InfluxDB MCP Sunucusu

InfluxDB MCP Sunucusu

FlowHunt akışlarınızı InfluxDB’ye bağlayarak gerçek zamanlı zaman serisi analitiği, otomatik veri alımı ve veritabanı yönetimi sağlayın—daha akıllı, otomatik içgörüler için yapay zekadan yararlanın.

“InfluxDB” MCP Sunucusu ne yapar?

InfluxDB MCP Sunucusu, InfluxDB OSS API v2’yi kullanarak bir InfluxDB örneğine sorunsuz erişim sağlamak için tasarlanmış bir Model Context Protocol (MCP) sunucusudur. AI asistanlarını, InfluxDB’de depolanan zaman serisi verilerine bağlayan bir ara araç olarak görev yapar ve geliştiriciler ile YZ sistemleri için gelişmiş iş akışları sağlar. Standartlaştırılmış arayüzü sayesinde, sunucu hem kaynakları (örneğin kuruluşlar, kovalar ve ölçümler) hem de araçları (örneğin veri sorgulama ve yazma) ortaya çıkarır ve YZ istemcilerinin veritabanı sorguları yürütme, veri kovalarını yönetme veya uygulamalarına zaman serisi analitiği entegre etme gibi görevleri yerine getirmesini sağlar. Bu sağlam entegrasyon, geliştiricilerin veri işlemlerini otomatikleştirmesine, geliştirme süreçlerini kolaylaştırmasına ve uygulamalarının zekasını InfluxDB’den gerçek zamanlı ve geçmiş verileri kullanarak artırmasına olanak tanır.

İstem Listesi

  • flux-query-examples: Tipik InfluxDB sorgularının yazımını ve çalıştırılmasını kolaylaştıran yaygın Flux sorgu şablonları sağlar.
  • line-protocol-guide: InfluxDB’nin line protocol formatının kullanımına dair rehber ve şablon sunar, veri yazma işlemlerine yardımcı olur.

Kaynaklar Listesi

  • Kuruluşlar Listesi (influxdb://orgs): InfluxDB örneğinde bulunan tüm kuruluşları gösterir.
  • Kovalar Listesi (influxdb://buckets): İlgili meta verilerle birlikte tüm kovaları gösterir.
  • Kova Ölçümleri (influxdb://bucket/{bucketName}/measurements): Belirli bir kovadaki tüm ölçümleri listeler.
  • Veri Sorgulama (influxdb://query/{orgName}/{fluxQuery}): Bir Flux sorgusu çalıştırır ve sonucu kaynak olarak döndürür.

Araçlar Listesi

  • write-data: InfluxDB’nin line protocol formatında zaman serisi verisi yazın. Parametreler: org, bucket, data ve isteğe bağlı precision.
  • query-data: InfluxDB örneğinde Flux sorguları çalıştırır. Gerekli parametreler: org ve query.
  • create-bucket: Veritabanında yeni bir kova oluşturur. Parametreler: name, orgID ve isteğe bağlı saklama süresi.
  • create-org: InfluxDB’de yeni bir kuruluş oluşturur. Parametreler: name ve isteğe bağlı açıklama.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Senaryoları

  • Zaman Serisi Veri Sorgulama: InfluxDB verisi üzerinde gelişmiş Flux sorgularını kolayca çalıştırın; geliştiricilerin ve YZ ajanlarının zaman serisi verilerini almasına, analiz etmesine ve görselleştirmesine olanak tanır.
  • Otomatik Veri Alımı: Line protocol kullanarak InfluxDB’ye veri noktalarını otomatik olarak aktarma işlemini otomatikleştirin; IoT veya telemetri hatlarını kolaylaştırın.
  • Veritabanı Yönetimi: Yeni kuruluşlar ve kovalar programlı olarak oluşturulabilir; büyük veya çok kiracılı InfluxDB dağıtımları için altyapı yönetimini basitleştirir.
  • Ölçüm Keşfi: Bir kova içindeki mevcut ölçümleri dinamik olarak listeleyin; değişen veri şemalarına uyum sağlaması gereken uygulamalar için yardımcı olur.
  • YZ Destekli Analitik: YZ asistanlarının, InfluxDB verilerini daha geniş analitik veya izleme iş akışlarının bir parçası olarak yüzeye çıkarmasını, bağlama oturtmasını ve değiştirmesini sağlayın.

