Apache IoTDB MCP Server

IoTDB MCP Server AI Integration Time-Series Database

Kontakt os for at hoste din MCP-server i FlowHunt

FlowHunt giver et ekstra sikkerhedslag mellem dine interne systemer og AI-værktøjer, hvilket giver dig granulær kontrol over hvilke værktøjer der er tilgængelige fra dine MCP-servere. MCP-servere hostet i vores infrastruktur kan problemfrit integreres med FlowHunts chatbot samt populære AI-platforme som ChatGPT, Claude og forskellige AI-editorer.

Hvad gør “IoTDB” MCP Server?

Apache IoTDB MCP Server er en implementering af Model Context Protocol (MCP), der er designet til at give problemfri databaseinteraktion og business intelligence-funktionalitet via IoTDB, en tidsseriedatabase. Ved at fungere som en bro muliggør den, at AI-assistenter og klienter kan udføre SQL-forespørgsler mod IoTDB, hvilket understøtter dataanalyse og databasestyringsopgaver direkte gennem naturligt sprog eller programmatisk LLM-drevne arbejdsgange. Udviklere kan bruge MCP-serveren til at udføre databaseforespørgsler, se skemainformation og hente metadata, hvilket forbedrer deres evne til at integrere IoTDB i AI-drevne udviklingsmiljøer til opgaver såsom forespørgsler på tidsseriedata og styring af databaseskemaer.

Liste over Prompts

Serveren leverer ikke nogen prompts.

Logo

Klar til at vokse din virksomhed?

Start din gratis prøveperiode i dag og se resultater inden for få dage.

Liste over Ressourcer

Serveren eksponerer ikke nogen ressourcer.

Liste over Værktøjer

IoTDB MCP Server tilbyder forskellige værktøjer afhængig af det valgte SQL-dialekt (“tree” eller “table”).

Tree Model

  • metadata_query
    • Udfører SHOW/COUNT-forespørgsler for at hente metadata fra IoTDB-databasen.
    • Input: query_sql (streng) – SQL-forespørgslen SHOW/COUNT der skal udføres.
    • Output: Forespørgselsresultater som et array af objekter.
  • select_query
    • Udfører SELECT-forespørgsler for at læse tidsseriedata fra databasen.
    • Input: query_sql (streng) – SQL SELECT-forespørgslen der skal udføres.
    • Output: Forespørgselsresultater som et array af objekter.

Table Model

Forespørgselsværktøjer

  • read_query
    • Udfører SELECT-forespørgsler for at læse data fra databasen.
    • Input: query (streng) – SQL SELECT-forespørgslen der skal udføres.
    • Output: Forespørgselsresultater som et array af objekter.

Skemaværktøjer

  • list_tables
    • Henter en liste over alle tabeller i databasen.
    • Input: Ingen.
    • Output: Array med tabelnavne.
  • describe-table
    • Giver skemainformation for en bestemt tabel.
    • Input: table_name (streng) – Navnet på tabellen, der skal beskrives.
    • Output: Array med kolonnedefinitioner med navne og typer.

Brugsscenarier for denne MCP Server

  • Tidsseriedatabaseadministration
    Forespørg, gennemse og administrer nemt store mængder tidsseriedata lagret i IoTDB direkte fra AI-assistenter eller LLM-drevne udviklerværktøjer.
  • Skemaundersøgelse
    Hent og udforsk databaseskema, få lister over tabeller og se tabelbeskrivelser for at forstå og dokumentere databasestrukturen.
  • Business Intelligence-integration
    Integrer IoTDB-data i BI-arbejdsgange med naturlig sprogforespørgsel og skemaanalyse, hvilket letter analyse og rapportering.
  • Automatiseret dataanalyse
    Brug MCP-serveren som backend for automatiserede dataanalyse-pipelines, hvor LLM’er genererer og kører SQL-forespørgsler baseret på brugerens intention.
  • Metadata-inspektion
    Kør SHOW/COUNT-forespørgsler for at se databasemetadata, hvilket hjælper med overvågning, revision og databaseoptimering.

Sådan sættes det op

Windsurf

  1. Sørg for, at du har Python installeret og pakkehåndteringen uv.
  2. Installer eller klon IoTDB MCP Server-repositoriet.
  3. Rediger Windsurf-konfigurationsfilen for at tilføje IoTDB MCP Server.
  4. Brug følgende JSON-udsnit i din konfiguration:
    {
      "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. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
  6. Bekræft at serveren kører og er tilsluttet.

