Tinybird MCP Server

Hvad gør “Tinybird” MCP Server?

Tinybird MCP (Model Context Protocol) Server er designet til at forbinde AI-assistenter med Tinybird dataanalyseplatformen. Den muliggør problemfri interaktion mellem AI-klienter og Tinybird-arbejdsområder, så det er muligt at forespørge datakilder, hente resultater fra API-endpoints og uploade datafiler direkte fra assistenten. Denne integration strømliner arbejdsgange for udviklere, dataanalytikere og andre brugere ved at lade dem udføre databaseforespørgsler, håndtere data og interagere med API’er inden for deres udviklingsmiljø. Serveren understøtter både SSE- og STDIO-tilstande, hvilket giver fleksibilitet til forskellige klientarkitekturer og brugsscenarier.

Liste over prompts

• Forespørg Tinybird-datakilder: En promptskabelon, der gør det muligt for brugere at forespørge Tinybird-datakilder via Tinybird Query API.

Liste over ressourcer

(Der er ingen eksplicitte ressourcer nævnt i de angivne oplysninger.)

Liste over værktøjer

• Forespørg Tinybird-datakilder: Muliggør udførelse af forespørgsler mod Tinybird-datakilder ved brug af Query API.
• Hent Tinybird API-endpoint-resultater: Henter resultater fra eksisterende Tinybird API-endpoints via HTTP-anmodninger.
• Upload datafiler: Muliggør upload af datafiler til Tinybird.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Dataanalyse & udforskning: Udviklere kan forespørge og analysere data lagret i Tinybird direkte fra deres AI-assistent og derved strømlinet datadrevne beslutninger.
• API-integration: Hent nemt resultater fra Tinybird API-endpoints og forenkle integrationen af analyser i andre applikationer eller dashboards.
• Automatiseret rapportering: Brug AI-assistenten til at generere og levere periodiske analyserapporter ved at forespørge Tinybird-datakilder.
• Dataindtagelse & styring: Upload nye datafiler til Tinybird for realtidsanalyse, hvilket giver hurtige opdateringer og iterative analysearbejdsgange.
• Automatisering af arbejdsgange: Kombinér forespørgsler, upload og hentning af data for ende-til-ende automatisering af dataarbejdsgange i udviklingsmiljøer.

Sådan sættes det op

Windsurf

(Ingen oplysninger angivet.)

Claude

1. Forudsætninger: Sørg for at have en Tinybird-konto & arbejdsområde, Claude Desktop og uv installeret.
2. Find konfigurationsfilen:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Tilføj Tinybird MCP Server: Indsæt følgende i din konfigurationsfil og udskift pladsholderværdierne:

   {
       "mcpServers": {
           "mcp-tinybird": {
               "command": "uvx",
               "args": [
                   "mcp-tinybird",
                   "stdio"
               ],
               "env": {
                   "TB_API_URL": "<TINYBIRD_API_URL>",
                   "TB_ADMIN_TOKEN": "<TINYBIRD_ADMIN_TOKEN>"
               }
           }
       }
   }
   

4. Gem og genstart: Gem filen og genstart Claude Desktop.
5. Bekræft: Sørg for, at serveren forbinder og er tilgængelig i Claude.

Sikring af API-nøgler

Miljøvariabler bruges til API-nøgler. Eksempel:

"env": {
    "TB_API_URL": "<TINYBIRD_API_URL>",
    "TB_ADMIN_TOKEN": "<TINYBIRD_ADMIN_TOKEN>"
}

Cursor

(Ingen oplysninger angivet.)

Cline

(Ingen oplysninger angivet.)

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbejdsgang 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. Indsæt dine MCP-serveroplysninger i system-MCP-konfigurationssektionen i dette JSON-format:

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

Oversigt

En hurtig vurdering: Tinybird MCP Server giver klare opsætningsinstruktioner til Claude og grundlæggende værktøjsbeskrivelser, men mangler eksplicit ressourcedokumentation og tværplatform-opsætningsdetaljer. Dens værktøjssæt er fokuseret og praktisk til Tinybird-arbejdsgange, men fraværet af ressource- og sampling-information begrænser avancerede MCP-scenarier.

MCP-score

Vurdering:
Baseret på de angivne oplysninger og ovenstående tabeller vil jeg vurdere denne MCP-server til 6/10. Den er solid for Tinybird-brugere med god grundlæggende integration og sikkerhedspraksis, men mangler noget dokumentation og avancerede MCP-funktioner.