InfluxDB MCP-server

Hva gjør “InfluxDB” MCP-serveren?

InfluxDB MCP-serveren er en Model Context Protocol (MCP)-server utviklet for å gi sømløs tilgang til en InfluxDB-instans via InfluxDB OSS API v2. Den fungerer som et mellomledd som kobler AI-assistenter til tidsseriedata lagret i InfluxDB, og muliggjør forbedrede arbeidsflyter for utviklere og AI-systemer. Gjennom sitt standardiserte grensesnitt eksponerer serveren både ressurser (som organisasjoner, bøtter og målinger) og verktøy (som spørring og skriving av data), slik at AI-klienter kan utføre oppgaver som å kjøre databasespørringer, administrere databøtter eller integrere tidsserieanalyse i sine applikasjoner. Denne robuste integrasjonen sikrer at utviklere kan automatisere datahåndtering, effektivisere utviklingsprosesser og gjøre applikasjonene sine smartere ved å bruke sanntids- og historiske data fra InfluxDB.

Liste over promptmaler

• flux-query-examples: Gir vanlige Flux-spørringsmaler for å forenkle skriving og kjøring av typiske InfluxDB-spørringer.
• line-protocol-guide: Tilbyr en veiledning og mal for bruk av InfluxDBs line protocol-format, som hjelper ved dataskriving.

Liste over ressurser

• Organisasjonsliste (influxdb://orgs): Viser alle organisasjoner i InfluxDB-instansen.
• Bøtteliste (influxdb://buckets): Viser alle bøtter med tilhørende metadata.
• Bøttemålinger (influxdb://bucket/{bucketName}/measurements): Viser alle målinger i en spesifisert bøtte.
• Spørringsdata (influxdb://query/{orgName}/{fluxQuery}): Kjører en Flux-spørring og returnerer resultatene som en ressurs.

Liste over verktøy

• write-data: Skriv tidsseriedata i InfluxDBs line protocol-format. Parametere inkluderer org, bucket, data og valgfri presisjon.
• query-data: Kjører Flux-spørringer mot InfluxDB-instansen. Krever org og query-parametere.
• create-bucket: Oppretter en ny bøtte i databasen. Parametere: navn, orgID og valgfri oppbevaringsperiode.
• create-org: Oppretter en ny organisasjon i InfluxDB. Parametere: navn og valgfri beskrivelse.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Tidsseriedataspørring: Kjør avanserte Flux-spørringer på InfluxDB-data, slik at utviklere og AI-agenter kan hente ut, analysere og visualisere tidsseriedata.
• Automatisert datainntak: Automatiser innskriving av datapunkter til InfluxDB via line protocol, og effektiviser IoT- eller telemetristrømmer.
• Databaseadministrasjon: Opprett nye organisasjoner og bøtter programmessig, og forenkle infrastrukturhåndtering for store eller multi-tenant InfluxDB-miljøer.
• Målingsoppdagelse: Dynamisk liste tilgjengelige målinger i en bøtte, nyttig for applikasjoner som må tilpasse seg endrede dataskjema.
• AI-assistert analyse: La AI-assistenter hente, kontekstualisere og manipulere InfluxDB-data som en del av større analyse- eller overvåkingsarbeidsflyter.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Sørg for at Node.js er installert på maskinen din.

2. Åpne Windsurf-konfigurasjonsfilen (f.eks. windsurf.json eller tilsvarende).

3. Legg til InfluxDB MCP-serveren i mcpServers-objektet:

   {
     "mcpServers": {
       "influxdb-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "@idoru/influxdb-mcp-server@latest",
           "serve"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Lagre filen og start Windsurf på nytt.

5. Verifiser ved å sjekke at InfluxDB MCP-serveren vises i MCP-serverlisten.

Sikre API-nøkler
Sett sensitive verdier som miljøvariabler. Eksempel:

{
  "mcpServers": {
    "influxdb-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "@idoru/influxdb-mcp-server@latest",
        "serve"
      ],
      "env": {
        "INFLUXDB_TOKEN": "${INFLUXDB_TOKEN_ENV}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Installer Node.js om det ikke allerede er installert.

2. Finn Claudes konfigurasjonsfil.

3. Legg til InfluxDB MCP-serveren i mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "influxdb-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "@idoru/influxdb-mcp-server@latest",
           "serve"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Lagre endringer og start Claude på nytt.

5. Bekreft oppsettet via Claudes grensesnitt.

Sikre API-nøkler
(Se Windsurf-eksempelet over.)

Cursor

1. Sørg for at Node.js er til stede.

2. Åpne Cursors innstillinger eller konfigurasjonsfil.

3. Legg til InfluxDB MCP-serveren slik:

   {
     "mcpServers": {
       "influxdb-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "@idoru/influxdb-mcp-server@latest",
           "serve"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Lagre og start Cursor på nytt.

5. Sjekk MCP-servertilkoblingen.

Sikre API-nøkler
(Se Windsurf-eksempelet over.)

Cline

1. Sørg for at Node.js er installert.

2. Rediger Clines konfigurasjonsfil.

3. Sett inn følgende under mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "influxdb-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "@idoru/influxdb-mcp-server@latest",
           "serve"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Lagre filen og start Cline på nytt.

5. Bekreft at serveren er aktiv i Cline.

Sikre API-nøkler
(Se Windsurf-eksempelet over.)

Slik bruker du MCP-serveren i flows

Bruk av MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, legg til MCP-komponenten i flyten og koble den til AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon legger du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

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

Oversikt

Roots-støtte: ⛔ Ikke nevnt

Basert på ovenstående er denne MCP-serveren godt dokumentert for sine kjernefunksjoner innen InfluxDB-integrasjon. Den eksponerer tydelig ressurser og verktøy, inkluderer promptmaler og gir god veiledning for oppsett. Avanserte MCP-funksjoner som roots og sampling er imidlertid ikke dokumentert, noe som begrenser utvidbarheten for enkelte arbeidsflyter.

Vår vurdering

Dette er en robust, praktisk MCP-server for InfluxDB med tydelig nytte for tidsseriedata og automatiseringsoppgaver. Den scorer høyt for praktisk bruk for utviklere, selv om den mangler dokumentasjon på avanserte MCP-funksjoner.

MCP-score