Claude

  1. Installer Python, uv og IoTDB som forudsætninger.
  2. Klon IoTDB MCP Server-repositoriet.
  3. På MacOS: redigér ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json; på Windows: redigér %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json.
  4. Tilføj MCP server-indgangen:
    {
      "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. Gem ændringerne og genstart Claude Desktop.
  6. Bekræft at serveren er tilgængelig i Claude.

Cursor

  1. Sørg for at Python, uv og IoTDB er installeret.
  2. Klon MCP server-repositoriet.
  3. Redigér Cursors konfiguration for at inkludere MCP serveren.
  4. Brug følgende 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. Gem konfigurationen og genstart Cursor.
  6. Sikr, at MCP serveren er aktiv og reagerer.

Cline

  1. Installer nødvendige afhængigheder: Python, uv og IoTDB.
  2. Klon Apache IoTDB MCP Server.
  3. Åbn Clines konfigurationsfil.
  4. Tilføj MCP server-info som vist:
    {
      "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. Gem og genstart Cline.
  6. Tjek MCP server-integrationen.

Sikring af API-nøgler
API-legitimationsoplysninger såsom IOTDB_USER og IOTDB_PASSWORD håndteres via env-feltet i konfigurationen. Brug miljøvariabler for at undgå hardcoding af følsomme data. Eksempel:

"env": {
  "IOTDB_HOST": "127.0.0.1",
  "IOTDB_PORT": "6667",
  "IOTDB_USER": "${IOTDB_USER}",
  "IOTDB_PASSWORD": "${IOTDB_PASSWORD}",
  "IOTDB_DATABASE": "test"
}

Og sæt disse miljøvariabler i dit system, før du starter serveren.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-flow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

FlowHunt MCP flow

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsættes dine MCP-serveroplysninger med dette JSON-format:

{
  "iotdb": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “iotdb” til det faktiske navn på din MCP server og erstatte URL’en med din egen MCP server-URL.


Oversigt

SektionTilgængelighedDetaljer/Noter
Oversigt
Liste over PromptsIngen prompts leveret
Liste over RessourcerIngen ressourcer eksponeret
Liste over VærktøjerSe tree/table-modelværktøjerne ovenfor
Sikring af API-nøglerBruger env i konfiguration
Sampling Support (mindre vigtigt i evaluering)Ikke nævnt

Vores vurdering

IoTDB MCP Server er en fokuseret, minimalistisk implementering, der leverer essentielle databaseinteraktionsværktøjer til IoTDB. Den mangler avancerede MCP-funktioner som prompts, ressourcer, rødder og sampling, men egner sig godt til den specifikke brugssag med adgang til tidsseriedatabaser. Opsætningen er veldokumenteret for Claude Desktop; andre integrationer er udledt, men standard. Alt i alt er dette en niche, men solid MCP-server til databasecentrerede arbejdsgange.

MCP Score

Har en LICENSE✅ (Apache-2.0)
Har mindst ét værktøj
Antal forks10
Antal stjerner24

Ofte stillede spørgsmål

Prøv IoTDB MCP Server med FlowHunt

Giv dine tidsseriedataanalyser og databasestyring i AI-arbejdsgange et boost ved at forbinde IoTDB via MCP Serveren. Oplev problemfri SQL-forespørgsler, skemaundersøgelse og metadataindsigt.

Lær mere

Apache IoTDB MCP Server
Apache IoTDB MCP Server

Apache IoTDB MCP Server

Integrer FlowHunt med Apache IoTDB Model Context Protocol (MCP) Server for at muliggøre avanceret business intelligence, højtydende SQL-forespørgsler, understøt...

4 min læsning
AI IoTDB +6
YDB MCP Server-integration
YDB MCP Server-integration

YDB MCP Server-integration

YDB MCP Server forbinder AI-assistenter og LLM'er med YDB-databaser, hvilket muliggør adgang, forespørgsler og administration af YDB-instanser med naturligt spr...

4 min læsning
AI MCP +5
JDBC MCP Server
JDBC MCP Server

JDBC MCP Server

JDBC MCP Server muliggør problemfri integration mellem AI-assistenter og relationelle databaser ved brug af JDBC-standarden. Den giver AI-agenter mulighed for a...

4 min læsning
AI MCP +5