
Tianji MCP Server
Tianji MCP Server verbindt AI-assistenten met externe databronnen, API's en diensten, en overbrugt zo AI-modellen met real-world resources voor verbeterde autom...
Integreer de analysekracht van Tinybird in je AI-workflows met de Tinybird MCP Server voor FlowHunt. Voer queries uit, beheer en automatiseer je gegevens naadloos.
De Tinybird MCP (Model Context Protocol) Server is ontworpen om AI-assistenten te verbinden met het Tinybird data-analyseplatform. Het maakt naadloze interactie mogelijk tussen AI-clients en Tinybird-workspaces, waardoor je data-bronnen kunt bevragen, resultaten van API-eindpunten kunt ophalen en datafiles direct vanuit de assistent kunt pushen. Deze integratie stroomlijnt workflows voor ontwikkelaars, data-analisten en andere gebruikers door databasequery’s uit te voeren, data te beheren en met API’s te werken binnen de context van hun ontwikkelomgeving. De server ondersteunt zowel SSE- als STDIO-modi, wat flexibiliteit biedt voor verschillende clientarchitecturen en use-cases.
(Er zijn geen expliciete bronnen vermeld in de aangeleverde informatie.)
(Geen informatie beschikbaar.)
uv
geïnstalleerd hebt.~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"mcp-tinybird": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-tinybird",
"stdio"
],
"env": {
"TB_API_URL": "<TINYBIRD_API_URL>",
"TB_ADMIN_TOKEN": "<TINYBIRD_ADMIN_TOKEN>"
}
}
}
}
Omgevingsvariabelen worden gebruikt voor API-sleutels. Voorbeeld:
"env": {
"TB_API_URL": "<TINYBIRD_API_URL>",
"TB_ADMIN_TOKEN": "<TINYBIRD_ADMIN_TOKEN>"
}
(Geen informatie beschikbaar.)
(Geen informatie beschikbaar.)
MCP gebruiken in FlowHunt
Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en verbind je het met je AI-agent:
Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. In het systeem-MCP-configuratiegedeelte voeg je je MCP-servergegevens in met dit JSON-formaat:
{
"mcp-tinybird": {
"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 “mcp-tinybird” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL te vervangen door die van jouw MCP-server.
Sectie | Beschikbaar | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | |
Lijst van Prompts | ✅ | Slechts één prompt vermeld: Query Tinybird Data Sources |
Lijst van Bronnen | ⛔ | Geen opgegeven |
Lijst van Tools | ✅ | Query, Get Endpoint Results, Push Datafiles |
API-sleutels beveiligen | ✅ | Gebruikt omgevingsvariabelen in config |
Sampling Support (minder belangrijk bij evaluatie) | ⛔ | Niet vermeld |
Een snelle beoordeling: Tinybird MCP Server biedt duidelijke installatie-instructies voor Claude en basisbeschrijvingen van tools, maar mist expliciete bron-documentatie en cross-platform installatie-details. De toolset is gericht en praktisch voor Tinybird-workflows, maar het ontbreken van bron- en sampling-informatie beperkt geavanceerde MCP-scenario’s.
Heeft een LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Heeft minstens één tool | ✅ |
Aantal Forks | 14 |
Aantal Sterren | 69 |
Beoordeling:
Op basis van de verstrekte informatie en bovenstaande tabellen geef ik deze MCP-server een 6/10. Hij is solide voor Tinybird-gebruikers met goede basisintegratie en beveiligingspraktijken, maar mist wat documentatie en geavanceerde MCP-functies.
De Tinybird MCP Server maakt het mogelijk voor AI-assistenten om verbinding te maken met Tinybird, waardoor je naadloos data-bronnen kunt bevragen, toegang hebt tot API-eindpunten en datafiles kunt beheren direct vanuit je ontwikkel- of analyseworkflow.
Het biedt tools om Tinybird-databronnen te bevragen, resultaten van API-eindpunten op te halen en datafiles te pushen voor realtime analyse en workflowautomatisering.
API-sleutels moeten via omgevingsvariabelen in je configuratiebestand ingesteld worden, zodat toegang en beheer van gevoelige gegevens veilig verlopen.
Veelvoorkomende use-cases zijn data-analyse en verkenning, API-integratie, geautomatiseerde rapportage, data-invoer en workflowautomatisering—wat datagedreven processen voor ontwikkelaars en analisten stroomlijnt.
Ja. Voeg het MCP-component toe aan je flow, configureer het met je servergegevens en je AI-agent krijgt directe toegang tot Tinybird’s analysemogelijkheden.
Geef je AI-agents een boost met directe toegang tot Tinybird-data en API's. Stel de Tinybird MCP Server in FlowHunt in voor geavanceerde analyses en automatisering.
Tianji MCP Server verbindt AI-assistenten met externe databronnen, API's en diensten, en overbrugt zo AI-modellen met real-world resources voor verbeterde autom...
Integreer Netbird's netwerkbeheermogelijkheden in je AI-workflows met de Netbird MCP Server. Haal veilig configuratie-, status- en netwerkdetails op via het ges...
De DataHub MCP Server vormt de brug tussen FlowHunt AI-agenten en het DataHub metadata-platform. Hiermee wordt geavanceerde data-ontdekking, lijnanalyse, geauto...