Tinybird MCP-server

Hva gjør “Tinybird” MCP-serveren?

Tinybird MCP (Model Context Protocol) Server er laget for å koble AI-assistenter med Tinybird dataanalyseplattformen. Den muliggjør sømløs interaksjon mellom AI-klienter og Tinybird-arbeidsområder, slik at det er mulig å spørr datakilder, hente resultater fra API-endepunkter, og sende datafiler direkte fra assistenten. Denne integrasjonen strømlinjeformer arbeidsflyter for utviklere, dataanalytikere og andre brukere ved å la dem utføre databasespørringer, administrere data og samhandle med API-er innenfor utviklingsmiljøet sitt. Serveren støtter både SSE- og STDIO-modus, og gir fleksibilitet for ulike klientarkitekturer og bruksområder.

Liste over promptmaler

• Spørr Tinybird-datakilder: En promptmal som gjør det mulig for brukere å spørr Tinybird-datakilder via Tinybird Query API.

Liste over ressurser

(Ingen eksplisitte ressurser er oppgitt i den tilgjengelige informasjonen.)

Liste over verktøy

• Spørr Tinybird-datakilder: Lar deg utføre spørringer mot Tinybird-datakilder ved hjelp av Query API.
• Hent Tinybird API-endepunktresultater: Henter resultater fra eksisterende Tinybird API-endepunkter via HTTP-forespørsler.
• Last opp datafiler: Muliggjør opplasting av datafiler til Tinybird.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Dataanalyse og utforskning: Utviklere kan spørr og analysere data lagret i Tinybird direkte fra AI-assistenten, og strømlinjeformer datadrevne beslutningsprosesser.
• API-integrasjon: Hent enkelt resultater fra Tinybird API-endepunkter, og gjør det enklere å integrere analyse i andre applikasjoner eller dashbord.
• Automatiserte rapporter: Bruk AI-assistenten til å generere og levere periodiske analyserapporter ved å spørr Tinybird-datakilder.
• Datainntak og administrasjon: Last opp nye datafiler til Tinybird for sanntidsanalyse, slik at du raskt kan oppdatere og iterere analysearbeidsflyter.
• Automatisering av arbeidsflyter: Kombiner spørringer, opplasting og henting av data for ende-til-ende-automatisering av dataarbeidsflyter i utviklingsmiljøet.

Slik setter du det opp

Windsurf

(Ingen informasjon oppgitt.)

Claude

1. Forutsetninger: Sørg for at du har Tinybird-konto og arbeidsområde, Claude Desktop og uv installert.
2. Finn konfigurasjonsfilen:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
3. Legg til Tinybird MCP-server: Lim inn følgende i konfigurasjonsfilen din, og erstatt plassholderverdier:

   {
       "mcpServers": {
           "mcp-tinybird": {
               "command": "uvx",
               "args": [
                   "mcp-tinybird",
                   "stdio"
               ],
               "env": {
                   "TB_API_URL": "<TINYBIRD_API_URL>",
                   "TB_ADMIN_TOKEN": "<TINYBIRD_ADMIN_TOKEN>"
               }
           }
       }
   }
   

4. Lagre og start på nytt: Lagre filen og start Claude Desktop på nytt.
5. Verifiser: Sørg for at serveren kobler til og er tilgjengelig i Claude.

Sikring av API-nøkler

Miljøvariabler brukes for API-nøkler. Eksempel:

"env": {
    "TB_API_URL": "<TINYBIRD_API_URL>",
    "TB_ADMIN_TOKEN": "<TINYBIRD_ADMIN_TOKEN>"
}

Cursor

(Ingen informasjon oppgitt.)

Cline

(Ingen informasjon oppgitt.)

Hvordan bruke denne MCP-serveren i flows

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flowen og koble den til AI-agenten din:

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

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

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

Oversikt

En rask vurdering: Tinybird MCP-serveren har tydelige oppsettinstruksjoner for Claude og grunnleggende verktøybeskrivelser, men mangler eksplisitt ressursdokumentasjon og tverrplattformoppsett. Verktøysettet er fokusert og praktisk for Tinybird-arbeidsflyter, men fraværet av ressurs- og samplinginformasjon begrenser avanserte MCP-scenarier.

MCP-score

Vurdering:
Basert på informasjonen og tabellene over, vil jeg gi denne MCP-serveren en score på 6/10. Den er solid for Tinybird-brukere med god grunnleggende integrasjon og sikkerhetspraksis, men mangler noe dokumentasjon og avanserte MCP-funksjoner.