
Integrace serveru YDB MCP
Server YDB MCP propojuje AI asistenty a LLM s databázemi YDB, což umožňuje přístup, dotazování a správu instancí YDB v přirozeném jazyce. Umožňuje workflow říze...

Integrujte IoTDB s vašimi AI nástroji a workflow pomocí IoTDB MCP Serveru pro výkonnou analýzu časových dat v reálném čase, prozkoumávání schémat a automatizovanou business intelligence.
FlowHunt poskytuje dodatečnou bezpečnostní vrstvu mezi vašimi interními systémy a AI nástroji, čímž vám dává podrobnou kontrolu nad tím, které nástroje jsou přístupné z vašich MCP serverů. MCP servery hostované v naší infrastruktuře lze bezproblémově integrovat s chatbotem FlowHunt i s populárními AI platformami jako jsou ChatGPT, Claude a různé AI editory.
Apache IoTDB MCP Server je implementace Model Context Protocol (MCP) navržená pro bezproblémovou databázovou interakci a business intelligence přes IoTDB, časovou databázi. Funguje jako most, který umožňuje AI asistentům a klientům provádět SQL dotazy nad IoTDB, podporuje analýzu dat a správu přímo přes přirozený jazyk nebo programové workflow poháněné LLM. Vývojáři mohou pomocí MCP serveru provádět databázové dotazy, zobrazovat informace o schématu a načítat metadata, což zvyšuje možnost integrace IoTDB do AI prostředí pro úlohy jako je dotazování na časová data a správa databázových schémat.
Server neposkytuje žádné prompty.
Server nezpřístupňuje žádné zdroje.
IoTDB MCP Server nabízí různé nástroje dle zvoleného SQL dialektu (“tree” nebo “table”).
Tree Model
metadata_queryquery_sql (string) – SQL dotaz SHOW/COUNT, který se má provést.select_queryquery_sql (string) – SQL dotaz SELECT, který se má provést.Table Model
Nástroje pro dotazy
read_queryquery (string) – SQL dotaz SELECT, který se má provést.Nástroje pro schéma
list_tablesdescribe-tabletable_name (string) – Název tabulky, která se má popsat.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 a IoTDB jako předpoklady.~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json; na Windows upravte %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 a IoTDB.{
"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 a IoTDB.{
"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"
}
}
}
}
Zabezpečení API klíčů
Přístupové údaje jako IOTDB_USER a IOTDB_PASSWORD se spravují přes pole env v konfiguraci. Používejte proměnné prostředí, abyste se vyhnuli pevnému zápisu citlivých dat. Příklad:
"env": {
"IOTDB_HOST": "127.0.0.1",
"IOTDB_PORT": "6667",
"IOTDB_USER": "${IOTDB_USER}",
"IOTDB_PASSWORD": "${IOTDB_PASSWORD}",
"IOTDB_DATABASE": "test"
}
A tyto proměnné prostředí nastavte ve svém systému před spuštěním serveru.
Použití MCP ve FlowHunt
Pro integraci MCP serverů do svého workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do flow a připojte ji ke svému AI agentovi:
Klikněte na komponentu MCP a otevřete konfigurační panel. V sekci systémové konfigurace MCP vložte údaje o svém MCP serveru v tomto JSON formátu:
{
"iotdb": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po nastavení může AI agent tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit „iotdb“ na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL vaší vlastní adresou MCP serveru.
| Sekce | Dostupnost | Detaily/Poznámky |
|---|---|---|
| Přehled | ✅ | |
| Seznam promptů | ⛔ | Prompty nejsou poskytovány |
| Seznam zdrojů | ⛔ | Zdroje nejsou zpřístupněny |
| Seznam nástrojů | ✅ | Viz nástroje stromového/tabulkového modelu výše |
| Zabezpečení API klíčů | ✅ | Používá env v konfiguraci |
| Sampling podpora (méně důležité pro hodnocení) | ⛔ | Není zmíněno |
IoTDB MCP Server je zaměřená, minimalistická implementace poskytující základní nástroje pro interakci s databází IoTDB. Postrádá pokročilé MCP funkce jako prompty, zdroje, roots a sampling, ale je dobře uzpůsobený pro svůj specifický use-case přístupu k časovým databázím. Nastavení je dobře zdokumentováno pro Claude Desktop; další integrace jsou odvozené, ale standardní. Celkově jde o úzce zaměřený, ale solidní MCP server pro workflow orientovaná na databáze.
| Má LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
|---|---|
| Obsahuje alespoň jeden nástroj | ✅ |
| Počet Forků | 10 |
| Počet Stars | 24 |
IoTDB MCP Server je implementace Model Context Protocol, která funguje jako most mezi AI nástroji a časovou databází Apache IoTDB, umožňující přirozené jazykové nebo programové SQL dotazy, prozkoumávání schémat a přístup k metadatům v rámci AI workflow.
Poskytuje nástroje pro SELECT dotazy, dotazy na metadata, výpis tabulek a popis schémat tabulek – pokrývá jak stromové, tak tabulkové SQL dialekty. Umožňují čtení časových dat, prozkoumání struktury databáze a načtení metadat.
Ideální případy použití zahrnují správu časové databáze, prozkoumávání schémat, integraci business intelligence, automatizovanou datovou analytiku a inspekci metadat – vše poháněné AI asistenty nebo vývojářskými prostředími založenými na LLM.
Nastavte citlivé údaje jako IOTDB_USER a IOTDB_PASSWORD pomocí proměnných prostředí v konfiguraci MCP serveru a vyhněte se jejich pevné implementaci v kódu.
Ne, aktuální implementace se zaměřuje na základní nástroje pro interakci s databází a neposkytuje prompty, zdroje ani sampling funkce.
Posilte své analýzy časových dat a správu databází v AI workflow propojením IoTDB přes MCP Server. Zažijte bezproblémové SQL dotazování, prozkoumávání schémat i vhled do metadat.
Server YDB MCP propojuje AI asistenty a LLM s databázemi YDB, což umožňuje přístup, dotazování a správu instancí YDB v přirozeném jazyce. Umožňuje workflow říze...
MCP Database Server umožňuje bezpečný, programovatelný přístup k oblíbeným databázím jako SQLite, SQL Server, PostgreSQL a MySQL pro AI asistenty a automatizačn...
MariaDB MCP Server poskytuje bezpečný, pouze pro čtení určený přístup k databázím MariaDB pro AI asistenty, což umožňuje automatizaci workflow, datovou analytik...
Souhlas s cookies
Používáme cookies ke zlepšení vašeho prohlížení a analýze naší návštěvnosti. See our privacy policy.


