GreptimeDB MCP Server

¿Qué hace el servidor MCP “greptimedb”?

El servidor greptimedb MCP (Model Context Protocol) es una herramienta diseñada para conectar asistentes de IA con GreptimeDB, una potente base de datos de series temporales. Permite que los agentes de IA interactúen de manera segura y eficiente con GreptimeDB proporcionando acceso estructurado a funcionalidades de la base de datos. Esto incluye capacidades como listar tablas, leer datos de tablas y ejecutar consultas SQL—todo a través de primitivas MCP bien definidas. Al exponer estas acciones de manera controlada, greptimedb-mcp-server mejora los flujos de desarrollo, permitiendo que herramientas y asistentes potenciados por IA analicen, exploren y gestionen el contenido de la base de datos de manera segura y programática. Este enfoque fomenta un acceso responsable a los datos, a la vez que permite interacciones ricas y contextuales para análisis de datos, informes y automatización.

Lista de Prompts

• list_prompts
  Lista todos los prompts/plantillas disponibles para la interacción.
• get_prompt
  Recupera un prompt específico por su nombre.

Lista de Recursos

• list_resources
  Lista las tablas de base de datos disponibles en GreptimeDB.
• read_resource
  Lee datos de una tabla/recurso específico en la base de datos.

Lista de Herramientas

• list_tools
  Lista todas las herramientas ejecutables proporcionadas por el servidor.
• call_tool
  Ejecuta un comando SQL en la base de datos GreptimeDB.

Casos de uso de este servidor MCP

• Descubrimiento de tablas de bases de datos
  Los asistentes de IA pueden enumerar todas las tablas en una instancia de GreptimeDB, ayudando en la exploración del esquema y el mapeo de datos para analítica e informes.
• Consultas y análisis de datos
  Los agentes pueden ejecutar consultas SQL para extraer, agregar o analizar datos de series temporales, soportando casos de uso desde monitoreo hasta análisis de tendencias.
• Recuperación contextual de datos
  Permite a los agentes de IA extraer datos específicos de tablas como contexto para tareas de LLM, como generar resúmenes, detección de anomalías o pronósticos.
• Informes automatizados
  Flujos de trabajo automáticos o asistidos por IA pueden usar el servidor para generar informes periódicos consultando los datos más recientes de GreptimeDB.
• Gestión de datos asistida
  Los desarrolladores pueden usar IA para gestionar e inspeccionar interactívamente los contenidos de GreptimeDB, mejorando la productividad en flujos de ingeniería de datos.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de que Python y GreptimeDB estén instalados.
2. Configura las variables de entorno o proporciona argumentos de línea de comandos para la conexión a la base de datos (GREPTIMEDB_HOST, GREPTIMEDB_PORT, etc.).
3. Añade el servidor MCP a tu configuración de Windsurf:

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

4. Guarda tu configuración y reinicia Windsurf.
5. Verifica que el servidor esté disponible en tu lista de herramientas.

Asegurar claves API:

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

Claude

1. Instala el servidor: pip install greptimedb-mcp-server
2. Edita claude_desktop_config.json (consulta el README para la ruta).
3. Añade:

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

4. Guarda y reinicia Claude Desktop.
5. Confirma la disponibilidad del servidor MCP en la interfaz de Claude.

Cursor

1. Instala greptimedb-mcp-server mediante pip.
2. Ubica el archivo de configuración de Cursor para servidores MCP.
3. Inserta:

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

4. Guarda y reinicia Cursor.
5. Comprueba el servidor en las integraciones de herramientas de Cursor.

Cline

1. Instala y configura greptimedb-mcp-server como arriba.
2. Edita la configuración del servidor MCP de Cline:

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

3. Guarda y reinicia Cline.
4. Valida que el servidor esté accesible como herramienta.

Nota sobre asegurar las claves API

Utiliza siempre variables de entorno (no texto plano en la configuración) para credenciales sensibles:

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

Cómo utilizar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo en FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración MCP del sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "greptimedb": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “greptimedb” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Según la información anterior, greptimedb-mcp-server proporciona sólidas primitivas MCP para acceso a base de datos, herramientas y gestión de prompts/recursos, pero carece de soporte explícito para sampling/roots. La documentación es clara y la configuración es sencilla para varias plataformas.

Calificaría este servidor MCP con un 7/10 por sus características prácticas, documentación clara y notas de seguridad, aunque hay margen de mejora en funcionalidades MCP avanzadas (sampling/roots) y más plantillas de prompts orientadas al usuario.

Puntuación MCP