Nasıl kurulur?

Windsurf

  1. Bilgisayarınızda Node.js’in kurulu olduğundan emin olun.

  2. Windsurf yapılandırma dosyasını (örn. windsurf.json veya eşdeğeri) açın.

  3. InfluxDB MCP Sunucusunu mcpServers nesnesine ekleyin:

    {
      "mcpServers": {
        "influxdb-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": [
            "@idoru/influxdb-mcp-server@latest",
            "serve"
          ]
        }
      }
    }
    
  4. Dosyayı kaydedin ve Windsurf’u yeniden başlatın.

  5. InfluxDB MCP Sunucusunun MCP sunucu listesinde göründüğünü kontrol ederek doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenceye Alma
Hassas değerleri ortam değişkeni olarak ayarlayın. Örnek:

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

Claude

  1. Node.js yüklü değilse kurun.

  2. Claude’un yapılandırma dosyasını bulun.

  3. InfluxDB MCP Sunucusunu mcpServers kısmına ekleyin:

    {
      "mcpServers": {
        "influxdb-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": [
            "@idoru/influxdb-mcp-server@latest",
            "serve"
          ]
        }
      }
    }
    
  4. Değişiklikleri kaydedin ve Claude’u yeniden başlatın.

  5. Kurulumu Claude arayüzünden doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenceye Alma
(Yukarıdaki Windsurf örneğine bakın.)

Cursor

  1. Node.js’in mevcut olduğundan emin olun.

  2. Cursor’un ayarlarını veya yapılandırma dosyasını açın.

  3. InfluxDB MCP Sunucusunu aşağıdakiyle ekleyin:

    {
      "mcpServers": {
        "influxdb-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": [
            "@idoru/influxdb-mcp-server@latest",
            "serve"
          ]
        }
      }
    }
    
  4. Kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın.

  5. MCP sunucu bağlantısını kontrol edin.

API Anahtarlarını Güvenceye Alma
(Yukarıdaki Windsurf örneğine bakın.)

Cline

  1. Node.js’in kurulu olduğundan emin olun.

  2. Cline’ın yapılandırma dosyasını düzenleyin.

  3. mcpServers altında aşağıdakini ekleyin:

    {
      "mcpServers": {
        "influxdb-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": [
            "@idoru/influxdb-mcp-server@latest",
            "serve"
          ]
        }
      }
    }
    
  4. Dosyayı kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.

  5. Sunucunun Cline’da etkin olduğunu doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenceye Alma
(Yukarıdaki Windsurf örneğine bakın.)

Bu MCP’nin akışlarda kullanımı

FlowHunt’ta MCP kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt akışınıza entegre etmek için, öncelikle akışınıza MCP bileşenini ekleyin ve YZ ajanınıza bağlayın:

FlowHunt MCP flow

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırması bölümünde, MCP sunucunuzun ayrıntılarını şu JSON formatı ile girin:

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

Yapılandırma tamamlandığında, YZ ajanı artık bu MCP’yi bir araç olarak tüm işlev ve yetenekleriyle kullanabilir. “influxdb-mcp” kısmını, MCP sunucunuzun gerçek adıyla ve URL kısmını kendi MCP sunucunuzun adresiyle değiştirmeyi unutmayın.


Genel Bakış

BölümKullanılabilirlikDetaylar/Notlar
Genel BakışREADME.md’de sunulmuş
İstem Listesiflux-query-examples, line-protocol-guide
Kaynaklar Listesiorgs, buckets, bucket measurements, Flux sorgusu
Araçlar Listesiwrite-data, query-data, create-bucket, create-org
API Anahtarlarını Güvenceye AlmaYapılandırma bölümünde ortam değişkeni örneği
Örnekleme Desteği (değerlendirmede daha az önemli)Belgede belirtilmemiş

Kökler Desteği: ⛔ Belirtilmemiş


Yukarıdakilere göre, bu MCP sunucusu temel InfluxDB entegrasyon özellikleri için iyi belgelenmiştir. Kaynakları ve araçları açıkça sunmakta, istem şablonları içermekte ve iyi kurulum rehberliği sağlamaktadır. Ancak, kökler ve örnekleme gibi gelişmiş MCP özellikleri belgelenmemiştir; bu da bazı iş akışlarında genişletilebilirliğini biraz sınırlandırır.

