InfluxDB MCP Server

InfluxDB MCP Server

MCP InfluxDB Time-Series AI Automation

Hvad gør “InfluxDB” MCP Server?

InfluxDB MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server designet til at give problemfri adgang til en InfluxDB-instans via InfluxDB OSS API v2. Den fungerer som et mellemled, der forbinder AI-assistenter med tidsseriedata lagret i InfluxDB, hvilket muliggør forbedrede arbejdsgange for udviklere og AI-systemer. Gennem sin standardiserede grænseflade eksponerer serveren både ressourcer (såsom organisationer, buckets og målinger) og værktøjer (såsom forespørgsler og skrivning af data), så AI-klienter kan udføre opgaver som at køre databaseforespørgsler, administrere databuckets eller integrere tidsserieanalyse i deres applikationer. Denne robuste integration sikrer, at udviklere kan automatisere datahåndtering, effektivisere deres udviklingsprocesser og øge deres applikations intelligens ved at udnytte realtids- og historiske data fra InfluxDB.

Liste over Prompts

  • flux-query-examples: Giver almindelige Flux-forespørgselsskabeloner for at forenkle skrivning og udførelse af typiske InfluxDB-forespørgsler.
  • line-protocol-guide: Tilbyder en guide og skabelon til brug af InfluxDB’s lineprotokolformat, hvilket hjælper ved dataskrivningsoperationer.

Liste over Ressourcer

  • Organisationsliste (influxdb://orgs): Viser alle organisationer i InfluxDB-instansen.
  • Bucket-liste (influxdb://buckets): Viser alle buckets med tilhørende metadata.
  • Bucket-målinger (influxdb://bucket/{bucketName}/measurements): Viser alle målinger inden for en angivet bucket.
  • Dataforespørgsel (influxdb://query/{orgName}/{fluxQuery}): Udfører en Flux-forespørgsel og returnerer resultater som en ressource.

Liste over Værktøjer

  • write-data: Skriv tidsseriedata i InfluxDB’s lineprotokolformat. Parametre inkluderer org, bucket, data og valgfri præcision.
  • query-data: Udfører Flux-forespørgsler mod InfluxDB-instansen. Kræver org og query-parametre.
  • create-bucket: Opretter en ny bucket i databasen. Parametre: navn, orgID og valgfri retention-periode.
  • create-org: Opretter en ny organisation i InfluxDB. Parametre: navn og valgfri beskrivelse.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

  • Tidsseriedataforespørgsler: Kør nemt avancerede Flux-forespørgsler på InfluxDB-data, så udviklere og AI-agenter kan hente, analysere og visualisere tidsseriedata.
  • Automatiseret dataindtagelse: Automatiser processen med at skrive datapunkter til InfluxDB ved hjælp af lineprotokol, hvilket effektiviserer IoT- eller telemetripipelines.
  • Databaseadministration: Opret nye organisationer og buckets programmatisk og forenkle infrastrukturadministration for store eller multi-tenant InfluxDB-installationer.
  • Målingsopdagelse: List dynamisk tilgængelige målinger inden for en bucket, hvilket hjælper applikationer, der skal tilpasse sig ændrede dataskemaer.
  • AI-assisteret analyse: Gør det muligt for AI-assistenter at finde, kontekstualisere og manipulere InfluxDB-data som en del af bredere analyse- eller overvågningsarbejdsgange.

Sådan sættes det op

Windsurf

  1. Sørg for, at Node.js er installeret på din maskine.

  2. Åbn Windsurf-konfigurationsfilen (f.eks. windsurf.json eller tilsvarende).

  3. Tilføj InfluxDB MCP Server til objektet mcpServers:

    {
      "mcpServers": {
        "influxdb-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": [
            "@idoru/influxdb-mcp-server@latest",
            "serve"
          ]
        }
      }
    }
    
  4. Gem filen og genstart Windsurf.

  5. Verificer ved at tjekke, at InfluxDB MCP Server vises i MCP-serverlisten.

Sikring af API-nøgler
Angiv følsomme værdier som miljøvariabler. Eksempel:

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

Claude

  1. Installer Node.js, hvis det ikke allerede er til stede.

  2. Find Claude’s konfigurationsfil.

  3. Tilføj InfluxDB MCP Server til mcpServers:

    {
      "mcpServers": {
        "influxdb-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": [
            "@idoru/influxdb-mcp-server@latest",
            "serve"
          ]
        }
      }
    }
    
  4. Gem ændringerne og genstart Claude.

  5. Bekræft opsætningen via Claude’s grænseflade.

Sikring af API-nøgler
(Se Windsurf-eksemplet ovenfor.)

Cursor

  1. Sørg for, at Node.js er til stede.

  2. Åbn Cursors indstillinger eller konfigurationsfil.

