GreptimeDB MCP Server

Hva gjør “greptimedb” MCP-serveren?

greptimedb MCP (Model Context Protocol) Server er et verktøy designet for å bygge bro mellom AI-assistenter og GreptimeDB, en kraftig tidsseriedatabase. Den gjør det mulig for AI-agenter å samhandle sikkert og effektivt med GreptimeDB ved å tilby strukturert tilgang til databasefunksjonalitet. Dette inkluderer muligheter som å liste opp tabeller, lese tabelldata og utføre SQL-spørringer—alt gjennom veldefinerte MCP-primitiver. Ved å eksponere disse handlingene på en kontrollert måte, forbedrer greptimedb-mcp-server utviklingsarbeidsflyter, slik at AI-drevne verktøy og assistenter kan analysere, utforske og administrere databaseinnhold trygt og programmessig. Denne tilnærmingen fremmer ansvarlig datatilgang samtidig som den muliggjør rike, kontekstbevisste interaksjoner for dataanalyse, rapportering og automatisering.

Liste over Prompts

• list_prompts
  Lister alle tilgjengelige prompts/maler for interaksjon.
• get_prompt
  Henter en spesifikk prompt etter navn.

Liste over Ressurser

• list_resources
  Lister databasetabeller tilgjengelig i GreptimeDB.
• read_resource
  Leser data fra en spesifisert tabell/ressurs i databasen.

Liste over Verktøy

• list_tools
  Lister alle kjørbare verktøy levert av serveren.
• call_tool
  Utfører en SQL-kommando på GreptimeDB-databasen.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Database-tabelloppdagelse
  AI-assistenter kan enumerere alle tabeller i en GreptimeDB-instans, som hjelper til med utforskning av skjema og datakartlegging for analyser og rapportering.
• Dataspørring og analyse
  Agenter kan utføre SQL-spørringer for å hente ut, aggregere eller analysere tidsseriedata, og støtter brukstilfeller fra overvåking til trendanalyse.
• Kontekstuell datauthenting
  Gjør det mulig for AI-agenter å hente ut spesifikke tabelldata som kontekst til LLM-oppgaver, som å generere sammendrag, avviksdeteksjon eller prognoser.
• Automatisert rapportering
  Scriptede eller AI-drevne arbeidsflyter kan bruke serveren til å generere periodiske rapporter ved å hente ut de nyeste dataene fra GreptimeDB.
• Assistert databehandling
  Utviklere kan bruke AI til å interaktivt administrere og inspisere innholdet i GreptimeDB, og øke produktiviteten i dataingeniørarbeidsflyter.

Hvordan sette det opp

Windsurf

1. Sørg for at Python og GreptimeDB er installert.
2. Sett miljøvariabler eller oppgi kommandolinjeargumenter for DB-tilkobling (GREPTIMEDB_HOST, GREPTIMEDB_PORT osv.).
3. Legg til MCP-serveren i Windsurf-konfigurasjonen din:

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

4. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
5. Bekreft at serveren er tilgjengelig i verktøyslisten din.

Sikre API-nøkler:

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

Claude

1. Installer serveren: pip install greptimedb-mcp-server
2. Rediger claude_desktop_config.json (se README for sti).
3. Legg til:

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

4. Lagre og start Claude Desktop på nytt.
5. Bekreft at MCP-serveren er tilgjengelig i Claude UI.

Cursor

1. Installer greptimedb-mcp-server via pip.
2. Finn Cursors konfigurasjonsfil for MCP-servere.
3. Sett inn:

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

4. Lagre og start Cursor på nytt.
5. Sjekk at serveren er tilgjengelig i Cursors verktøyintegrasjoner.

Cline

1. Installer og konfigurer greptimedb-mcp-server som over.
2. Rediger Clines MCP-server-konfigurasjon:

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

3. Lagre og start Cline på nytt.
4. Bekreft at serveren er tilgjengelig som et verktøy.

Notat om sikring av API-nøkler

Bruk alltid miljøvariabler (ikke klartekst i konfigurasjon) for sensitive legitimasjoner:

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

Hvordan bruke denne MCP-en i flows

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, 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, sett inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “greptimedb” til navnet på din MCP-server og bytte ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Basert på informasjonen over gir greptimedb-mcp-server solide MCP-primitiver for database-tilgang, verktøy og prompt-/ressurshåndtering, men mangler eksplisitt sampling/roots-støtte. Dokumentasjonen er tydelig, og oppsettet er rett frem for flere plattformer.

Jeg vil gi denne MCP-serveren 7/10 for sine praktiske funksjoner, tydelig dokumentasjon og sikkerhetsnotater, men med rom for forbedring på avanserte MCP-funksjoner (sampling/roots) og mer brukervennlige prompt-maler.

MCP-score