
Agente de IA para el Servidor MCP de GreptimeDB
Integra el servidor Model Context Protocol (MCP) de GreptimeDB para habilitar asistentes de IA con acceso seguro, estructurado y responsable a tu base de datos de series temporales. Lista tablas, lee datos y ejecuta consultas SQL fácilmente a través de una interfaz controlada, manteniendo la integridad de los datos y simplificando la gestión de la base de datos.

Acceso Seguro y Estructurado a la Base de Datos
Da a tus agentes de IA la capacidad de interactuar con GreptimeDB de forma segura. El servidor MCP proporciona listado de recursos, lectura de datos y ejecución de SQL a nivel granular mediante un protocolo seguro y configurable—garantizando que cada acceso esté controlado y sea auditable.
- Protocolo Seguro.
- Los asistentes de IA solo acceden a lo que tú permites, garantizando la seguridad de la base de datos y un uso responsable.
- Listado de Tablas.
- Lista y descubre las tablas disponibles en GreptimeDB a través del servidor MCP.
- Exploración de Datos.
- Lee datos de tablas con estrictos controles de acceso, haciendo que el análisis sea seguro y eficiente.
- Ejecución Controlada de SQL.
- Ejecuta consultas SQL mediante una interfaz gestionada, previniendo operaciones no autorizadas.

Integración y Configuración Flexible
Conecta rápidamente el servidor MCP de GreptimeDB con tus herramientas de IA favoritas, incluyendo Claude Desktop. Configura mediante variables de entorno o línea de comandos para un despliegue fluido en cualquier flujo de trabajo.
- Fácil Configuración.
- Instala vía pip, configura con variables de entorno o CLI, y conecta al instante.
- Integración con Herramientas de IA.
- Funciona con Claude Desktop y Model Context Protocol Inspector para flujos de trabajo de IA optimizados.
- Entorno Personalizable.
- Define host, puerto, credenciales y zona horaria para adaptarse a tu infraestructura.

Pensado para Desarrolladores y Código Abierto
Creado para desarrolladores, el servidor MCP de GreptimeDB es open source, con licencia MIT, y soporta flujos sólidos de contribución y depuración. Aprovecha el poder de Python y GreptimeDB para soluciones de datos escalables y potenciadas por IA.
- Código Abierto.
- Licenciado bajo MIT y completamente transparente, fomentando la colaboración comunitaria.
- Herramientas de Depuración.
- Utiliza MCP Inspector y suites de pruebas en Python para desarrollo y aseguramiento de calidad robustos.
- Inspirado por la Comunidad.
- Construido sobre la base de implementaciones líderes de servidores MCP, con gratitud a los colaboradores.
INTEGRACIÓN MCP
Herramientas Disponibles para la Integración MCP de GreptimeDB
Las siguientes herramientas están disponibles como parte de la integración MCP de GreptimeDB:
- list_resources
Lista todas las tablas disponibles en la base de datos GreptimeDB conectada.
- read_resource
Lee y recupera datos de una tabla especificada, permitiendo la exploración de datos.
- list_tools
Lista todas las herramientas disponibles proporcionadas por el servidor para integración y automatización.
- call_tool
Ejecuta una sentencia SQL en la base de datos GreptimeDB a través de una interfaz controlada.
- list_prompts
Lista todas las plantillas de prompts disponibles que pueden usarse para diversas tareas.
- get_prompt
Recupera una plantilla de prompt específica por su nombre para utilizarla en flujos de trabajo.
Explora el Acceso Seguro a Bases de Datos Asistido por IA
Descubre cómo greptimedb-mcp-server permite a los asistentes de IA consultar, analizar e interactuar de manera segura con tus bases de datos GreptimeDB. Experimenta hoy una exploración de datos responsable y estructurada.
¿Qué es GreptimeDB?
GreptimeDB es una base de datos de observabilidad en tiempo real, open source y nativa en la nube, diseñada para la recolección, almacenamiento y análisis unificados de métricas, logs y trazas. Construida para alto rendimiento y escalabilidad, GreptimeDB permite a las organizaciones monitorizar su infraestructura y aplicaciones de manera eficiente a cualquier escala. Su arquitectura permite un despliegue flexible como instancia independiente o como clúster, siendo adecuada para entornos en la nube, on-premise e híbridos. GreptimeDB provee una solución rentable para observabilidad al integrarse con stacks de monitoreo modernos y soportar consultas tipo SQL para obtener insights rápidamente. La plataforma es de confianza para empresas que gestionan cargas de trabajo de telemetría y observabilidad a gran escala con alta fiabilidad y baja latencia, siendo una elección ideal para equipos de DevOps, SRE e ingeniería de datos.
Capacidades
Qué podemos hacer con GreptimeDB
Con GreptimeDB, los usuarios pueden gestionar y analizar eficientemente grandes volúmenes de datos de observabilidad, habilitando monitoreo en tiempo real e insights accionables. Las capacidades de la plataforma soportan una amplia gama de casos de uso operativos y analíticos, desde monitoreo de infraestructura hasta analítica avanzada de telemetría.
- Observabilidad Unificada
- Recoge y analiza métricas, logs y trazas de diversas fuentes en una sola plataforma.
- Analítica en Tiempo Real
- Ejecuta consultas de alto rendimiento para obtener insights instantáneos sobre la salud y el rendimiento del sistema.
- Despliegues Escalables
- Despliega como instancia independiente o expande a un clúster distribuido para cubrir necesidades crecientes de datos.
- Lenguaje de Consulta Tipo SQL
- Usa sintaxis SQL familiar para explorar, agregar y visualizar datos de observabilidad.
- Integraciones Sin Fricción
- Conéctate fácilmente con herramientas populares de monitoreo y alertas para flujos de trabajo de observabilidad de extremo a extremo.
Cómo se Benefician los Agentes de IA con GreptimeDB
Los agentes de IA pueden aprovechar GreptimeDB para acceder a datos de observabilidad en tiempo real y alta fidelidad, permitiendo monitoreo automatizado, detección de anomalías y optimización dinámica de recursos. Al interactuar con las API y capacidades de consulta de GreptimeDB, los agentes de IA pueden detectar rápidamente incidencias, activar alertas y recomendar o ejecutar acciones correctivas, mejorando la fiabilidad del sistema y la eficiencia operativa sin intervención manual.