GreptimeDB MCP Server

Co robi MCP Server “greptimedb”?

greptimedb MCP Server (Model Context Protocol) to narzędzie zaprojektowane do połączenia asystentów AI z GreptimeDB, potężną bazą danych szeregów czasowych. Umożliwia agentom AI bezpieczną i wydajną interakcję z GreptimeDB, zapewniając uporządkowany dostęp do funkcji bazy danych. Obejmuje to takie możliwości jak listowanie tabel, odczyt danych z tabel oraz wykonywanie zapytań SQL — wszystko przez jasno zdefiniowane prymitywy MCP. Udostępniając te akcje w kontrolowany sposób, greptimedb-mcp-server usprawnia przepływy pracy deweloperskiej, pozwalając narzędziom i asystentom AI analizować, eksplorować i zarządzać zawartością bazy w sposób bezpieczny i programistyczny. Takie podejście sprzyja odpowiedzialnemu dostępowi do danych, umożliwiając bogate, kontekstowe interakcje w analizie danych, raportowaniu i automatyzacji.

Lista promptów

• list_prompts
  Wyświetla wszystkie dostępne prompty/szablony do interakcji.
• get_prompt
  Pobiera określony prompt według nazwy.

Lista zasobów

• list_resources
  Wyświetla tabele bazy danych dostępne w GreptimeDB.
• read_resource
  Odczytuje dane z podanej tabeli/zasobu w bazie danych.

Lista narzędzi

• list_tools
  Wyświetla wszystkie dostępne narzędzia oferowane przez serwer.
• call_tool
  Wykonuje polecenie SQL na bazie danych GreptimeDB.

Przykłady użycia tego serwera MCP

• Odkrywanie tabel bazy danych
  Asystenci AI mogą wyświetlić wszystkie tabele w instancji GreptimeDB, wspierając eksplorację schematów i mapowanie danych do analityki i raportowania.
• Zapytania i analiza danych
  Agenci mogą wykonywać zapytania SQL, aby wydobywać, agregować lub analizować dane szeregów czasowych, wspierając przypadki użycia od monitoringu po analizę trendów.
• Kontekstowe pobieranie danych
  Umożliwia agentom AI pobieranie danych z określonych tabel jako kontekst dla zadań LLM, jak generowanie podsumowań, wykrywanie anomalii czy prognozowanie.
• Automatyczne raportowanie
  Skryptowe lub sterowane AI przepływy pracy mogą wykorzystywać serwer do generowania okresowych raportów poprzez zapytania do najnowszych danych z GreptimeDB.
• Wspomagane zarządzanie danymi
  Programiści mogą interaktywnie zarządzać i przeglądać zawartość GreptimeDB za pomocą AI, zwiększając produktywność w pracy z danymi.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że Python i GreptimeDB są zainstalowane.
2. Ustaw zmienne środowiskowe lub podaj argumenty wiersza poleceń do połączenia z bazą danych (GREPTIMEDB_HOST, GREPTIMEDB_PORT itd.).
3. Dodaj serwer MCP do swojej konfiguracji Windsurf:

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

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
5. Sprawdź, czy serwer jest dostępny na liście narzędzi.

Zabezpieczanie kluczy API:

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

Claude

1. Zainstaluj serwer: pip install greptimedb-mcp-server
2. Edytuj plik claude_desktop_config.json (zobacz README po ścieżkę).
3. Dodaj:

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

4. Zapisz i zrestartuj Claude Desktop.
5. Potwierdź dostępność serwera MCP w interfejsie Claude.

Cursor

1. Zainstaluj greptimedb-mcp-server przez pip.
2. Znajdź plik konfiguracyjny Cursor dla serwerów MCP.
3. Wstaw:

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

4. Zapisz i zrestartuj Cursor.
5. Sprawdź serwer w integracjach narzędzi Cursor.

Cline

1. Zainstaluj i skonfiguruj greptimedb-mcp-server jak powyżej.
2. Edytuj konfigurację serwera MCP Cline:

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

3. Zapisz i zrestartuj Cline.
4. Zweryfikuj, czy serwer jest dostępny jako narzędzie.

Uwaga dotycząca zabezpieczania kluczy API

Zawsze używaj zmiennych środowiskowych (nie wpisuj jawnie w konfiguracji) dla poufnych danych:

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

Jak użyć tego MCP we flows

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z przepływem pracy FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połącz go z agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wklej dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

{
  "greptimedb": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://twojmcpserver.example/sciezka/do/mcp/url"
  }
}

Po skonfigurowaniu agent AI uzyska możliwość korzystania z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zamienić “greptimedb” na właściwą nazwę swojego serwera MCP i zastąpić URL własnym adresem MCP.

Przegląd

Na podstawie powyższych informacji, greptimedb-mcp-server oferuje solidne prymitywy MCP do dostępu do bazy danych, narzędzi oraz zarządzania promptami/zasobami, ale brakuje mu jawnej obsługi sampling/roots. Dokumentacja jest czytelna, a konfiguracja prosta na kilku platformach.

Oceniam ten serwer MCP na 7/10 za praktyczne funkcje, jasną dokumentację i bezpieczeństwo, choć z miejscem na rozwój zaawansowanych funkcji MCP (sampling/roots) oraz bardziej przyjaznych szablonów promptów.

Ocena MCP