AI-agent för GreptimeDB MCP-server
Integrera GreptimeDB:s Model Context Protocol (MCP)-server för att möjliggöra AI-assistenter med säker, strukturerad och ansvarsfull åtkomst till din tidsseriedatabas. Lista tabeller, läs data och utför SQL-frågor enkelt via ett kontrollerat gränssnitt – allt medan dataintegritet bibehålls och databashanteringen förenklas.
Säker & Strukturerad Databasåtkomst
Ge dina AI-agenter möjlighet att interagera säkert med GreptimeDB. MCP-servern ger detaljstyrd resurslistning, dataavläsning och SQL-exekvering via ett säkert, konfigurerbart protokoll – vilket säkerställer att varje åtkomst är kontrollerad och spårbar.
- Säkert protokoll.
- AI-assistenter får endast åtkomst till det du tillåter, vilket säkerställer databasens säkerhet och ansvarsfull användning.
- Tabellistning.
- Lista och upptäck tillgängliga tabeller i GreptimeDB via MCP-servern.
- Datautforskning.
- Läs tabelldata med strikta åtkomstkontroller för att göra analyser säkra och effektiva.
- Kontrollerad SQL-exekvering.
- Kör SQL-frågor genom ett hanterat gränssnitt och förhindra obehöriga operationer.
Flexibel Integrering & Konfiguration
Anslut snabbt GreptimeDB MCP-servern med dina favoritverktyg för AI, inklusive Claude Desktop. Konfigurera via miljövariabler eller kommandorad för smidig implementering i alla arbetsflöden.
- Enkel installation.
- Installera via pip, konfigurera via miljövariabler eller CLI och anslut direkt.
- Integration med AI-verktyg.
- Fungerar med Claude Desktop och Model Context Protocol Inspector för smidiga AI-arbetsflöden.
- Anpassningsbar miljö.
- Ställ in värd, port, inloggningsuppgifter och tidszon efter din infrastruktur.
Utvecklarvänlig & Öppen Källkod
Byggd för utvecklare – GreptimeDB MCP-server är öppen källkod, MIT-licensierad och stödjer robusta arbetsflöden för bidrag och felsökning. Utnyttja kraften i Python och GreptimeDB för skalbara, AI-drivna datalösningar.
- Öppen källkod.
- MIT-licensierad och helt transparent, vilket uppmuntrar till samarbete i communityn.
- Felsökningsverktyg.
- Använd MCP Inspector och Python-testsviter för robust utveckling och kvalitetssäkring.
- Inspirerad av communityn.
- Byggd på ledande MCP-serverimplementationer, med tacksamhet till bidragsgivare.
MCP-INTEGRATION
Tillgängliga verktyg för GreptimeDB MCP-integration
Följande verktyg finns tillgängliga som en del av GreptimeDB MCP-integrationen:
- list_resources
Lista alla tillgängliga tabeller i den anslutna GreptimeDB-databasen.
- read_resource
Läs och hämta data från en angiven tabell för datautforskning.
- list_tools
Lista alla tillgängliga verktyg som servern tillhandahåller för integrering och automatisering.
- call_tool
Kör ett SQL-kommando på GreptimeDB-databasen via ett kontrollerat gränssnitt.
- list_prompts
Lista alla tillgängliga promptmallar som kan användas för olika uppgifter.
- get_prompt
Hämta en specifik promptmall efter namn för användning i arbetsflöden.
Utforska säker AI-assisterad databasåtkomst
Se hur greptimedb-mcp-server möjliggör för AI-assistenter att säkert söka, analysera och interagera med dina GreptimeDB-databaser. Upplev ansvarsfull och strukturerad datautforskning redan idag.
Vad är GreptimeDB
GreptimeDB är en öppen, molnbaserad och realtidsobservabilitetsdatabas designad för enhetlig insamling, lagring och analys av mätvärden, loggar och spår. Byggd för hög prestanda och skalbarhet gör GreptimeDB det möjligt för organisationer att effektivt övervaka sin infrastruktur och sina applikationer i alla skala. Dess arkitektur möjliggör flexibel driftsättning som fristående instans eller som kluster, vilket gör den lämplig för moln, lokala och hybrida miljöer. GreptimeDB erbjuder en kostnadseffektiv lösning för observabilitet genom att integreras med moderna övervakningsstackar och stödjer SQL-liknande frågor för snabba insikter. Plattformen är betrodd av företag för att hantera storskaliga telemetri- och observabilitetsarbetsbelastningar med hög tillförlitlighet och låg latens, vilket gör den till ett idealiskt val för DevOps-, SRE- och data engineering-team.
Kapabiliteter
Vad vi kan göra med GreptimeDB
Med GreptimeDB kan användare effektivt hantera och analysera stora mängder observabilitetsdata och möjliggöra realtidsövervakning och handlingsbara insikter. Plattformens möjligheter stödjer ett brett spektrum av operativa och analytiska användningsområden, från infrastrukturövervakning till avancerad telemetrianalys.
- Enhetlig observabilitet
- Samla in och analysera mätvärden, loggar och spår från olika källor i en enda plattform.
- Realtidsanalys
- Utför högpresterande frågor för omedelbara insikter i systemhälsa och prestanda.
- Skalbara driftsättningar
- Distribuera som fristående instans eller skala ut som distribuerat kluster för ökande databehov.
- SQL-liknande frågespråk
- Använd bekant SQL-syntax för att utforska, sammanställa och visualisera observabilitetsdata.
- Sömlösa integrationer
- Koppla enkelt till populära övervaknings- och larmeringsverktyg för kompletta observabilitetsarbetsflöden.
Hur AI-agenter drar nytta av GreptimeDB
AI-agenter kan använda GreptimeDB för att få tillgång till realtidsdata med hög precision, vilket möjliggör automatiserad övervakning, avvikelsedetektering och dynamisk resursoptimering. Genom att interagera med GreptimeDB:s API:er och frågefunktioner kan AI-agenter snabbt upptäcka problem, trigga varningar och rekommendera eller utföra korrigerande åtgärder – vilket förbättrar systemets tillförlitlighet och operativa effektivitet utan manuell inblandning.