GreptimeDB MCP 服务器

“greptimedb” MCP 服务器有什么作用？

greptimedb MCP（模型上下文协议）服务器是一款将 AI 助手与 GreptimeDB——强大的时序数据库——连接起来的工具。它为 AI 代理提供结构化安全的数据库功能访问，包括列出表、读取表数据和执行 SQL 查询等核心能力，全部通过明确的 MCP 原语暴露。通过受控方式开放这些操作，greptimedb-mcp-server 优化了开发流程，让 AI 工具和助手能够安全、编程化地分析、探索和管理数据库内容。这种方式既促进了负责任的数据访问，又支持了数据分析、报告与自动化的丰富场景和上下文感知交互。

提示词列表

• list_prompts
  列出所有可用的交互提示词/模板。
• get_prompt
  按名称获取指定提示词。

资源列表

• list_resources
  列出 GreptimeDB 中可用的数据库表。
• read_resource
  读取数据库中指定表/资源的数据。

工具列表

• list_tools
  列出服务器提供的所有可执行工具。
• call_tool
  在 GreptimeDB 数据库中执行 SQL 命令。

此 MCP 服务器的应用场景

• 数据库表发现
  AI 助手可以枚举 GreptimeDB 实例中的所有表，辅助模式探索与数据映射，便于分析和报告。
• 数据查询与分析
  代理可执行 SQL 查询以提取、聚合或分析时序数据，支持监控、趋势分析等多种场景。
• 上下文数据检索
  让 AI 代理可将特定表数据作为 LLM 任务的上下文，如摘要生成、异常检测或预测分析。
• 自动报告
  脚本化或 AI 驱动的工作流可通过服务器定期查询最新数据，自动生成报告。
• 辅助数据管理
  开发者可利用 AI 交互式管理和检查 GreptimeDB 内容，提高数据工程工作流的生产力。

如何搭建

Windsurf

1. 确保已安装 Python 和 GreptimeDB。
2. 设置环境变量或通过命令行参数提供数据库连接（GREPTIMEDB_HOST、GREPTIMEDB_PORT 等）。
3. 在 Windsurf 配置中添加 MCP 服务器：

   {
     "mcpServers": {
       "greptimedb": {
         "command": "greptimedb-mcp-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. 保存配置并重启 Windsurf。
5. 验证服务器是否显示在工具列表中。

API 密钥安全配置：

{
  "mcpServers": {
    "greptimedb": {
      "command": "greptimedb-mcp-server",
      "args": [],
      "env": {
        "GREPTIMEDB_USER": "your_user",
        "GREPTIMEDB_PASSWORD": "your_password"
      }
    }
  }
}

Claude

1. 安装服务器：pip install greptimedb-mcp-server
2. 编辑 claude_desktop_config.json（参见 README 获取路径）。
3. 添加：

   {
     "mcpServers": {
       "greptimedb": {
         "command": "greptimedb-mcp-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. 保存并重启 Claude Desktop。
5. 在 Claude UI 中确认 MCP 服务器已可用。

Cursor

1. 通过 pip 安装 greptimedb-mcp-server。
2. 找到 Cursor 的 MCP 服务器配置文件。
3. 插入：

   {
     "mcpServers": {
       "greptimedb": {
         "command": "greptimedb-mcp-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. 保存并重启 Cursor。
5. 在 Cursor 的工具集成中检查服务器。

Cline

1. 按上述方式安装并配置 greptimedb-mcp-server。
2. 编辑 Cline 的 MCP 服务器配置：

   {
     "mcpServers": {
       "greptimedb": {
         "command": "greptimedb-mcp-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

3. 保存并重启 Cline。
4. 验证服务器是否作为工具可用。

关于 API 密钥安全的说明

请始终通过环境变量（勿在配置文件中明文填写）设置敏感凭据：

{
  "mcpServers": {
    "greptimedb": {
      "command": "greptimedb-mcp-server",
      "args": [],
      "env": {
        "GREPTIMEDB_USER": "your_user",
        "GREPTIMEDB_PASSWORD": "your_password"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

如何在流程中使用该 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要将 MCP 服务器集成至 FlowHunt 工作流，请先在流程中添加 MCP 组件，并将其连接到您的 AI 代理：

点击 MCP 组件打开配置面板。在系统 MCP 配置部分，按以下 JSON 格式填写 MCP 服务器信息：

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

配置完成后，AI 代理即可作为工具使用该 MCP，访问其所有功能。请记得将 “greptimedb” 替换为您实际的 MCP 服务器名称，并将 URL 替换为您的 MCP 服务器地址。

总览

结合上述信息，greptimedb-mcp-server 提供了扎实的数据库访问、工具与提示词/资源管理 MCP 原语，但缺乏显式采样/roots 支持。文档清晰，适配多平台的入门配置也很直观。

我为此 MCP 服务器打分 7/10，其特性实用，文档清楚，安全性细节到位，但在高级 MCP 特性（如采样/roots）及更丰富用户导向提示模板方面还有提升空间。

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