GreptimeDB MCP 서버

“greptimedb” MCP 서버란 무엇인가요?

greptimedb MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트와 강력한 시계열 데이터베이스인 GreptimeDB를 연결하는 도구입니다. 이 서버는 AI 에이전트가 GreptimeDB와 안전하고 효율적으로 상호작용할 수 있도록 데이터베이스 기능에 구조화된 접근을 제공합니다. 테이블 목록 확인, 테이블 데이터 읽기, SQL 쿼리 실행 등 명확하게 정의된 MCP 프리미티브를 통해 이러한 기능을 사용할 수 있습니다. 이러한 행위를 제어된 방식으로 노출함으로써 greptimedb-mcp-server는 개발 워크플로우를 강화하고, AI 기반 도구와 어시스턴트가 데이터베이스를 안전하고 프로그래밍적으로 분석, 탐색, 관리할 수 있도록 지원합니다. 이 접근 방식은 책임 있는 데이터 접근을 촉진하며, 데이터 분석, 보고, 자동화를 위한 풍부하고 맥락을 이해하는 상호작용을 가능하게 합니다.

프롬프트 목록

• list_prompts
  상호작용에 사용할 수 있는 모든 프롬프트/템플릿을 나열합니다.
• get_prompt
  이름으로 특정 프롬프트를 조회합니다.

리소스 목록

• list_resources
  GreptimeDB에서 사용 가능한 데이터베이스 테이블을 나열합니다.
• read_resource
  데이터베이스의 특정 테이블/리소스에서 데이터를 읽어옵니다.

도구 목록

• list_tools
  서버에서 제공하는 모든 실행 가능한 도구를 나열합니다.
• call_tool
  GreptimeDB 데이터베이스에 SQL 명령을 실행합니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 데이터베이스 테이블 탐색
  AI 어시스턴트는 GreptimeDB 인스턴스의 모든 테이블을 열거하여 스키마 탐색 및 분석·리포트용 데이터 매핑을 지원할 수 있습니다.
• 데이터 쿼리 및 분석
  에이전트는 SQL 쿼리를 실행하여 시계열 데이터를 추출, 집계 또는 분석할 수 있어 모니터링부터 트렌드 분석까지 활용할 수 있습니다.
• 맥락 데이터 추출
  AI 에이전트가 LLM 과제에 필요한 특정 테이블 데이터를 맥락 정보로 불러와 요약 생성, 이상 탐지, 예측 등에 활용할 수 있습니다.
• 자동 보고서 생성
  스크립트 또는 AI 기반 워크플로우에서 서버를 이용해 최신 데이터를 쿼리하고 주기적으로 자동 보고서를 생성할 수 있습니다.
• AI 지원 데이터 관리
  개발자는 AI를 활용해 GreptimeDB 콘텐츠를 인터랙티브하게 관리·점검할 수 있어 데이터 엔지니어링 생산성을 높일 수 있습니다.

설정 방법

Windsurf

1. Python과 GreptimeDB가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. DB 연결을 위한 환경 변수 또는 명령줄 인자(GREPTIMEDB_HOST, GREPTIMEDB_PORT 등)를 설정하세요.
3. Windsurf 구성에 MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 구성을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. 도구 목록에서 서버가 표시되는지 확인하세요.

API 키 보안 설정:

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

Claude

1. 서버 설치: pip install greptimedb-mcp-server
2. claude_desktop_config.json을 편집하세요 (경로는 README 참고).
3. 다음을 추가하세요:

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

4. 저장 후 Claude Desktop을 재시작하세요.
5. Claude UI에서 MCP 서버 사용 가능 여부를 확인하세요.

Cursor

1. pip으로 greptimedb-mcp-server를 설치하세요.
2. Cursor의 MCP 서버 구성 파일을 찾으세요.
3. 다음을 삽입하세요:

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

4. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.
5. Cursor의 도구 통합에서 서버를 확인하세요.

Cline

1. 위와 같이 greptimedb-mcp-server를 설치 및 구성하세요.
2. Cline의 MCP 서버 설정을 편집하세요:

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

3. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
4. 도구로서 서버 접근 가능 여부를 검증하세요.

API 키 보안 관련 주의사항

민감한 자격 증명은 항상 환경 변수(평문 config에 직접 입력하지 않음)로 관리하세요:

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

플로우 내에서 MCP 사용하기

FlowHunt에서 MCP 사용

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에서 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

구성이 완료되면, AI 에이전트가 이 MCP를 도구로 사용하여 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “greptimedb"는 실제 사용하는 MCP 서버 이름으로, URL도 본인 MCP 서버의 주소로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

위 정보를 바탕으로, greptimedb-mcp-server는 데이터베이스 접근, 도구, 프롬프트/리소스 관리 등 실질적인 MCP 프리미티브를 제공하며, 샘플링/roots 지원은 명시적으로 포함되어 있지 않습니다. 문서가 명확하고 여러 플랫폼에서 설정이 간편합니다.

이 MCP 서버의 평점은 7/10
실용적인 기능, 명확한 문서, 보안 안내가 강점이나 고급 MCP 기능(샘플링/roots) 및 사용자 중심 프롬프트 템플릿에서 개선의 여지가 있습니다.

MCP 점수