Minimalistisk IoTDB MCP Server SaaS-visualisering

AI-agent til IoTDB MCP Server

Integrer Apache IoTDB Model Context Protocol (MCP) Server for ubesværet at drive business intelligence og avancerede databaseinteraktioner. Kør nemt SQL-forespørgsler, få adgang til understøttelse af flere dialekter og eksporter resultater i flere formater. Styrk din organisation med robust sessionsstyring, fejlhåndtering og Docker-udrulning for skalerbare tidsseriedataoperationer.

PostAffiliatePro
KPMG
LiveAgent
HZ-Containers
VGD
IoTDB MCP SQL-dialekter og forespørgsels-SaaS-visualisering

Fleksibel SQL-forespørgsel & understøttelse af flere dialekter

Kør avancerede SQL-forespørgsler på tidsseriedata ved hjælp af enten Tree Model- eller Table Model-dialekter. Lås op for business intelligence med metadataforespørgsler, selektiv dataudtrækning og eksporterbare resultater. Vælg din foretrukne SQL-dialekt for problemfri integration med dine arbejdsgange.

Tree & Table SQL-dialekter.
Understøttelse af både Tree Model- og Table Model-SQL-dialekter for maksimal fleksibilitet.
Eksport til CSV/Excel.
Eksportér nemt forespørgselsresultater til CSV- eller Excel-filer til videre analyse eller deling.
Avancerede metadataforespørgsler.
Kør SHOW/COUNT-forespørgsler for at læse omfattende metadata fra din IoTDB-instans.
Business intelligence-funktioner.
Få adgang til kraftfulde SQL-funktioner som SUM, COUNT, MAX, MIN, AVG og flere.
IoTDB MCP ydeevne og konfigurationsvisualisering

Optimeret ydeevne & robust konfiguration

Oplev høj samtidighed med optimeret sessionspoolstyring, automatiske gentagelser og konfigurerbare timeouts. Tilpas nemt integrationsindstillinger via miljøvariabler eller kommandolinjeoptioner for værtsnavn, port, autentifikation, database, dialekt og eksportstier.

Tilpasningsdygtig konfiguration.
Indstil nemt værtsnavn, port, bruger, adgangskode, database, dialekt og eksportstier til ethvert miljø.
Sessionspool med høj samtidighed.
Optimeret sessionspool understøtter op til 100 samtidige sessioner til krævende arbejdsmængder.
Automatisk failover.
Automatisk gentagelse og timeoutstyring sikrer driftssikkerhed og minimerer nedetid.
IoTDB MCP Server Docker og logningsvisualisering

Omfattende fejlhåndtering & udrulning

Drage fordel af robust fejlhåndtering, parametervalidering og detaljeret logning for pålidelig drift. Udrul nemt i Docker med fuld understøttelse af containerisering og let integration til Claude Desktop for avancerede analysearbejdsgange.

Docker-understøttelse.
Udrul MCP Server hurtigt med Docker for skalerbare, bærbare tidsserieløsninger.
Avanceret fejlhåndtering.
Omfattende logning, undtagelseshåndtering og parametervalidering for sikker drift.
Claude Desktop-integration.
Forbind nemt MCP Server til avanceret analyse i Claude Desktop-miljøer.

MCP-INTEGRATION

Tilgængelige IoTDB MCP-integrationsværktøjer

Følgende værktøjer er tilgængelige som en del af IoTDB MCP-integrationen:

metadata_query

Kør SHOW- eller COUNT-SQL-forespørgsler for at læse metadata såsom databaser, tidsserier, enheder og stier.

select_query

Udfør SELECT-forespørgsler med Tree Model-dialekten for at hente tidsseriedata med aggregation og filtrering.

export_query

Eksportér resultatet af en forespørgsel til en CSV- eller Excel-fil med mulighed for format og filnavn.

read_query

Kør SELECT-forespørgsler med Table Model-dialekten for at hente strukturerede tabeldata fra databasen.

list_tables

List alle tilgængelige tabeller i IoTDB-databasen til schema-udforskning.

describe_table

Hent skemadetaljer og kolonnedefinitioner for en angivet tabel.

export_table_query

Eksportér forespørgselsresultater fra Table Model til CSV eller Excel, inklusiv filinformation og datapreview.

Oplev kraftfuld IoTDB-integration

Se hvordan IoTDB MCP Server gør databaseinteraktion og business intelligence gnidningsfri. Book en live demo eller prøv FlowHunt gratis for at udforske dens muligheder.

Apache IoTDB MCP Server GitHub-landingsside

Hvad er Apache IoTDB MCP Server

Apache IoTDB MCP Server er en open source-implementering af Model Context Protocol (MCP), designet til at levere robust databaseinteraktion og business intelligence til tidsseriedata. Bygget oven på Apache IoTDB muliggør denne server problemfri udførelse af SQL-forespørgsler, metadataudtræk og schema-inspektion ved brug af enten Tree Model- eller Table Model-dialekter. Den understøtter fleksibel konfiguration, så brugere effektivt kan interagere med tidsseriedata, eksportere forespørgselsresultater og integrere med forskellige analysearbejdsgange. MCP Server er særligt værdifuld for applikationer, der kræver skalerbar tidsseriedatastyring og avancerede forespørgselsmuligheder indenfor IoT, industri og intelligente enheder.

Kapabiliteter

Hvad vi kan gøre med Apache IoTDB MCP Server

Apache IoTDB MCP Server tilbyder en række værktøjer til at interagere med tidsseriedatabaser via SQL-forespørgsler og metadataoperationer. Brugere kan udnytte både Tree Model- og Table Model-dialekter til dataudtræk, metadataudforskning og eksport af data i flere formater. Serveren er velegnet til business intelligence, IoT-analyse og skemastyringsopgaver.

Fleksibel SQL-forespørgselseksekvering
Kør komplekse SELECT-, SHOW- og COUNT-forespørgsler på tidsseriedata med flere SQL-dialekter.
Metadata- & schemaudforskning
Hent metadata, inspicér databaseskemaer og udforsk tabelstrukturer for bedre datastyring.
Dataeksport
Eksportér forespørgselsresultater til CSV- eller Excel-formater til integration med analyse- og rapporteringsværktøjer.
Tilpasningsdygtig konfiguration
Konfigurer nemt forbindelsesindstillinger, SQL-dialekter og eksportmuligheder via miljøvariabler eller argumenter.
Integration med business intelligence
Muliggør BI-arbejdsgange ved at give kraftfuld adgang til og manipulation af data for IoTDB.
vektoriseret server og ai-agent

Hvad er Apache IoTDB MCP Server

Apache IoTDB MCP Server styrker AI-agenter ved at tilbyde programmatisk adgang til tidsseriedatastyring, fleksibel forespørgselseksekvering og hurtig metadataudtrækning. Dette gør det muligt for AI-agenter at automatisere dataanalyse, overvåge IoT-enheder og generere handlingsorienteret indsigt fra store tidsseriedatasæt effektivt.