Apache IoTDB MCP Server
Integreer IoTDB met je AI-tools en workflows via de IoTDB MCP Server voor krachtige, realtime analyse van tijdreeksdata, schema-verkenning en geautomatiseerde business intelligence.

Wat doet de “IoTDB” MCP Server?
De Apache IoTDB MCP Server is een implementatie van het Model Context Protocol (MCP), ontworpen om naadloze database-interactie en business intelligence-mogelijkheden te bieden via IoTDB, een tijdreeksdatabase. Door als brug te fungeren, maakt het AI-assistenten en clients mogelijk om SQL-query’s uit te voeren op IoTDB, waarmee data-analyse en beheer direct via natuurlijke taal of programmatische LLM-gestuurde workflows ondersteund worden. Ontwikkelaars kunnen de MCP server gebruiken om database-query’s uit te voeren, schema-informatie te bekijken en metadata op te vragen, waardoor IoTDB eenvoudig geïntegreerd kan worden in AI-ontwikkelomgevingen voor taken als het opvragen van tijdreeksdata en het beheren van databaseschema’s.
Lijst van Prompts
De server biedt geen prompts aan.
Lijst van Resources
De server stelt geen resources beschikbaar.
Lijst van Tools
De IoTDB MCP Server biedt verschillende tools, afhankelijk van het gekozen SQL-dialect (“tree” of “table”).
Tree Model
metadata_query
- Voert SHOW/COUNT-query’s uit om metadata op te halen uit de IoTDB-database.
- Input:
query_sql
(string) – De SHOW/COUNT SQL-query om uit te voeren. - Output: Queryresultaten als een array van objecten.
select_query
- Voert SELECT-query’s uit om tijdreeksdata uit de database te lezen.
- Input:
query_sql
(string) – De SELECT SQL-query om uit te voeren. - Output: Queryresultaten als een array van objecten.
Table Model
Query Tools
read_query
- Voert SELECT-query’s uit om data uit de database te lezen.
- Input:
query
(string) – De SELECT SQL-query om uit te voeren. - Output: Queryresultaten als een array van objecten.
Schema Tools
list_tables
- Haalt een lijst op van alle tabellen in de database.
- Input: Geen.
- Output: Array van tabelnamen.
describe-table
- Geeft schema-informatie van een specifieke tabel.
- Input:
table_name
(string) – Naam van de te beschrijven tabel. - Output: Array van kolomdefinities met namen en types.
Gebruikstoepassingen van deze MCP Server
- Tijdreeksdatabasebeheer
Eenvoudig grote hoeveelheden tijdreeksdata in IoTDB opvragen, doorzoeken en beheren direct vanuit AI-assistenten of LLM-gestuurde ontwikkeltools. - Schema-verkenning
Haal databaseschema’s op, verkrijg lijsten van tabellen en bekijk tabelbeschrijvingen om de database-opbouw te begrijpen en documenteren. - Business Intelligence-integratie
Integreer IoTDB-data in BI-workflows met natuurlijke taalquery’s en schema-analyse, wat analyses en rapportages vergemakkelijkt. - Geautomatiseerde Data-analyse
Gebruik de MCP server als backend voor geautomatiseerde datapijplijnen, waarbij LLM’s SQL-query’s genereren en uitvoeren op basis van gebruikersintentie. - Metadata-inspectie
Voer SHOW/COUNT-query’s uit om database-metadata te bekijken, handig voor monitoring, auditing en databaseoptimalisatie.
Hoe stel je het in
Windsurf
- Zorg dat je Python en de
uv
package manager geïnstalleerd hebt. - Installeer of kloon de IoTDB MCP Server-repository.
- Bewerk het Windsurf-configuratiebestand om de IoTDB MCP Server toe te voegen.
- Gebruik het volgende JSON-fragment in je configuratie:
{ "mcpServers": { "iotdb": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "YOUR_REPO_PATH/src/iotdb_mcp_server", "run", "server.py" ], "env": { "IOTDB_HOST": "127.0.0.1", "IOTDB_PORT": "6667", "IOTDB_USER": "root", "IOTDB_PASSWORD": "root", "IOTDB_DATABASE": "test", "IOTDB_SQL_DIALECT": "table" } } } }
- Sla de configuratie op en herstart Windsurf.
- Controleer of de server draait en verbonden is.
Claude
- Installeer Python,
uv
en IoTDB als vereisten. - Kloon de IoTDB MCP Server-repository.
- Op MacOS, bewerk
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
; op Windows bewerk%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
. - Voeg het MCP server-item toe:
{ "mcpServers": { "iotdb": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "YOUR_REPO_PATH/src/iotdb_mcp_server", "run", "server.py" ], "env": { "IOTDB_HOST": "127.0.0.1", "IOTDB_PORT": "6667", "IOTDB_USER": "root", "IOTDB_PASSWORD": "root", "IOTDB_DATABASE": "test", "IOTDB_SQL_DIALECT": "table" } } } }
- Sla de wijzigingen op en herstart Claude Desktop.
- Controleer of de server beschikbaar is in Claude.
Cursor
- Zorg dat Python,
uv
en IoTDB geïnstalleerd zijn. - Kloon de MCP server-repository.
- Bewerk de configuratie van Cursor om de MCP server toe te voegen.
