Apache IoTDB MCP Sunucusu

IoTDB MCP Server AI Integration Time-Series Database

MCP Sunucunuzu FlowHunt'ta barındırmak için bizimle iletişime geçin

FlowHunt, dahili sistemleriniz ile AI araçları arasında ek bir güvenlik katmanı sağlayarak MCP sunucularınızdan hangi araçlara erişilebileceği konusunda size ayrıntılı kontrol verir. Altyapımızda barındırılan MCP sunucuları, FlowHunt'ın chatbotu ile ChatGPT, Claude ve çeşitli AI editörleri gibi popüler AI platformlarıyla sorunsuz bir şekilde entegre edilebilir.

“IoTDB” MCP Sunucusu ne yapar?

Apache IoTDB MCP Sunucusu, IoTDB üzerinden sorunsuz veritabanı etkileşimi ve iş zekası yetenekleri sunmak için tasarlanmış bir Model Context Protocol (MCP) uygulamasıdır. Bir köprü görevi görerek, AI asistanları ve istemcilerin IoTDB üzerinde SQL sorguları çalıştırmasını sağlar; böylece veri analizi ve yönetim görevleri doğal dil veya programatik LLM tabanlı iş akışları aracılığıyla doğrudan desteklenir. Geliştiriciler MCP sunucusunu veritabanı sorguları yapmak, şema bilgilerini görüntülemek ve meta verileri almak için kullanabilir; bu sayede IoTDB’yi AI destekli geliştirme ortamlarına zaman serisi verisi sorgulama ve veritabanı şeması yönetimi gibi görevler için entegre etme yeteneği artar.

Prompt Listesi

Sunucu herhangi bir prompt sağlamaz.

Logo

İşinizi büyütmeye hazır mısınız?

Bugün ücretsiz denemenizi başlatın ve günler içinde sonuçları görün.

Kaynak Listesi

Sunucu herhangi bir kaynak sunmaz.

Araç Listesi

IoTDB MCP Sunucusu, seçilen SQL diyalektine (“tree” veya “table”) bağlı olarak farklı araçlar sunar.

Tree Modeli

  • metadata_query
    • IoTDB veritabanından meta veri almak için SHOW/COUNT sorguları çalıştırır.
    • Girdi: query_sql (string) – Çalıştırılacak SHOW/COUNT SQL sorgusu.
    • Çıktı: Nesne dizisi olarak sorgu sonuçları.
  • select_query
    • Veritabanından zaman serisi verisi okumak için SELECT sorguları çalıştırır.
    • Girdi: query_sql (string) – Çalıştırılacak SELECT SQL sorgusu.
    • Çıktı: Nesne dizisi olarak sorgu sonuçları.

Table Modeli

Sorgu Araçları

  • read_query
    • Veritabanından veri okumak için SELECT sorguları çalıştırır.
    • Girdi: query (string) – Çalıştırılacak SELECT SQL sorgusu.
    • Çıktı: Nesne dizisi olarak sorgu sonuçları.

Şema Araçları

  • list_tables
    • Veritabanındaki tüm tabloların listesini getirir.
    • Girdi: Yok.
    • Çıktı: Tablo adlarından oluşan dizi.
  • describe-table
    • Belirli bir tablo için şema bilgisi sunar.
    • Girdi: table_name (string) – Şeması görüntülenecek tablo adı.
    • Çıktı: Sütun adları ve tipleri ile kolon tanımları dizisi.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

  • Zaman Serisi Veritabanı Yönetimi
    IoTDB’de depolanan büyük ölçekli zaman serisi verileri AI asistanları veya LLM tabanlı geliştirici araçlarından kolayca sorgulayın, gözden geçirin ve yönetin.
  • Şema Keşfi
    Veritabanı şemasını alın ve keşfedin; tablo listelerini ve tablo açıklamalarını görüntüleyin; veritabanı yapısını anlamak ve belgelemek için kullanın.
  • İş Zekası Entegrasyonu
    IoTDB verilerini BI iş akışlarına doğal dil sorgulama ve şema analiziyle entegre edin; analitik ve raporlamayı kolaylaştırın.
  • Otomatik Veri Analitiği
    MCP sunucusunu, LLM’lerin kullanıcı amacına göre SQL sorguları oluşturup çalıştırdığı otomatik veri analizi hatlarının arka ucu olarak kullanın.
  • Meta Veri İnceleme
    Veritabanı meta verilerini görüntülemek için SHOW/COUNT sorguları çalıştırın; izleme, denetleme ve veritabanı optimizasyon görevlerinde yardımcı olur.

Nasıl Kurulur

Windsurf

  1. Python’un kurulu olduğundan ve uv paket yöneticisinin mevcut olduğundan emin olun.
  2. IoTDB MCP Sunucusu deposunu kurun veya klonlayın.
  3. Windsurf yapılandırma dosyasını düzenleyerek IoTDB MCP Sunucusunu ekleyin.
  4. Yapılandırmanıza aşağıdaki JSON parçasını ekleyin:
    {
      "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. Yapılandırmayı kaydedin ve Windsurf’u yeniden başlatın.
  6. Sunucunun çalıştığını ve bağlı olduğunu doğrulayın.

