Serverul InfluxDB MCP

Ce face Serverul “InfluxDB” MCP?

Serverul InfluxDB MCP este un server Model Context Protocol (MCP) conceput pentru a oferi acces facil la o instanță InfluxDB folosind OSS API v2. Acționează ca un instrument intermediar care conectează asistenții AI la datele de tip time-series stocate în InfluxDB, permițând fluxuri de lucru îmbunătățite pentru dezvoltatori și sisteme AI. Prin interfața sa standardizată, serverul expune atât resurse (precum organizații, bucket-uri și măsurători), cât și instrumente (precum interogarea și scrierea datelor), permițând clienților AI să efectueze sarcini ca executarea de interogări pe baza de date, gestionarea bucket-urilor de date sau integrarea analiticii time-series în aplicațiile lor. Această integrare robustă asigură că dezvoltatorii pot automatiza manipularea datelor, simplifica procesele de dezvoltare și crește inteligența aplicațiilor lor folosind date reale sau istorice din InfluxDB.

Listă de Prompts

• flux-query-examples: Oferă șabloane comune pentru interogări Flux pentru a simplifica scrierea și executarea interogărilor tipice InfluxDB.
• line-protocol-guide: Oferă un ghid și un șablon pentru folosirea formatului line protocol al InfluxDB, ajutând la operațiunile de scriere a datelor.

Listă de Resurse

• Listă Organizații (influxdb://orgs): Afișează toate organizațiile prezente în instanța InfluxDB.
• Listă Bucket-uri (influxdb://buckets): Afișează toate bucket-urile cu metadatele asociate.
• Măsurători Bucket (influxdb://bucket/{bucketName}/measurements): Listează toate măsurătorile dintr-un anumit bucket.
• Query Data (influxdb://query/{orgName}/{fluxQuery}): Execută o interogare Flux și returnează rezultatul ca resursă.

Listă de Instrumente

• write-data: Scrie date de tip time-series în formatul line protocol al InfluxDB. Parametri: org, bucket, data și opțional precizia.
• query-data: Execută interogări Flux pe instanța InfluxDB. Necesită parametrii org și query.
• create-bucket: Creează un bucket nou în baza de date. Parametri: name, orgID și, opțional, perioada de retenție.
• create-org: Creează o nouă organizație în InfluxDB. Parametri: name și, opțional, descriere.

Cazuri de utilizare ale acestui Server MCP

• Interogare Date Time-Series: Rulează ușor interogări Flux avansate pe datele InfluxDB, permițând dezvoltatorilor și agenților AI să recupereze, analizeze și vizualizeze datele time-series.
• Ingestie Automată de Date: Automatizează procesul de scriere a punctelor de date în InfluxDB folosind line protocol, facilitând pipeline-urile IoT sau de telemetrie.
• Management Bază de Date: Creează programatic organizații și bucket-uri noi, simplificând managementul infrastructurii pentru instanțe InfluxDB mari sau multi-tenant.
• Descoperire Măsurători: Listează dinamic măsurătorile disponibile într-un bucket, ajutând aplicațiile care trebuie să se adapteze la scheme de date în schimbare.
• Analitică asistată de AI: Permite asistenților AI să prezinte, contextualizeze și să manipuleze datele InfluxDB ca parte din fluxuri analitice sau de monitorizare mai largi.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că Node.js este instalat pe mașina ta.

2. Deschide fișierul de configurare Windsurf (ex: windsurf.json sau echivalent).

3. Adaugă Serverul InfluxDB MCP la obiectul mcpServers:

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

4. Salvează fișierul și repornește Windsurf.

5. Verifică dacă Serverul InfluxDB MCP apare în lista de servere MCP.

Securizarea cheilor API
Setează valorile sensibile ca variabile de mediu. Exemplu:

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

Claude

1. Instalează Node.js dacă nu este deja prezent.

2. Găsește fișierul de configurare al lui Claude.

3. Adaugă Serverul InfluxDB MCP la mcpServers:

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

4. Salvează modificările și repornește Claude.

5. Confirmă configurarea din interfața lui Claude.

Securizarea cheilor API
(Vezi exemplul de la Windsurf.)

Cursor

1. Asigură-te că Node.js este prezent.

2. Deschide setările sau fișierul de configurare al Cursor.

3. Adaugă Serverul InfluxDB MCP folosind:

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

4. Salvează și repornește Cursor.

5. Verifică conectivitatea serverului MCP.

Securizarea cheilor API
(Vezi exemplul de la Windsurf.)

Cline

1. Asigură-te că Node.js este instalat.

2. Editează fișierul de configurare al Cline.

3. Inserează următorul cod sub mcpServers:

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

4. Salvează fișierul și repornește Cline.

5. Validează că serverul este activ în Cline.

Securizarea cheilor API
(Vezi exemplul de la Windsurf.)

Cum se folosește acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul tău AI:

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

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

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

Prezentare generală

Suport Roots: ⛔ Nemenționat

Pe baza celor de mai sus, acest server MCP este bine documentat pentru funcțiile sale principale de integrare InfluxDB. Expune clar resursele și instrumentele, include șabloane de prompt și oferă ghidaj bun de configurare. Totuși, funcțiile MCP avansate precum roots și sampling nu sunt documentate, ceea ce limitează ușor extensibilitatea pentru unele fluxuri de lucru.

Părerea noastră

Acesta este un server MCP robust și practic pentru InfluxDB, cu utilitate clară pentru date time-series și sarcini de automatizare. Primește scoruri mari pentru utilizarea practică de către dezvoltatori, deși îi lipsește documentația pentru funcții MCP avansate.

Scor MCP