InfluxDB MCP Server

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:

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

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