Tinybird MCP 서버

“Tinybird” MCP 서버란 무엇을 하나요?

Tinybird MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트와 Tinybird 데이터 분석 플랫폼을 연결하도록 설계되었습니다. AI 클라이언트와 Tinybird 워크스페이스 간의 상호작용을 매끄럽게 하여, 데이터 소스 쿼리, API 엔드포인트 결과 조회, 데이터 파일 업로드를 어시스턴트에서 직접 수행할 수 있습니다. 이 통합은 개발자, 데이터 분석가 등 사용자가 개발 환경 내에서 데이터베이스 쿼리, 데이터 관리, API 연동을 효율적으로 할 수 있게 하여 워크플로우를 간소화합니다. 서버는 SSE와 STDIO 모드를 모두 지원하며, 다양한 클라이언트 아키텍처와 사용 사례에 유연하게 대응할 수 있습니다.

프롬프트 목록

• Tinybird 데이터 소스 쿼리: Tinybird Query API를 통해 Tinybird 데이터 소스를 쿼리할 수 있는 프롬프트 템플릿입니다.

리소스 목록

(제공된 정보에 명시적인 리소스는 없습니다.)

도구 목록

• Tinybird 데이터 소스 쿼리: Query API를 사용해 Tinybird 데이터 소스에 쿼리를 실행할 수 있습니다.
• Tinybird API 엔드포인트 결과 가져오기: HTTP 요청을 통해 기존 Tinybird API 엔드포인트의 결과를 조회합니다.
• 데이터 파일 업로드: Tinybird로 데이터 파일을 업로드할 수 있습니다.

이 MCP 서버의 사용 사례

• 데이터 분석 및 탐색: 개발자는 Tinybird에 저장된 데이터를 AI 어시스턴트에서 직접 쿼리·분석할 수 있어 데이터 기반 의사결정이 간편해집니다.
• API 통합: Tinybird API 엔드포인트에서 결과를 간편하게 받아와, 다른 애플리케이션이나 대시보드에 분석 기능을 쉽게 통합할 수 있습니다.
• 자동 보고: AI 어시스턴트를 이용해 Tinybird 데이터 소스를 쿼리하여 정기적으로 분석 보고서를 생성·전달할 수 있습니다.
• 데이터 인제스트 및 관리: 새로운 데이터 파일을 Tinybird로 업로드해 실시간 분석 및 빠른 업데이트, 반복적 분석 워크플로우를 구현할 수 있습니다.
• 워크플로우 자동화: 쿼리, 업로드, 데이터 조회를 조합해 개발 환경 내에서 일련의 데이터 워크플로우를 완전히 자동화할 수 있습니다.

설정 방법

Windsurf

(제공된 정보 없음.)

Claude

1. 사전 준비: Tinybird 계정과 워크스페이스, Claude Desktop, uv가 설치되어 있어야 합니다.
2. 설정 파일 위치 확인:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Tinybird MCP 서버 추가: 아래 내용을 config 파일에 붙여넣고 플레이스홀더 값을 본인 정보로 변경하세요:

   {
       "mcpServers": {
           "mcp-tinybird": {
               "command": "uvx",
               "args": [
                   "mcp-tinybird",
                   "stdio"
               ],
               "env": {
                   "TB_API_URL": "<TINYBIRD_API_URL>",
                   "TB_ADMIN_TOKEN": "<TINYBIRD_ADMIN_TOKEN>"
               }
           }
       }
   }
   

4. 저장 및 재시작: 파일 저장 후 Claude Desktop을 재시작합니다.
5. 연결 확인: 서버가 정상적으로 연결되어 Claude에 나타나는지 확인하세요.

API 키 보안 관리

API 키는 환경 변수로 지정해 사용합니다. 예시:

"env": {
    "TB_API_URL": "<TINYBIRD_API_URL>",
    "TB_ADMIN_TOKEN": "<TINYBIRD_ADMIN_TOKEN>"
}

Cursor

(제공된 정보 없음.)

Cline

(제공된 정보 없음.)

플로우 내에서 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래와 같이 MCP 서버 정보를 JSON 형식으로 입력하세요:

{
  "mcp-tinybird": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

설정이 완료되면 AI 에이전트가 해당 MCP를 도구로 사용할 수 있으며, 모든 기능과 역량이 개방됩니다. “mcp-tinybird"를 실제 MCP 서버명으로, URL은 본인 MCP 서버 URL로 바꾸는 것을 잊지 마세요.

개요

간단 평가: Tinybird MCP 서버는 Claude용 설치 안내와 기본 도구 설명이 명확하지만, 리소스 문서화 및 크로스 플랫폼 설정 안내가 부족합니다. 제공 도구는 Tinybird 워크플로우에 실용적으로 집중되어 있으나, 리소스·샘플링 정보 부재로 고급 MCP 시나리오에는 한계가 있습니다.

MCP 점수

평가:
제공 정보와 위 표를 바탕으로 이 MCP 서버는 6/10점으로 평가할 수 있습니다. Tinybird 사용자에게는 기본 통합과 보안 관리 측면에서 탄탄하지만, 문서화와 고급 MCP 기능 일부가 부족합니다.