Apache IoTDB MCP Server

Co robi serwer „IoTDB” MCP?

Apache IoTDB MCP Server to implementacja Model Context Protocol (MCP) zaprojektowana do zapewnienia płynnej interakcji z bazą danych i możliwości business intelligence przez IoTDB – bazę danych szeregów czasowych. Działając jako pomost, umożliwia asystentom AI i klientom wykonywanie zapytań SQL do IoTDB, wspierając zadania analizy danych i zarządzania bezpośrednio przez język naturalny lub workflow programistyczne napędzane LLM. Programiści mogą używać serwera MCP do wykonywania zapytań do bazy, przeglądania informacji o schematach i pobierania metadanych, co zwiększa możliwość integracji IoTDB ze środowiskami deweloperskimi AI do zadań takich jak zapytania do danych szeregów czasowych i zarządzanie schematami baz danych.

Lista promptów

Serwer nie udostępnia żadnych promptów.

Lista zasobów

Serwer nie udostępnia żadnych zasobów.

Lista narzędzi

IoTDB MCP Server oferuje różne narzędzia w zależności od wybranego dialektu SQL („tree” lub „table”).

Model drzewny

• metadata_query
  • Wykonuje zapytania SHOW/COUNT w celu pobrania metadanych z bazy IoTDB.
  • Wejście: query_sql (string) – zapytanie SQL SHOW/COUNT do wykonania.
  • Wyjście: Wynik zapytania jako tablica obiektów.
• select_query
  • Wykonuje zapytania SELECT, aby odczytać dane szeregów czasowych z bazy.
  • Wejście: query_sql (string) – zapytanie SQL SELECT do wykonania.
  • Wyjście: Wynik zapytania jako tablica obiektów.

Model tabelowy

Narzędzia zapytań

• read_query
  • Wykonuje zapytania SELECT w celu odczytu danych z bazy.
  • Wejście: query (string) – zapytanie SQL SELECT do wykonania.
  • Wyjście: Wynik zapytania jako tablica obiektów.

Narzędzia schematów

• list_tables
  • Pobiera listę wszystkich tabel w bazie.
  • Wejście: Brak.
  • Wyjście: Tablica nazw tabel.
• describe-table
  • Udostępnia informacje o schemacie wybranej tabeli.
  • Wejście: table_name (string) – nazwa tabeli do opisu.
  • Wyjście: Tablica definicji kolumn z nazwami i typami.

Przypadki użycia tego serwera MCP

• Zarządzanie bazą szeregów czasowych
  Łatwe zapytania, przeglądanie i zarządzanie dużą ilością danych szeregów czasowych przechowywanych w IoTDB bezpośrednio z poziomu asystentów AI lub narzędzi deweloperskich opartych na LLM.
• Eksploracja schematów
  Pobieranie i eksplorowanie schematów bazy danych, listowanie tabel oraz przegląd opisów tabel, aby zrozumieć i dokumentować strukturę bazy.
• Integracja z Business Intelligence
  Integracja danych IoTDB z workflow BI dzięki zapytaniom w języku naturalnym i analizie schematów, ułatwiając analitykę i raportowanie.
• Automatyczna analiza danych
  Użyj serwera MCP jako backendu dla zautomatyzowanych pipeline’ów analizy danych, gdzie LLM generuje i wykonuje zapytania SQL zgodnie z intencją użytkownika.
• Inspekcja metadanych
  Wykonywanie zapytań SHOW/COUNT w celu przeglądu metadanych bazy, wspierając monitoring, audyt i optymalizację.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowanego Pythona oraz menedżera pakietów uv.
2. Zainstaluj lub sklonuj repozytorium IoTDB MCP Server.
3. Edytuj plik konfiguracyjny Windsurf, aby dodać IoTDB MCP Server.
4. Użyj poniższego wycinka JSON w swojej konfiguracji:

   {
     "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"
         }
       }
     }
   }
   

5. Zapisz konfigurację i uruchom ponownie Windsurf.
6. Zweryfikuj, czy serwer działa i jest połączony.

Claude

1. Zainstaluj wymagane komponenty: Pythona, uv i IoTDB.
2. Sklonuj repozytorium IoTDB MCP Server.
3. Na MacOS edytuj ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json; na Windows %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json.
4. Dodaj wpis serwera MCP:

   {
     "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"
         }
       }
     }
   }
   

5. Zapisz zmiany i uruchom ponownie Claude Desktop.
6. Potwierdź, że serwer jest dostępny w Claude.

Cursor

1. Upewnij się, że Python, uv i IoTDB są zainstalowane.
2. Sklonuj repozytorium MCP server.
3. Edytuj konfigurację Cursor, aby uwzględnić serwer MCP.
4. Użyj poniższego 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"
         }
       }
     }
   }
   

5. Zapisz konfigurację i uruchom ponownie Cursor.
6. Upewnij się, że serwer MCP jest aktywny i responsywny.

Cline

1. Zainstaluj niezbędne zależności: Python, uv i IoTDB.
2. Sklonuj Apache IoTDB MCP Server.
3. Otwórz plik konfiguracyjny Cline.
4. Dodaj informacje o serwerze MCP jak poniżej:

   {
     "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"
         }
       }
     }
   }
   

5. Zapisz i uruchom ponownie Cline.
6. Sprawdź integrację serwera MCP.

Zabezpieczenie kluczy API
Dane uwierzytelniające, takie jak IOTDB_USER i IOTDB_PASSWORD, są zarządzane przez pole env w konfiguracji. Używaj zmiennych środowiskowych, aby uniknąć twardego kodowania wrażliwych danych. Przykład:

"env": {
  "IOTDB_HOST": "127.0.0.1",
  "IOTDB_PORT": "6667",
  "IOTDB_USER": "${IOTDB_USER}",
  "IOTDB_PASSWORD": "${IOTDB_PASSWORD}",
  "IOTDB_DATABASE": "test"
}

Ustaw te zmienne środowiskowe w swoim systemie przed uruchomieniem serwera.

Jak użyć tego MCP we flows

Używanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z workflow w FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połącz go z agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wklej dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami. Pamiętaj, aby zamienić “iotdb” na faktyczną nazwę twojego serwera MCP i podmienić URL na własny.

Przegląd

Nasza opinia

IoTDB MCP Server to minimalistyczna, wyspecjalizowana implementacja zapewniająca podstawowe narzędzia interakcji z bazą IoTDB. Brakuje jej zaawansowanych funkcji MCP, takich jak prompty, zasoby, korzenie czy sampling, ale bardzo dobrze spełnia rolę narzędzia do pracy z bazą szeregów czasowych. Konfiguracja jest dobrze udokumentowana dla Claude Desktop; pozostałe integracje są standardowe, choć wywnioskowane. To niszowy, ale solidny serwer MCP do workflow zorientowanych na bazy danych.

Wynik MCP