Bizim görüşümüz

Bu, zaman serisi verisi ve otomasyon görevleri için net fayda sağlayan sağlam ve pratik bir InfluxDB MCP sunucusudur. Uygulamalı geliştirici kullanımı açısından yüksek puan alır, ancak gelişmiş MCP özellikleriyle ilgili belgeler eksiktir.

MCP Puanı

Lisansı Var mı?✅ (MIT)
En az bir aracı var mı
Fork sayısı6
Star sayısı13

Sıkça sorulan sorular

InfluxDB MCP Sunucusu ne yapar?

FlowHunt (veya diğer YZ asistanları) ile bir InfluxDB veritabanı arasında köprü kurar; standart bir MCP arayüzüyle zaman serisi verilerini sorgulamanızı, yazmanızı ve yönetmenizi sağlar—analitik, otomasyon ve iş akışı iyileştirmeleri sunar.

Hangi kaynaklar ve araçlar sunuluyor?

Kuruluşlar, kovalar, kova ölçümleri sunulur ve doğrudan Flux sorgularını destekler. Araçlar arasında veri yazma (line protocol), veri sorgulama, kova oluşturma ve kuruluş oluşturma vardır.

Veri alımını veya sorgulamayı nasıl otomatikleştirebilirim?

'write-data' aracıyla line protocol üzerinden otomatik veri alımı yapabilir veya 'query-data' aracıyla gelişmiş Flux sorguları gerçekleştirebilirsiniz—hepsi FlowHunt akışlarından erişilebilir.

InfluxDB'ye bağlanmak güvenli mi?

Evet, API belirteçlerinizi veya sırlarınızı ortam değişkenlerinde saklamalısınız; böylece kimlik bilgileriniz yapılandırma dosyalarına gömülmez.

Tipik kullanım senaryoları nelerdir?

YZ destekli zaman serisi analitiği, otomatik IoT telemetri hatları, kuruluşlar/kovalar için veritabanı yönetimi ve dinamik veri keşfi—hepsi FlowHunt içinde.

Kökler veya örnekleme gibi gelişmiş MCP özelliklerini destekliyor mu?

Kökler ve örnekleme bu sunucu için şu anda belgelenmemiştir, ancak tüm temel InfluxDB entegrasyon özellikleri sağlam şekilde desteklenmektedir.

InfluxDB'yi FlowHunt ile Entegre Edin

Zaman serisi veri iş akışlarını otomatikleştirin ve YZ ajanlarınıza InfluxDB'ye doğrudan erişim kazandırın; FlowHunt'ta InfluxDB MCP Sunucusunu kullanın.

Daha fazla bilgi

ModelContextProtocol (MCP) Sunucu Entegrasyonu
ModelContextProtocol (MCP) Sunucu Entegrasyonu

ModelContextProtocol (MCP) Sunucu Entegrasyonu

ModelContextProtocol (MCP) Sunucusu, AI ajanları ile harici veri kaynakları, API'ler ve servisler arasında bir köprü görevi görerek FlowHunt kullanıcılarının ba...

3 dakika okuma
AI Integration +4
MongoDB MCP Sunucusu
MongoDB MCP Sunucusu

MongoDB MCP Sunucusu

MongoDB MCP Sunucusu, AI asistanları ile MongoDB veritabanları arasında sorunsuz entegrasyon sağlar; doğrudan veritabanı yönetimi, sorgu otomasyonu ve veri alma...

4 dakika okuma
AI MCP +5
Apache IoTDB MCP Sunucusu
Apache IoTDB MCP Sunucusu

Apache IoTDB MCP Sunucusu

Apache IoTDB MCP Sunucusu, IoTDB zaman serisi veritabanının AI iş akışlarına sorunsuz bir şekilde entegre edilmesini sağlar; AI asistanlarının ve geliştirici ar...

5 dakika okuma
IoTDB MCP Server +4