
InfluxDB
FlowHunt'u InfluxDB MCP Server ile entegre ederek zaman serisi veri yönetimini otomatikleştirin, kaynak organizasyonunu kolaylaştırın ve InfluxDB veri kümelerin...

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.
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.
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.
influxdb://orgs): InfluxDB örneğinde bulunan tüm kuruluşları gösterir.influxdb://buckets): İlgili meta verilerle birlikte tüm kovaları gösterir.influxdb://bucket/{bucketName}/measurements): Belirli bir kovadaki tüm ölçümleri listeler.influxdb://query/{orgName}/{fluxQuery}): Bir Flux sorgusu çalıştırır ve sonucu kaynak olarak döndürür.Bilgisayarınızda Node.js’in kurulu olduğundan emin olun.
Windsurf yapılandırma dosyasını (örn. windsurf.json veya eşdeğeri) açın.
InfluxDB MCP Sunucusunu mcpServers nesnesine ekleyin:
{
"mcpServers": {
"influxdb-mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"@idoru/influxdb-mcp-server@latest",
"serve"
]
}
}
}
Dosyayı kaydedin ve Windsurf’u yeniden başlatın.
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}"
}
}
}
}
Node.js yüklü değilse kurun.
Claude’un yapılandırma dosyasını bulun.
InfluxDB MCP Sunucusunu mcpServers kısmına ekleyin:
{
"mcpServers": {
"influxdb-mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"@idoru/influxdb-mcp-server@latest",
"serve"
]
}
}
}
Değişiklikleri kaydedin ve Claude’u yeniden başlatın.
Kurulumu Claude arayüzünden doğrulayın.
API Anahtarlarını Güvenceye Alma
(Yukarıdaki Windsurf örneğine bakın.)
Node.js’in mevcut olduğundan emin olun.
Cursor’un ayarlarını veya yapılandırma dosyasını açın.
InfluxDB MCP Sunucusunu aşağıdakiyle ekleyin:
{
"mcpServers": {
"influxdb-mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"@idoru/influxdb-mcp-server@latest",
"serve"
]
}
}
}
Kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın.
MCP sunucu bağlantısını kontrol edin.
API Anahtarlarını Güvenceye Alma
(Yukarıdaki Windsurf örneğine bakın.)
Node.js’in kurulu olduğundan emin olun.
Cline’ın yapılandırma dosyasını düzenleyin.
mcpServers altında aşağıdakini ekleyin:
{
"mcpServers": {
"influxdb-mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"@idoru/influxdb-mcp-server@latest",
"serve"
]
}
}
}
Dosyayı kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.
Sunucunun Cline’da etkin olduğunu doğrulayın.
API Anahtarlarını Güvenceye Alma
(Yukarıdaki Windsurf örneğine bakın.)
FlowHunt’ta MCP kullanımı
MCP sunucularını FlowHunt akışınıza entegre etmek için, öncelikle akışınıza MCP bileşenini ekleyin ve YZ ajanınıza bağlayın:

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.
| Bölüm | Kullanılabilirlik | Detaylar/Notlar |
|---|---|---|
| Genel Bakış | ✅ | README.md’de sunulmuş |
| İstem Listesi | ✅ | flux-query-examples, line-protocol-guide |
| Kaynaklar Listesi | ✅ | orgs, buckets, bucket measurements, Flux sorgusu |
| Araçlar Listesi | ✅ | write-data, query-data, create-bucket, create-org |
| API Anahtarlarını Güvenceye Alma | ✅ | Yapılandırma bölümünde ortam değişkeni örneği |
| Örnekleme Desteği (değerlendirmede daha az önemli) | ⛔ | Belgede 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.
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.
| Lisansı Var mı? | ✅ (MIT) |
|---|---|
| En az bir aracı var mı | ✅ |
| Fork sayısı | 6 |
| Star sayısı | 13 |
Zaman serisi veri iş akışlarını otomatikleştirin ve YZ ajanlarınıza InfluxDB'ye doğrudan erişim kazandırın; FlowHunt'ta InfluxDB MCP Sunucusunu kullanın.

FlowHunt'u InfluxDB MCP Server ile entegre ederek zaman serisi veri yönetimini otomatikleştirin, kaynak organizasyonunu kolaylaştırın ve InfluxDB veri kümelerin...

Snowflake MCP Sunucusu, Model Context Protocol (MCP) aracılığıyla gelişmiş araçlar ve kaynaklar sunarak Snowflake veritabanlarıyla yapay zeka destekli etkileşim...

MCP Veritabanı Sunucusu, AI asistanları ve otomasyon araçları için SQLite, SQL Server, PostgreSQL ve MySQL gibi popüler veritabanlarına güvenli ve programatik e...
Çerez Onayı
Göz atma deneyiminizi geliştirmek ve trafiğimizi analiz etmek için çerezleri kullanıyoruz. See our privacy policy.