Claude

  1. Ön koşul olarak Python, uv ve IoTDB’yi kurun.
  2. IoTDB MCP Sunucusu deposunu klonlayın.
  3. MacOS’ta ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json dosyasını, Windows’ta %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json dosyasını düzenleyin.
  4. MCP sunucu girişini ekleyin:
    {
      "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. Değişiklikleri kaydedin ve Claude Desktop’u yeniden başlatın.
  6. Sunucunun Claude’da görünür olduğunu onaylayın.

Cursor

  1. Python, uv ve IoTDB’nin kurulu olduğundan emin olun.
  2. MCP sunucu deposunu klonlayın.
  3. Cursor konfigürasyonunu MCP sunucusunu içerecek şekilde düzenleyin.
  4. Aşağıdaki JSON’u kullanın:
    {
      "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. Yapılandırmayı kaydedin ve Cursor’ı yeniden başlatın.
  6. MCP sunucusunun aktif ve yanıt verir durumda olduğundan emin olun.

Cline

  1. Gerekli bağımlılıkları kurun: Python, uv ve IoTDB.
  2. Apache IoTDB MCP Sunucusunu klonlayın.
  3. Cline’ın yapılandırma dosyasını açın.
  4. MCP sunucu bilgisini aşağıdaki gibi ekleyin:
    {
      "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. Kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.
  6. MCP sunucu entegrasyonunu kontrol edin.

API Anahtarlarını Güvenli Hale Getirme
IOTDB_USER ve IOTDB_PASSWORD gibi API kimlik bilgileri yapılandırmada env alanı üzerinden yönetilir. Hassas verileri sabit kodlamaktan kaçınmak için ortam değişkenleri kullanın. Örnek:

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

Ve sunucuyu başlatmadan önce bu ortam değişkenlerini sisteminizde ayarlayın.

Bu MCP’yi flow’larda nasıl kullanırsınız

FlowHunt’ta MCP kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, önce MCP bileşenini flow’unuza ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:

FlowHunt MCP flow

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümünde, MCP sunucu detaylarınızı şu JSON ile girin:

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

Yapılandırma tamamlandığında, AI ajanı bu MCP’yi tüm fonksiyon ve yeteneklerine erişebilen bir araç olarak kullanabilir. “iotdb” adını kendi MCP sunucu adınızla ve URL’yi kendi MCP sunucu URL’inizle değiştirdiğinizden emin olun.


Genel Bakış

BölümKullanılabilirlikDetaylar/Notlar
Genel Bakış
Prompt ListesiPrompt sağlanmıyor
Kaynak ListesiKaynak sunulmuyor
Araç ListesiYukarıdaki tree/table model araçlarına bakınız
API Anahtarlarını Güvenli Hale Getirmeconfig’de env kullanıyor
Örnekleme Desteği (değerlendirmede önemsiz)Belirtilmemiş

Bizim görüşümüz

IoTDB MCP Sunucusu, IoTDB için temel veritabanı etkileşim araçları sunan, odaklanmış ve minimal bir uygulamadır. Prompt, kaynak, kök ve örnekleme gibi gelişmiş MCP özelliklerine sahip değildir; ancak zaman serisi veritabanı erişimi özel kullanım senaryosunda oldukça uygundur. Kurulum dokümantasyonu Claude Desktop için iyi; diğer entegrasyonlar çıkarılabilir ama standarttır. Genel olarak, veritabanı merkezli iş akışları için niş ama sağlam bir MCP sunucusudur.

MCP Skoru

Lisansa Sahip✅ (Apache-2.0)
En az bir aracı var
Fork Sayısı10
Star Sayısı24

Sıkça sorulan sorular

IoTDB MCP Sunucusunu FlowHunt ile Deneyin

IoTDB'yi MCP Sunucusu ile bağlayarak AI iş akışlarında zaman serisi analitiğinizi ve veritabanı yönetiminizi güçlendirin. Sorunsuz SQL sorgulama, şema keşfi ve meta veri içgörülerini deneyimleyin.

Daha fazla bilgi

Apache IoTDB MCP Sunucusu
Apache IoTDB MCP Sunucusu

Apache IoTDB MCP Sunucusu

FlowHunt'u Apache IoTDB Model Context Protocol (MCP) Sunucusu ile entegre ederek gelişmiş iş zekası, yüksek performanslı SQL sorgulama, çoklu diyalekt desteği v...

4 dakika okuma
AI IoTDB +6
JDBC MCP Sunucusu
JDBC MCP Sunucusu

JDBC MCP Sunucusu

JDBC MCP Sunucusu, AI asistanları ile ilişkisel veritabanları arasında JDBC standardı kullanarak sorunsuz entegrasyon sağlar. AI ajanlarının veritabanı sorgular...

4 dakika okuma
AI MCP +5
YDB MCP Sunucu Entegrasyonu
YDB MCP Sunucu Entegrasyonu

YDB MCP Sunucu Entegrasyonu

YDB MCP Sunucu, AI asistanları ve LLM'leri YDB veritabanlarıyla buluşturur; doğal dil ile erişim, sorgulama ve YDB örneklerinin yönetimini sağlar. AI destekli i...

4 dakika okuma
AI MCP +5