- Gebruik het volgende JSON-fragment:
{ "mcpServers": { "iotdb": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "YOUR_REPO_PATH/src/iotdb_mcp_server", "run", "server.py" ], "env": { "IOTDB_HOST": "127.0.0.1", "IOTDB_PORT": "6667", "IOTDB_USER": "root", "IOTDB_PASSWORD": "root", "IOTDB_DATABASE": "test", "IOTDB_SQL_DIALECT": "table" } } } }
- Sla de configuratie op en herstart Cursor.
- Zorg dat de MCP server actief is en reageert.
Cline
- Installeer de benodigde dependencies: Python,
uv
en IoTDB. - Kloon de Apache IoTDB MCP Server.
- Open het configuratiebestand van Cline.
- Voeg de MCP-serverinformatie toe zoals hieronder:
{ "mcpServers": { "iotdb": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "YOUR_REPO_PATH/src/iotdb_mcp_server", "run", "server.py" ], "env": { "IOTDB_HOST": "127.0.0.1", "IOTDB_PORT": "6667", "IOTDB_USER": "root", "IOTDB_PASSWORD": "root", "IOTDB_DATABASE": "test", "IOTDB_SQL_DIALECT": "table" } } } }
- Sla op en herstart Cline.
- Controleer de MCP server-integratie.
API-sleutels beveiligen
API-inloggegevens zoals IOTDB_USER
en IOTDB_PASSWORD
worden beheerd via het veld env
in de configuratie. Gebruik omgevingsvariabelen om te voorkomen dat gevoelige data hard gecodeerd wordt. Bijvoorbeeld:
"env": {
"IOTDB_HOST": "127.0.0.1",
"IOTDB_PORT": "6667",
"IOTDB_USER": "${IOTDB_USER}",
"IOTDB_PASSWORD": "${IOTDB_PASSWORD}",
"IOTDB_DATABASE": "test"
}
En stel deze omgevingsvariabelen in je systeem in voordat je de server start.
Hoe gebruik je deze MCP in flows
MCP gebruiken in FlowHunt
Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, voeg je eerst het MCP-component toe aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratievenster te openen. Voeg in het systeem MCP-configuratiegedeelte je MCP-servergegevens toe in dit JSON-formaat:
{
"iotdb": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “iotdb” te vervangen door de eigenlijke naam van je MCP-server en de URL aan te passen naar je eigen MCP-server URL.
Overzicht
Sectie | Beschikbaarheid | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | |
Lijst van Prompts | ⛔ | Geen prompts beschikbaar |
Lijst van Resources | ⛔ | Geen resources beschikbaar |
Lijst van Tools | ✅ | Zie tree/table modeltools hierboven |
API-sleutels beveiligen | ✅ | Gebruikt env in config |
Sampling-ondersteuning (minder belangrijk) | ⛔ | Niet vermeld |
Onze mening
De IoTDB MCP Server is een gerichte, minimale implementatie die essentiële database-interactietools voor IoTDB biedt. Het mist geavanceerde MCP-functionaliteiten zoals prompts, resources, roots en sampling, maar is zeer geschikt voor het specifieke doel van toegang tot tijdreeksdatabases. De installatie is goed gedocumenteerd voor Claude Desktop; andere integraties zijn logisch maar standaard. Al met al is dit een niche, maar degelijke MCP server voor databasegerichte workflows.
MCP Score
Heeft een LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Minimaal één tool | ✅ |
Aantal forks | 10 |
Aantal sterren | 24 |
Veelgestelde vragen
- Wat is de IoTDB MCP Server?
De IoTDB MCP Server is een Model Context Protocol-implementatie die fungeert als brug tussen AI-tools en de Apache IoTDB-tijdreeksdatabase, waardoor natuurlijke taal of programmatische SQL-query's, schema-verkenning en metadata-toegang binnen AI-workflows mogelijk zijn.
- Welke tools biedt de IoTDB MCP Server?
Het biedt tools voor SELECT-query's, metadata-query's, het tonen van tabellen en het beschrijven van tabelschema's—zowel voor tree- als table-SQL dialecten. Hiermee kun je tijdreeksdata uitlezen, database-structuur onderzoeken en metadata ophalen.
- Voor welke use-cases is deze MCP server het meest geschikt?
Ideale toepassingen zijn beheer van tijdreeksdatabases, schema-verkenning, business intelligence-integratie, geautomatiseerde data-analyse en metadata-inspectie—allemaal aangestuurd door AI-assistenten of LLM-ontwikkelomgevingen.
- Hoe beveilig ik mijn database-inloggegevens?
Stel gevoelige gegevens zoals IOTDB_USER en IOTDB_PASSWORD in via omgevingsvariabelen in je MCP serverconfiguratie om hard-coding te voorkomen.
- Ondersteunt de IoTDB MCP Server prompts of sampling?
Nee, de huidige implementatie richt zich op essentiële database-interactietools en biedt geen prompts, resources of sampling-functionaliteit.
Probeer de IoTDB MCP Server met FlowHunt
Geef je tijdreeksanalyses en databasebeheer in AI-workflows een boost door IoTDB te koppelen via de MCP Server. Ervaar moeiteloos SQL-query's uitvoeren, schema-verkenning en metadata-inzichten.