Co dělá “IoTDB” MCP Server?

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.

Seznam promptů

Server neposkytuje žádné prompty.

Seznam zdrojů

Server nezpřístupňuje žádné zdroje.

Seznam nástrojů

IoTDB MCP Server nabízí různé nástroje dle zvoleného SQL dialektu (“tree” nebo “table”).

Tree Model

• metadata_query
  • Provádí SHOW/COUNT dotazy pro získání metadat z databáze IoTDB.
  • Vstup: query_sql (string) – SQL dotaz SHOW/COUNT, který se má provést.
  • Výstup: Výsledky dotazu jako pole objektů.
• select_query
  • Provádí SELECT dotazy pro čtení časových dat z databáze.
  • Vstup: query_sql (string) – SQL dotaz SELECT, který se má provést.
  • Výstup: Výsledky dotazu jako pole objektů.

Table Model

Nástroje pro dotazy

• read_query
  • Provádí SELECT dotazy pro čtení dat z databáze.
  • Vstup: query (string) – SQL dotaz SELECT, který se má provést.
  • Výstup: Výsledky dotazu jako pole objektů.

Nástroje pro schéma

• list_tables
  • Získá seznam všech tabulek v databázi.
  • Vstup: Žádný.
  • Výstup: Pole názvů tabulek.
• describe-table
  • Poskytuje informace o schématu pro konkrétní tabulku.
  • Vstup: table_name (string) – Název tabulky, která se má popsat.
  • Výstup: Pole definic sloupců se jmény a typy.

Příklady použití tohoto MCP serveru

• Správa časové databáze
  Snadné dotazování, procházení a správa velkého množství časových dat uložených v IoTDB přímo z AI asistentů nebo vývojářských nástrojů poháněných LLM.
• Prozkoumávání schématu
  Získávání a prozkoumání schématu databáze, seznamů tabulek a popisů tabulek pro pochopení a dokumentaci struktury databáze.
• Integrace Business Intelligence
  Integrace dat z IoTDB do BI workflow s přirozeným jazykovým dotazováním a analýzou schémat, usnadnění analytiky a reportingu.
• Automatizovaná datová analytika
  Použití MCP serveru jako backendu pro automatizované analytické pipeline, kde LLM generuje a spouští SQL dotazy dle záměru uživatele.
• Inspekce metadat
  Spouštění SHOW/COUNT dotazů pro zobrazení metadat databáze, což pomáhá s monitoringem, auditem a optimalizací databáze.

Jak nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Python a správce balíčků uv.
2. Nainstalujte nebo naklonujte repozitář IoTDB MCP Server.
3. Upravte konfigurační soubor Windsurf a přidejte IoTDB MCP Server.
4. Použijte následující ukázku JSON do konfigurace:

   {
     "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"
         }
       }
     }
   }
   

5. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
6. Ověřte, že server běží a je připojen.

Claude

1. Nainstalujte Python, uv a IoTDB jako předpoklady.
2. Naklonujte repozitář IoTDB MCP Server.
3. Na MacOS upravte ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json; na Windows upravte %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json.
4. Přidejte položku MCP serveru:

   {
     "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"
         }
       }
     }
   }
   

5. Uložte změny a restartujte Claude Desktop.
6. Potvrďte, že je server v Claude dostupný.

Cursor

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Python, uv a IoTDB.
2. Naklonujte repozitář MCP serveru.
3. Upravte konfiguraci Cursor, aby obsahovala MCP server.
4. Použijte následující 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"
         }
       }
     }
   }
   

5. Uložte konfiguraci a restartujte Cursor.
6. Ověřte, že MCP server je aktivní a reaguje.

Cline

1. Nainstalujte potřebné závislosti: Python, uv a IoTDB.
2. Naklonujte Apache IoTDB MCP Server.
3. Otevřete konfigurační soubor Cline.
4. Přidejte info o MCP serveru takto:

   {
     "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"
         }
       }
     }
   }
   

5. Uložte a restartujte Cline.
6. Zkontrolujte integraci MCP serveru.

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.

Jak použít tento MCP uvnitř flow

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.

Přehled

Náš názor

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.

MCP Hodnocení