  3. Tilføj InfluxDB MCP Server ved brug af:

    {
      "mcpServers": {
        "influxdb-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": [
            "@idoru/influxdb-mcp-server@latest",
            "serve"
          ]
        }
      }
    }
    
  4. Gem og genstart Cursor.

  5. Tjek MCP-serverforbindelsen.

Sikring af API-nøgler
(Se Windsurf-eksemplet ovenfor.)

Cline

  1. Sørg for, at Node.js er installeret.

  2. Rediger Clines konfigurationsfil.

  3. Indsæt følgende under mcpServers:

    {
      "mcpServers": {
        "influxdb-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": [
            "@idoru/influxdb-mcp-server@latest",
            "serve"
          ]
        }
      }
    }
    
  4. Gem filen og genstart Cline.

  5. Bekræft at serveren er aktiv i Cline.

Sikring af API-nøgler
(Se Windsurf-eksemplet ovenfor.)

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:

FlowHunt MCP flow

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-format:

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


Oversigt

SektionTilgængelighedDetaljer/Noter
OversigtGivet i README.md
Liste over Promptsflux-query-examples, line-protocol-guide
Liste over Ressourcerorgs, buckets, bucket-målinger, Flux-forespørgsel
Liste over Værktøjerwrite-data, query-data, create-bucket, create-org
Sikring af API-nøglerEksempel på miljøvariabel i konfigurationssektionen
Sampling-support (mindre vigtigt i evaluering)Ikke nævnt i dokumentationen

Roots-support: ⛔ Ikke nævnt


Ud fra ovenstående er denne MCP-server veldokumenteret for sine kernefunktioner til InfluxDB-integration. Den eksponerer klart ressourcer og værktøjer, inkluderer prompt-skabeloner og giver god installationsvejledning. Avancerede MCP-funktioner som roots og sampling er dog ikke dokumenteret, hvilket begrænser dens udvidelsesmuligheder for visse arbejdsgange.

Vores vurdering

Dette er en robust, praktisk MCP-server til InfluxDB med tydelig nytteværdi for tidsseriedata og automatiseringsopgaver. Den scorer højt for praktisk udviklerbrug, men mangler dokumentation om avancerede MCP-funktioner.

MCP-score

Har en LICENSE✅ (MIT)
Har mindst ét værktøj
Antal forks6
Antal stjerner13

Ofte stillede spørgsmål

Hvad gør InfluxDB MCP Server?

Den forbinder FlowHunt (eller andre AI-assistenter) til en InfluxDB-database, så du kan forespørge, skrive og administrere tidsseriedata via en standardiseret MCP-grænseflade—muliggør analyse, automatisering og forbedrede arbejdsgange.

Hvilke ressourcer og værktøjer eksponeres?

Den eksponerer organisationer, buckets, bucket-målinger og understøtter direkte Flux-forespørgsler. Værktøjer inkluderer at skrive data (lineprotokol), forespørge data, oprette buckets og oprette organisationer.

Hvordan kan jeg automatisere dataindtagelse eller forespørgsler?

Brug værktøjet 'write-data' til automatiseret indtagelse i lineprotokol eller 'query-data' til avancerede Flux-forespørgsler—alt sammen tilgængeligt via FlowHunt-flows.

Er det sikkert at forbinde til min InfluxDB?

Ja, du bør bruge miljøvariabler til at opbevare API-tokens eller hemmeligheder, så legitimationsoplysninger aldrig hardcodes i konfigurationsfiler.

Hvad er typiske anvendelsestilfælde?

AI-drevet tidsserieanalyse, automatiserede IoT-telemetripipelines, databaseadministration for organisationer/buckets og dynamisk dataudforskning—alt sammen i FlowHunt.

Understøtter den avancerede MCP-funktioner som roots eller sampling?

Roots og sampling er i øjeblikket ikke dokumenteret for denne server, men alle kernefunktioner til InfluxDB-integration understøttes robust.

Integrer InfluxDB med FlowHunt

Automatiser tidsseriedataarbejdsgange og giv dine AI-agenter direkte adgang til InfluxDB ved at bruge InfluxDB MCP Server i FlowHunt.

Lær mere

MCP Databaseserver
MCP Databaseserver

MCP Databaseserver

MCP Databaseserveren muliggør sikker, programmatisk adgang til populære databaser som SQLite, SQL Server, PostgreSQL og MySQL for AI-assistenter og automatiseri...

4 min læsning
AI Database +4
Snowflake MCP Server
Snowflake MCP Server

Snowflake MCP Server

Snowflake MCP Server muliggør problemfri AI-drevet interaktion med Snowflake-databaser ved at tilbyde avancerede værktøjer og ressourcer via Model Context Proto...

4 min læsning
AI Database +5
iFlytek Workflow MCP Server
iFlytek Workflow MCP Server

iFlytek Workflow MCP Server

iFlytek Workflow MCP Server integrerer AI-assistenter med iFlytek's workflow-automatiseringsplatform og muliggør problemfri planlægning, orkestrering og eksekve...

4 min læsning
MCP Servers Workflow Automation +3