Servidor Apache IoTDB MCP

O que faz o Servidor “IoTDB” MCP?

O IoTDB MCP Server da Apache é uma implementação do Model Context Protocol (MCP) projetada para fornecer interação perfeita com bancos de dados e capacidades de business intelligence através do IoTDB, um banco de dados de séries temporais. Atuando como uma ponte, ele permite que assistentes de IA e clientes executem consultas SQL no IoTDB, suportando tarefas de análise e gestão de dados diretamente via linguagem natural ou fluxos de trabalho programáticos impulsionados por LLM. Desenvolvedores podem usar o servidor MCP para realizar consultas ao banco de dados, visualizar informações de esquema e obter metadados, aprimorando a integração do IoTDB em ambientes de desenvolvimento com IA para tarefas como consultas de dados de séries temporais e gerenciamento de esquemas de banco de dados.

Lista de Prompts

O servidor não fornece nenhum prompt.

Lista de Recursos

O servidor não expõe nenhum recurso.

Lista de Ferramentas

O IoTDB MCP Server oferece diferentes ferramentas dependendo do dialeto SQL selecionado (“tree” ou “table”).

Modelo Tree

• metadata_query
  • Executa consultas SHOW/COUNT para recuperar metadados do banco de dados IoTDB.
  • Entrada: query_sql (string) – A consulta SQL SHOW/COUNT a ser executada.
  • Saída: Resultados da consulta como um array de objetos.
• select_query
  • Executa consultas SELECT para ler dados de séries temporais do banco de dados.
  • Entrada: query_sql (string) – A consulta SQL SELECT a ser executada.
  • Saída: Resultados da consulta como um array de objetos.

Modelo Table

Ferramentas de Consulta

• read_query
  • Executa consultas SELECT para ler dados do banco de dados.
  • Entrada: query (string) – A consulta SQL SELECT a ser executada.
  • Saída: Resultados da consulta como um array de objetos.

Ferramentas de Esquema

• list_tables
  • Recupera uma lista de todas as tabelas do banco de dados.
  • Entrada: Nenhuma.
  • Saída: Array com nomes das tabelas.
• describe-table
  • Fornece informações de esquema para uma tabela específica.
  • Entrada: table_name (string) – Nome da tabela a ser descrita.
  • Saída: Array de definições de colunas com nomes e tipos.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Gestão de Banco de Dados de Séries Temporais
  Consulte, navegue e gerencie facilmente grandes volumes de dados de séries temporais armazenados no IoTDB diretamente de assistentes de IA ou ferramentas de desenvolvimento com LLM.
• Exploração de Esquema
  Recupere e explore o esquema do banco de dados, obtenha listas de tabelas e veja descrições de tabelas para entender e documentar a estrutura do banco.
• Integração com Business Intelligence
  Integre dados do IoTDB em fluxos de BI com consultas em linguagem natural e análise de esquemas, facilitando análises e relatórios.
• Análises de Dados Automatizadas
  Utilize o servidor MCP como backend para pipelines de análise de dados automatizadas, onde LLMs geram e executam consultas SQL baseadas na intenção do usuário.
• Inspeção de Metadados
  Execute consultas SHOW/COUNT para visualizar metadados do banco de dados, auxiliando em monitoramento, auditoria e otimização.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de ter o Python instalado e o gerenciador de pacotes uv.
2. Instale ou clone o repositório do IoTDB MCP Server.
3. Edite o arquivo de configuração do Windsurf para adicionar o IoTDB MCP Server.
4. Use o seguinte trecho JSON na sua configuração:

   {
     "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. Salve a configuração e reinicie o Windsurf.
6. Verifique se o servidor está em execução e conectado.

Claude

1. Instale Python, uv e IoTDB como pré-requisitos.
2. Clone o repositório do IoTDB MCP Server.
3. No MacOS, edite ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json; no Windows, edite %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json.
4. Adicione a entrada do servidor 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. Salve as alterações e reinicie o Claude Desktop.
6. Confirme que o servidor está disponível no Claude.

Cursor

1. Certifique-se de que Python, uv e IoTDB estão instalados.
2. Clone o repositório do servidor MCP.
3. Edite a configuração do Cursor para incluir o servidor MCP.
4. Use o seguinte 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. Salve a configuração e reinicie o Cursor.
6. Certifique-se de que o servidor MCP está ativo e responsivo.

Cline

1. Instale as dependências necessárias: Python, uv e IoTDB.
2. Clone o Apache IoTDB MCP Server.
3. Abra o arquivo de configuração do Cline.
4. Adicione as informações do servidor MCP conforme mostrado:

   {
     "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. Salve e reinicie o Cline.
6. Verifique a integração do servidor MCP.

Protegendo as Chaves de API
Credenciais de API como IOTDB_USER e IOTDB_PASSWORD são gerenciadas via campo env na configuração. Use variáveis de ambiente para evitar codificar dados sensíveis. Exemplo:

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

E defina essas variáveis de ambiente em seu sistema antes de iniciar o servidor.

Como usar este MCP dentro dos fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo do FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP utilizando este formato JSON:

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

Uma vez configurado, o agente de IA estará apto a usar este MCP como ferramenta, com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar “iotdb” pelo nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Nossa opinião

O IoTDB MCP Server é uma implementação focada e minimalista que fornece ferramentas essenciais de interação com o banco de dados IoTDB. Ele não possui recursos MCP avançados como prompts, recursos, roots e sampling, mas é bem adequado para seu caso específico no acesso a bancos de dados de séries temporais. A configuração é bem documentada para o Claude Desktop; outras integrações são inferidas, porém padrão. No geral, é um servidor MCP de nicho, porém sólido, para fluxos centrados em banco de dados.

Pontuação MCP