحالات المثالية إدارة قواعد بيانات السلاسل الزمنية، واستكشاف المخططات، ودمج تحليل الأعمال، والتحليلات الآلية للبيانات، وفحص البيانات الوصفية — جميعها مدعومة بمساعدي الذكاء الاصطناعي أو بيئات التطوير المعتمدة على النماذج اللغوية الكبيرة.
قم بتعيين بيانات الاعتماد الحساسة مثل IOTDB_USER وIOTDB_PASSWORD باستخدام متغيرات البيئة في إعدادات خادم MCP لتجنب كتابتها بشكل صريح في الكود.
لا، التنفيذ الحالي يركز على أدوات التفاعل الأساسية مع قاعدة البيانات ولا يوفر ميزات التعليمات أو الموارد أو أخذ العينات.
عزّز تحليلات السلاسل الزمنية وإدارة قواعد البيانات في سير عمل الذكاء الاصطناعي لديك من خلال ربط IoTDB عبر خادم MCP. اختبر استعلامات SQL السلسة، واستكشاف المخططات، والحصول على رؤى عن البيانات الوصفية.
يوفر خادم MariaDB MCP وصولاً آمناً للقراءة فقط إلى قواعد بيانات MariaDB لمساعدي الذكاء الاصطناعي، مما يمكّن من أتمتة سير العمل، وتحليلات البيانات، وذكاء الأعمال...
يتيح خادم قاعدة بيانات MCP الوصول الآمن والبرمجي إلى قواعد البيانات الشهيرة مثل SQLite وSQL Server وPostgreSQL وMySQL لمساعدي الذكاء الاصطناعي وأدوات الأتمتة. ي...
يربط خادم YDB MCP مساعدين الذكاء الاصطناعي ونماذج اللغة الكبيرة بقواعد بيانات YDB، مما يمكّن من الوصول إليها وإدارتها واستعلامها باستخدام اللغة الطبيعية. يعزز س...