GreptimeDB MCP Server

Hvad gør “greptimedb” MCP Server?

Greptimedb MCP (Model Context Protocol) Server er et værktøj, der er designet til at bygge bro mellem AI-assistenter og GreptimeDB, en kraftfuld tidsseriedatabase. Det gør det muligt for AI-agenter at interagere sikkert og effektivt med GreptimeDB ved at tilbyde struktureret adgang til databasefunktioner. Dette inkluderer muligheder som at liste tabeller, læse tabeldata og udføre SQL-forespørgsler—alt sammen via veldefinerede MCP-primitiver. Ved at eksponere disse handlinger på en kontrolleret måde styrker greptimedb-mcp-server udviklingsarbejdsgange, så AI-drevne værktøjer og assistenter kan analysere, udforske og administrere databaseindhold sikkert og programmatisk. Denne tilgang fremmer ansvarlig dataadgang og muliggør rige, kontekstbevidste interaktioner til dataanalyse, rapportering og automatisering.

Liste over Prompts

• list_prompts
  Lister alle tilgængelige prompts/skabeloner til interaktion.
• get_prompt
  Henter en bestemt prompt efter navn.

Liste over Ressourcer

• list_resources
  Lister databastabeller tilgængelige i GreptimeDB.
• read_resource
  Læser data fra en angivet tabel/ressource i databasen.

Liste over Værktøjer

• list_tools
  Lister alle eksekverbare værktøjer leveret af serveren.
• call_tool
  Udfører en SQL-kommando på GreptimeDB-databasen.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Database Tabelopdagelse
  AI-assistenter kan opregne alle tabeller i en GreptimeDB-instans, hvilket hjælper med schemaudforskning og datakortlægning til analyse og rapportering.
• Dataforespørgsler og Analyse
  Agenter kan udføre SQL-forespørgsler for at udtrække, aggregere eller analysere tidsseriedata, hvilket understøtter brugsscenarier fra overvågning til trendanalyse.
• Kontekstuel Datahentning
  Muliggør, at AI-agenter kan hente specifikke tabeldata som kontekst til LLM-opgaver, såsom at generere resumeer, anomali-detektion eller forecasting.
• Automatiseret Rapportering
  Scriptede eller AI-drevne arbejdsgange kan bruge serveren til at generere periodiske rapporter ved at forespørge på de nyeste data fra GreptimeDB.
• Assisteret Datastyring
  Udviklere kan bruge AI til interaktivt at administrere og inspicere indholdet af GreptimeDB, hvilket øger produktiviteten i data engineering-arbejdsgange.

Sådan opsættes den

Windsurf

1. Sørg for at Python og GreptimeDB er installeret.
2. Angiv miljøvariabler eller giv kommandolinjeargumenter til DB-forbindelse (GREPTIMEDB_HOST, GREPTIMEDB_PORT, osv.).
3. Tilføj MCP-serveren til din Windsurf-konfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "greptimedb": {
         "command": "greptimedb-mcp-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Gem din konfiguration og genstart Windsurf.
5. Bekræft at serveren er tilgængelig i din værktøjsliste.

Sikring af API-nøgler:

{
  "mcpServers": {
    "greptimedb": {
      "command": "greptimedb-mcp-server",
      "args": [],
      "env": {
        "GREPTIMEDB_USER": "your_user",
        "GREPTIMEDB_PASSWORD": "your_password"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Installer serveren: pip install greptimedb-mcp-server
2. Rediger claude_desktop_config.json (se README for sti).
3. Tilføj:

   {
     "mcpServers": {
       "greptimedb": {
         "command": "greptimedb-mcp-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Gem og genstart Claude Desktop.
5. Bekræft MCP serverens tilgængelighed i Claude UI.

Cursor

1. Installer greptimedb-mcp-server via pip.
2. Find Cursors konfigurationsfil til MCP-servere.
3. Indsæt:

   {
     "mcpServers": {
       "greptimedb": {
         "command": "greptimedb-mcp-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Gem og genstart Cursor.
5. Tjek for serveren i Cursors værktøjsintegrationer.

Cline

1. Installer og konfigurer greptimedb-mcp-server som ovenfor.
2. Rediger Clines MCP server-konfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "greptimedb": {
         "command": "greptimedb-mcp-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

3. Gem og genstart Cline.
4. Valider at serveren er tilgængelig som et værktøj.

Bemærkning om sikring af API-nøgler

Brug altid miljøvariabler (ikke klartekst i konfigurationen) til følsomme legitimationsoplysninger:

{
  "mcpServers": {
    "greptimedb": {
      "command": "greptimedb-mcp-server",
      "args": [],
      "env": {
        "GREPTIMEDB_USER": "your_user",
        "GREPTIMEDB_PASSWORD": "your_password"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

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

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationsafsnit indsætter du dine MCP-serveroplysninger ved hjælp af dette JSON-format:

{
  "greptimedb": {
    "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 “greptimedb” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server URL.

Oversigt

Baseret på ovenstående information leverer greptimedb-mcp-server solide MCP-primitiver til databaseadgang, værktøjer og prompt-/ressourcestyring, men mangler eksplicit sampling/roots-support. Dokumentationen er klar, og opsætningen er ligetil for flere platforme.

Jeg vil bedømme denne MCP-server til 7/10 for dens praktiske funktioner, klare dokumentation og sikkerhedsnoter, men med plads til forbedring inden for avancerede MCP-funktioner (sampling/roots) og mere brugervenlige promptskabeloner.

MCP Score