GreptimeDB MCPサーバー

「greptimedb」MCPサーバーは何をする？

greptimedb MCP（Model Context Protocol）サーバーは、AIアシスタントと強力な時系列データベースであるGreptimeDBを橋渡しするツールです。AIエージェントがGreptimeDBと安全かつ効率的にやりとりできるよう、データベース機能への構造化されたアクセスを提供します。これには、テーブル一覧表示、テーブルデータ読み取り、SQLクエリ実行など、明確に定義されたMCPプリミティブを通じた操作が含まれます。これらのアクションを制御された形で公開することで、greptimedb-mcp-serverは開発ワークフローを強化し、AIツールやアシスタントがデータベース内容を安全かつプログラム的に分析・探索・管理できるようにします。このアプローチは責任あるデータアクセスを促進し、データ分析・レポート・自動化のための豊かなコンテキスト対応インタラクションを可能にします。

プロンプト一覧

• list_prompts
  利用可能なすべてのプロンプト／テンプレートを一覧表示します。
• get_prompt
  名前で特定のプロンプトを取得します。

リソース一覧

• list_resources
  GreptimeDBで利用可能なデータベーステーブルを一覧表示します。
• read_resource
  指定したテーブル／リソースのデータをデータベースから読み取ります。

ツール一覧

• list_tools
  サーバーが提供するすべての実行可能ツールを一覧表示します。
• call_tool
  GreptimeDBデータベースでSQLコマンドを実行します。

このMCPサーバーのユースケース

• データベーステーブルの発見
  AIアシスタントはGreptimeDBインスタンス内の全テーブルを列挙でき、スキーマの探索や分析・レポート用のデータマッピングに役立ちます。
• データクエリと分析
  エージェントはSQLクエリを実行することで、時系列データの抽出・集計・分析が可能です。監視やトレンド分析などに活用できます。
• コンテキストデータ取得
  AIエージェントがLLMタスクのコンテキストとして特定テーブルのデータを取得でき、要約生成・異常検知・予測などに利用できます。
• 自動レポート作成
  スクリプトやAI駆動ワークフローがサーバーを用いてGreptimeDBの最新データから定期的なレポートを生成できます。
• AI支援によるデータ管理
  開発者はAIを利用してGreptimeDBの内容を対話的に管理・検査でき、データエンジニアリングワークフローの生産性向上に繋がります。

セットアップ方法

Windsurf

1. PythonとGreptimeDBがインストールされていることを確認します。
2. 環境変数またはコマンドライン引数でDB接続情報（GREPTIMEDB_HOST, GREPTIMEDB_PORTなど）を設定します。
3. MCPサーバーをWindsurfの設定に追加します:

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

4. 設定を保存し、Windsurfを再起動します。
5. ツールリストにサーバーが表示されていることを確認します。

APIキーの安全な管理:

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

Claude

1. サーバーをインストール: pip install greptimedb-mcp-server
2. claude_desktop_config.jsonを編集します（パスはREADME参照）。
3. 以下を追加:

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

4. 保存してClaude Desktopを再起動します。
5. Claude UIでMCPサーバーが利用可能か確認します。

Cursor

1. greptimedb-mcp-serverをpipでインストールします。
2. CursorのMCPサーバー用設定ファイルを探します。
3. 以下を挿入:

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

4. 保存してCursorを再起動します。
5. Cursorのツール統合でサーバーを確認します。

Cline

1. 上記と同様にgreptimedb-mcp-serverをインストール・設定します。
2. ClineのMCPサーバー設定を編集:

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

3. 保存してClineを再起動します。
4. サーバーがツールとして利用可能か検証します。

APIキーの安全な管理に関する注意

機密情報（ユーザー名・パスワードなど）は必ず環境変数として設定し、設定ファイルに平文で記載しないでください。

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

フロー内でこのMCPを使う方法

FlowHuntでMCPを使用する

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、まずMCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントに接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、システムMCP設定セクションで以下のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します。

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

設定が完了すると、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用でき、すべての機能と能力にアクセスできます。“greptimedb"は実際のMCPサーバー名に、URLはご自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

上記の情報から、greptimedb-mcp-serverはデータベースアクセス・ツール・プロンプト／リソース管理のための堅実なMCPプリミティブを提供していますが、サンプリングやrootsなど高度なMCP機能には明示的に対応していません。ドキュメントは明確で、複数プラットフォームへのセットアップも簡単です。

このMCPサーバーには実用的な機能、明快なドキュメント、セキュリティへの配慮があるため7/10と評価します。
今後、より高度なMCP機能（サンプリング／roots）やユーザー向けプロンプトテンプレートが追加されるとさらに良くなるでしょう。

MCPスコア