
MCP Database Server
MCP Database Server muliggjør sikker, programmert tilgang til populære databaser som SQLite, SQL Server, PostgreSQL og MySQL for AI-assistenter og automatiserin...

Integrer IoTDB med dine AI-verktøy og arbeidsflyter ved hjelp av IoTDB MCP Server for kraftig, sanntids tidsserie dataanalyse, skjemautforskning og automatisert business intelligence.
FlowHunt gir et ekstra sikkerhetslag mellom dine interne systemer og AI-verktøy, og gir deg granulær kontroll over hvilke verktøy som er tilgjengelige fra dine MCP-servere. MCP-servere som er hostet i vår infrastruktur kan sømløst integreres med FlowHunts chatbot samt populære AI-plattformer som ChatGPT, Claude og forskjellige AI-editorer.
Apache IoTDB MCP Server er en implementering av Model Context Protocol (MCP) utformet for å gi sømløs databaseinteraksjon og business intelligence-funksjonalitet via IoTDB, en tidsseriedatabase. Ved å opptre som en bro muliggjør den for AI-assistenter og klienter å utføre SQL-spørringer mot IoTDB, og støtter dataanalyse og administrasjonsoppgaver direkte gjennom naturlig språk eller programmerbare LLM-drevne arbeidsflyter. Utviklere kan bruke MCP-serveren til å utføre databasespørringer, vise skjemainformasjon og hente metadata, noe som øker muligheten til å integrere IoTDB i AI-drevne utviklingsmiljø for oppgaver som spørring av tidsseriedata og håndtering av databaseskjemaer.
Serveren tilbyr ingen prompter.
Serveren eksponerer ingen ressurser.
IoTDB MCP Server tilbyr ulike verktøy avhengig av valgt SQL-dialekt (“tree” eller “table”).
Tree-modell
metadata_queryquery_sql (streng) – SHOW/COUNT SQL-spørringen som skal kjøres.select_queryquery_sql (streng) – SELECT SQL-spørringen som skal kjøres.Table-modell
Spørringsverktøy
read_queryquery (streng) – SELECT SQL-spørringen som skal kjøres.Skjemaverktøy
list_tablesdescribe-tabletable_name (streng) – Navnet på tabellen som skal beskrives.uv.{
"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"
}
}
}
}
uv og IoTDB som forutsetninger.~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json; på Windows, rediger %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json.{
"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"
}
}
}
}
uv og IoTDB er installert.{
"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"
}
}
}
}
uv og IoTDB.{
"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"
}
}
}
}
Sikre API-nøkler
API-innloggingsdetaljer som IOTDB_USER og IOTDB_PASSWORD håndteres via env-feltet i konfigurasjonen. Bruk miljøvariabler for å unngå hardkoding av sensitiv informasjon. Eksempel:
"env": {
"IOTDB_HOST": "127.0.0.1",
"IOTDB_PORT": "6667",
"IOTDB_USER": "${IOTDB_USER}",
"IOTDB_PASSWORD": "${IOTDB_PASSWORD}",
"IOTDB_DATABASE": "test"
}
Og sett disse miljøvariablene i systemet ditt før du starter serveren.
Bruk av MCP i FlowHunt
For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til AI-agenten din:
Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon limer du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:
{
"iotdb": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Når dette er satt opp, kan AI-agenten bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle funksjonene og mulighetene. Husk å endre “iotdb” til det faktiske navnet på MCP-serveren din og erstatte URL-en med din egen MCP-server-URL.
| Seksjon | Tilgjengelighet | Detaljer/Notater |
|---|---|---|
| Oversikt | ✅ | |
| Liste over Prompter | ⛔ | Ingen prompter |
| Liste over Ressurser | ⛔ | Ingen ressurser eksponert |
| Liste over Verktøy | ✅ | Se tree/table-modell-verktøy over |
| Sikring av API-nøkler | ✅ | Bruker env i konfig |
| Samplingstøtte (mindre viktig i vurdering) | ⛔ | Ikke nevnt |
IoTDB MCP Server er en fokusert, minimal implementering som gir essensielle databaseverktøy for IoTDB. Den mangler avanserte MCP-funksjoner som prompter, ressurser, røtter og sampling, men passer godt til sin spesifikke bruk innen tidsseriedatabase-tilgang. Oppsettet er godt dokumentert for Claude Desktop; andre integrasjoner er antatt, men standard. Alt i alt er dette en nisje, men solid MCP-server for database-sentriske arbeidsflyter.
| Har en LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
|---|---|
| Har minst ett verktøy | ✅ |
| Antall Forks | 10 |
| Antall Stjerner | 24 |
IoTDB MCP Server er en Model Context Protocol-implementering som fungerer som en bro mellom AI-verktøy og Apache IoTDB tidsseriedatabase, og muliggjør naturlige språk- eller programmatisk SQL-spørring, skjemautforskning og metadata-tilgang i AI-arbeidsflyter.
Den tilbyr verktøy for SELECT-spørringer, metadata-spørringer, liste ut tabeller og beskrive tabellskjemaer—som dekker både tree- og table-SQL-dialektene. Disse gjør det mulig å lese tidsseriedata, undersøke databasestruktur og hente metadata.
Ideelle bruksområder inkluderer administrasjon av tidsseriedatabaser, skjemautforskning, business intelligence-integrasjon, automatisert dataanalyse og metadata-inspeksjon—alt drevet av AI-assistenter eller LLM-baserte utviklingsmiljøer.
Sett sensitive innloggingsdetaljer som IOTDB_USER og IOTDB_PASSWORD som miljøvariabler i MCP-serverkonfigurasjonen for å unngå hardkoding.
Nei, den nåværende implementeringen fokuserer på essensielle databaseverktøy og tilbyr ikke prompts, ressurser eller sampling-funksjoner.
Superlad dine tidsserieanalyser og databasestyring i AI-arbeidsflyter ved å koble IoTDB gjennom MCP Server. Opplev sømløs SQL-spørring, skjemautforskning og metadata-innsikt.
MCP Database Server muliggjør sikker, programmert tilgang til populære databaser som SQLite, SQL Server, PostgreSQL og MySQL for AI-assistenter og automatiserin...
YDB MCP Server kobler AI-assistenter og LLM-er med YDB-databaser, og muliggjør tilgang, spørring og administrasjon av YDB-instansene med naturlig språk. Den gir...
MongoDB MCP-serveren muliggjør sømløs integrasjon mellom AI-assistenter og MongoDB-databaser, slik at du kan håndtere databasen direkte, automatisere spørringer...
Informasjonskapselsamtykke
Vi bruker informasjonskapsler for å forbedre din surfeopplevelse og analysere vår trafikk. See our privacy policy.


