InfluxDB MCP Server

K čemu slouží “InfluxDB” MCP Server?

InfluxDB MCP Server je server Model Context Protocol (MCP), navržený pro bezproblémový přístup k instanci InfluxDB pomocí InfluxDB OSS API v2. Funguje jako prostředník, který propojuje AI asistenty s časově řazenými daty uloženými v InfluxDB, což umožňuje pokročilé pracovní toky pro vývojáře a AI systémy. Prostřednictvím standardizovaného rozhraní server zpřístupňuje jak zdroje (například organizace, buckety a měření), tak nástroje (například dotazování a zápis dat), což umožňuje AI klientům provádět úlohy jako jsou databázové dotazy, správa bucketů nebo integrace analytiky časových řad do svých aplikací. Tato robustní integrace zajišťuje, že vývojáři mohou automatizovat zpracování dat, zefektivnit své vývojové procesy a zvýšit inteligenci svých aplikací využitím reálných i historických dat z InfluxDB.

Seznam promptů

• flux-query-examples: Poskytuje běžné šablony Flux dotazů pro zjednodušení psaní a spouštění typických dotazů na InfluxDB.
• line-protocol-guide: Nabízí návod a šablonu pro použití formátu line protocol v InfluxDB, což pomáhá při zápisu dat.

Seznam zdrojů

• Seznam organizací (influxdb://orgs): Zobrazí všechny organizace přítomné v instanci InfluxDB.
• Seznam bucketů (influxdb://buckets): Ukáže všechny buckety s odpovídajícími metadaty.
• Měření v bucketu (influxdb://bucket/{bucketName}/measurements): Zobrazí všechna měření ve zvoleném bucketu.
• Dotaz na data (influxdb://query/{orgName}/{fluxQuery}): Spustí Flux dotaz a vrátí výsledky jako zdroj.

Seznam nástrojů

• write-data: Zapíše data časových řad ve formátu line protocol InfluxDB. Parametry zahrnují org, bucket, data a volitelně přesnost.
• query-data: Provádí Flux dotazy vůči instanci InfluxDB. Vyžaduje parametry org a query.
• create-bucket: Vytvoří nový bucket v databázi. Parametry: název, orgID a volitelně retenční období.
• create-org: Vytvoří novou organizaci v InfluxDB. Parametry: název a volitelně popis.

Případy použití tohoto MCP Serveru

• Dotazování na časové řady dat: Snadno spouštějte pokročilé Flux dotazy na data v InfluxDB, což umožňuje vývojářům a AI agentům načítat, analyzovat a vizualizovat časové řady dat.
• Automatizovaný příjem dat: Automatizujte zápis datových bodů do InfluxDB pomocí line protocolu, což zjednodušuje IoT nebo telemetrické toky.
• Správa databáze: Programově vytvářejte nové organizace a buckety, což usnadňuje správu infrastruktury u rozsáhlých nebo víceuživatelských nasazení InfluxDB.
• Vyhledávání měření: Dynamicky vypisujte dostupná měření v bucketu, což pomáhá aplikacím přizpůsobit se změnám ve schématu dat.
• AI asistovaná analytika: Umožněte AI asistentům zobrazovat, kontextualizovat a upravovat data z InfluxDB v rámci širších analytických nebo monitorovacích pracovních toků.

Jak to nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte na svém stroji nainstalovaný Node.js.

2. Otevřete konfigurační soubor Windsurf (např. windsurf.json nebo ekvivalent).

3. Přidejte InfluxDB MCP Server do objektu mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "influxdb-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "@idoru/influxdb-mcp-server@latest",
           "serve"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Soubor uložte a restartujte Windsurf.

5. Ověřte, že se InfluxDB MCP Server zobrazuje v seznamu MCP serverů.

Zabezpečení API klíčů
Nastavte citlivé hodnoty jako proměnné prostředí. Příklad:

{
  "mcpServers": {
    "influxdb-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "@idoru/influxdb-mcp-server@latest",
        "serve"
      ],
      "env": {
        "INFLUXDB_TOKEN": "${INFLUXDB_TOKEN_ENV}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Nainstalujte Node.js, pokud ještě není přítomen.

2. Najděte konfigurační soubor Clauda.

3. Přidejte InfluxDB MCP Server do mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "influxdb-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "@idoru/influxdb-mcp-server@latest",
           "serve"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Uložte změny a restartujte Claude.

5. Ověřte nastavení v rozhraní Clauda.

Zabezpečení API klíčů
(Viz příklad pro Windsurf výše.)

Cursor

1. Ujistěte se, že je přítomen Node.js.

2. Otevřete nastavení nebo konfigurační soubor Cursoru.

3. Přidejte InfluxDB MCP Server tímto způsobem:

   {
     "mcpServers": {
       "influxdb-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "@idoru/influxdb-mcp-server@latest",
           "serve"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Cursor.

5. Zkontrolujte připojení MCP serveru.

Zabezpečení API klíčů
(Viz příklad pro Windsurf výše.)

Cline

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js.

2. Upravte konfigurační soubor Cline.

3. Vložte následující pod mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "influxdb-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "@idoru/influxdb-mcp-server@latest",
           "serve"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Uložte soubor a restartujte Cline.

5. Ověřte, že je server v Cline aktivní.

Zabezpečení API klíčů
(Viz příklad pro Windsurf výše.)

Jak používat tento MCP v tokech

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do svého pracovního toku ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do svého toku a její propojení s AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové konfigurace MCP vložte údaje o vašem MCP serveru tímto JSON formátem:

{
  "influxdb-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Jakmile je nakonfigurováno, AI agent může použít tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “influxdb-mcp” na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL adresu vaší vlastní MCP URL adresou.

Přehled

Podpora roots: ⛔ Není zmíněno

Na základě výše uvedeného je tento MCP server dobře zdokumentován pro své základní integrační funkce s InfluxDB. Jasně zpřístupňuje zdroje i nástroje, zahrnuje šablony promptů a poskytuje dobrý návod k nastavení. Pokročilé MCP funkce jako roots a sampling však nejsou zdokumentovány, což mírně omezuje jeho rozšiřitelnost pro některé pracovní toky.

Náš názor

Jde o robustní, praktický MCP server pro InfluxDB s jasným využitím pro časové řady dat a úkoly automatizace. Ocenění si zaslouží za užitečnost pro vývojáře, i když mu chybí dokumentace k pokročilým MCP funkcím.

MCP hodnocení