GreptimeDB MCP Server

Que fait le serveur MCP “greptimedb” ?

Le serveur MCP greptimedb (Model Context Protocol) est un outil conçu pour relier les assistants IA à GreptimeDB, une puissante base de données de séries temporelles. Il permet aux agents IA d’interagir de manière sécurisée et efficace avec GreptimeDB en offrant un accès structuré aux fonctionnalités de la base de données. Cela inclut des capacités telles que la liste des tables, la lecture de données de table et l’exécution de requêtes SQL — le tout à travers des primitives MCP bien définies. En exposant ces actions de façon contrôlée, greptimedb-mcp-server améliore les workflows de développement et permet aux outils et assistants IA d’analyser, d’explorer et de gérer le contenu de la base de données de façon sûre et programmatique. Cette approche favorise un accès responsable aux données tout en permettant des interactions riches et contextuelles pour l’analyse, le reporting et l’automatisation.

Liste des Prompts

• list_prompts
  Liste tous les prompts/modèles disponibles pour l’interaction.
• get_prompt
  Récupère un prompt spécifique par son nom.

Liste des ressources

• list_resources
  Liste les tables de la base GreptimeDB.
• read_resource
  Lit les données d’une table/ressource spécifiée dans la base.

Liste des outils

• list_tools
  Liste tous les outils exécutables fournis par le serveur.
• call_tool
  Exécute une commande SQL sur la base GreptimeDB.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Découverte des tables de la base
  Les assistants IA peuvent énumérer toutes les tables d’une instance GreptimeDB, facilitant l’exploration du schéma et la cartographie des données pour l’analytique et le reporting.
• Interrogation et analyse des données
  Les agents peuvent exécuter des requêtes SQL pour extraire, agréger ou analyser des données de séries temporelles, pour des besoins allant du monitoring à l’analyse de tendances.
• Récupération contextuelle de données
  Permet aux agents IA de récupérer des données de table spécifiques comme contexte pour des tâches LLM telles que la génération de résumés, la détection d’anomalies ou la prévision.
• Reporting automatisé
  Les workflows scriptés ou pilotés par IA peuvent utiliser le serveur pour générer des rapports périodiques en interrogeant les dernières données dans GreptimeDB.
• Gestion assistée des données
  Les développeurs peuvent utiliser l’IA pour gérer et inspecter de façon interactive le contenu de GreptimeDB, améliorant ainsi la productivité des workflows d’ingénierie des données.

Comment le mettre en place

Windsurf

1. Assurez-vous que Python et GreptimeDB sont installés.
2. Définissez les variables d’environnement ou fournissez des arguments en ligne de commande pour la connexion à la base (GREPTIMEDB_HOST, GREPTIMEDB_PORT, etc.).
3. Ajoutez le serveur MCP à votre configuration Windsurf :

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

4. Enregistrez votre configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez que le serveur apparaît dans votre liste d’outils.

Sécuriser les clés API :

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

Claude

1. Installez le serveur : pip install greptimedb-mcp-server
2. Modifiez claude_desktop_config.json (voir README pour le chemin).
3. Ajoutez :

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

4. Enregistrez et redémarrez Claude Desktop.
5. Confirmez la disponibilité du serveur MCP dans l’interface de Claude.

Cursor

1. Installez greptimedb-mcp-server via pip.
2. Localisez le fichier de configuration MCP de Cursor.
3. Insérez :

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

4. Enregistrez et redémarrez Cursor.
5. Vérifiez la présence du serveur dans les intégrations d’outils de Cursor.

Cline

1. Installez et configurez greptimedb-mcp-server comme ci-dessus.
2. Modifiez la configuration du serveur MCP de Cline :

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

3. Enregistrez et redémarrez Cline.
4. Vérifiez que le serveur est accessible comme outil.

Remarque sur la sécurisation des clés API

Utilisez toujours des variables d’environnement (plutôt que du texte en clair dans la config) pour les identifiants sensibles :

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

Comment utiliser ce MCP dans les flux

Utiliser MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :

{
  "greptimedb": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://votreserveur.example/cheminverslemcp/url"
  }
}

Une fois configuré, l’agent IA peut utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “greptimedb” par le vrai nom de votre serveur MCP et de mettre votre propre URL de serveur MCP.

Vue d’ensemble

D’après les informations ci-dessus, greptimedb-mcp-server fournit de solides primitives MCP pour l’accès à la base, les outils et la gestion des prompts/ressources, mais ne prend pas explicitement en charge l’échantillonnage/roots. La documentation est claire et la configuration simple pour plusieurs plateformes.

Je donnerais à ce serveur MCP la note de 7/10 pour ses fonctionnalités pratiques, sa documentation claire et ses rappels de sécurité, mais il y a encore du potentiel d’amélioration sur les fonctionnalités MCP avancées (échantillonnage/roots) et sur des modèles de prompts plus orientés utilisateur.

Score MCP