GreptimeDB MCP Server

Ce face serverul MCP “greptimedb”?

Serverul greptimedb MCP (Model Context Protocol) este un instrument conceput pentru a conecta asistenții AI cu GreptimeDB, o bază de date puternică de tip time-series. Permite agenților AI să interacționeze securizat și eficient cu GreptimeDB, oferind acces structurat la funcționalitățile bazei de date. Acest lucru include capabilități precum listarea tabelelor, citirea datelor din tabele și executarea de interogări SQL—toate prin primitive MCP bine definite. Expunând aceste acțiuni într-un mod controlat, greptimedb-mcp-server îmbunătățește fluxurile de dezvoltare, permițând instrumentelor și asistenților AI să analizeze, exploreze și gestioneze conținutul bazei de date în siguranță și programatic. Această abordare favorizează accesul responsabil la date, susținând totodată interacțiuni bogate și conștiente de context pentru analiză, raportare și automatizare.

Lista de Prompts

• list_prompts
  Listează toate prompts/șabloanele disponibile pentru interacțiune.
• get_prompt
  Recuperează un prompt specific după nume.

Lista de Resurse

• list_resources
  Listează tabelele disponibile în GreptimeDB.
• read_resource
  Citește date dintr-o tabelă/resursă specificată din baza de date.

Lista de Instrumente

• list_tools
  Listează toate instrumentele executabile oferite de server.
• call_tool
  Execută o comandă SQL pe baza de date GreptimeDB.

Cazuri de utilizare ale acestui server MCP

• Descoperire tabele în baza de date
  Asistenții AI pot enumera toate tabelele dintr-o instanță GreptimeDB, ajutând la explorarea schemei și maparea datelor pentru analiză și raportare.
• Interogare și analiză de date
  Agenții pot executa interogări SQL pentru a extrage, agrega sau analiza date time-series, susținând cazuri de utilizare de la monitorizare la analiză de tendințe.
• Regăsire contextuală a datelor
  Permite agenților AI să extragă date din tabele ca context pentru sarcini LLM, precum generarea de rezumate, detecția anomaliilor sau prognoză.
• Raportare automată
  Fluxurile de lucru scriptate sau AI pot folosi serverul pentru a genera rapoarte periodice, interogând cele mai noi date din GreptimeDB.
• Management asistat al datelor
  Dezvoltatorii pot folosi AI pentru a gestiona și inspecta interactiv conținutul GreptimeDB, îmbunătățind productivitatea în ingineria datelor.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că Python și GreptimeDB sunt instalate.
2. Setează variabilele de mediu sau oferă argumente în linia de comandă pentru conexiunea la baza de date (GREPTIMEDB_HOST, GREPTIMEDB_PORT, etc.).
3. Adaugă serverul MCP în configurația Windsurf:

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

4. Salvează configurația și repornește Windsurf.
5. Verifică dacă serverul este disponibil în lista de instrumente.

Securizarea cheilor API:

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

Claude

1. Instalează serverul: pip install greptimedb-mcp-server
2. Editează claude_desktop_config.json (vezi README pentru cale).
3. Adaugă:

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

4. Salvează și repornește Claude Desktop.
5. Confirmă disponibilitatea serverului MCP în interfața Claude.

Cursor

1. Instalează greptimedb-mcp-server prin pip.
2. Găsește fișierul de configurare al Cursor pentru serverele MCP.
3. Inserează:

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

4. Salvează și repornește Cursor.
5. Verifică prezența serverului în integrarea de instrumente a Cursor.

Cline

1. Instalează și configurează greptimedb-mcp-server ca mai sus.
2. Editează configurația MCP server pentru Cline:

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

3. Salvează și repornește Cline.
4. Verifică dacă serverul este accesibil ca instrument.

Notă despre securizarea cheilor API

Folosește întotdeauna variabile de mediu (nu text clar în config) pentru credențiale sensibile:

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

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra serverele MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flow și conectează-o la agentul tău AI:

Dă click pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP a sistemului, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

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

După configurare, agentul AI va putea folosi acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “greptimedb” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu URL-ul serverului tău MCP.

Prezentare generală

Pe baza informațiilor de mai sus, greptimedb-mcp-server oferă primitive MCP solide pentru acces la bază de date, instrumentare și gestionarea prompts/resurse, dar nu are suport explicit pentru sampling/roots. Documentația este clară, iar configurarea este directă pentru mai multe platforme.

Aș acorda acestui server MCP nota 7/10 pentru caracteristicile practice, documentația clară și notițele de securitate, cu posibilitate de îmbunătățire la funcții MCP avansate (sampling/roots) și șabloane de prompt mai orientate spre utilizator.

Scor MCP