InfluxDB MCP Server

Co robi MCP Server „InfluxDB”?

InfluxDB MCP Server to serwer Model Context Protocol (MCP) zaprojektowany, by zapewnić płynny dostęp do instancji InfluxDB za pomocą OSS API v2. Działa jako pośrednik łączący asystentów AI z danymi szeregów czasowych przechowywanymi w InfluxDB, umożliwiając lepsze workflowy dla deweloperów i systemów AI. Dzięki ustandaryzowanemu interfejsowi serwer udostępnia zarówno zasoby (takie jak organizacje, buckety i pomiary), jak i narzędzia (np. do zapytań i zapisu danych), umożliwiając klientom AI wykonywanie takich zadań jak realizacja zapytań do bazy, zarządzanie bucketami czy integracja analityki szeregów czasowych z własnymi aplikacjami. Ta solidna integracja pozwala automatyzować obsługę danych, usprawniać procesy deweloperskie i wzmacniać inteligencję aplikacji poprzez wykorzystanie danych historycznych i bieżących z InfluxDB.

Lista promptów

• flux-query-examples: Udostępnia typowe szablony zapytań Flux, upraszczając pisanie i uruchamianie standardowych zapytań InfluxDB.
• line-protocol-guide: Zawiera przewodnik i szablon korzystania z formatu line protocol InfluxDB, wspierając operacje zapisu danych.

Lista zasobów

• Lista organizacji (influxdb://orgs): Wyświetla wszystkie organizacje obecne w instancji InfluxDB.
• Lista bucketów (influxdb://buckets): Pokazuje wszystkie buckety wraz z powiązanymi metadanymi.
• Pomiary bucketów (influxdb://bucket/{bucketName}/measurements): Pokazuje wszystkie pomiary w danym buckecie.
• Zapytanie danych (influxdb://query/{orgName}/{fluxQuery}): Wykonuje zapytanie Flux i zwraca wyniki jako zasób.

Lista narzędzi

• write-data: Zapis danych szeregów czasowych w formacie line protocol InfluxDB. Parametry: org, bucket, data i opcjonalnie precision.
• query-data: Wykonuje zapytania Flux do instancji InfluxDB. Wymaga parametrów org i query.
• create-bucket: Tworzy nowy bucket w bazie. Parametry: name, orgID i opcjonalnie okres retencji.
• create-org: Tworzy nową organizację w InfluxDB. Parametry: name i opcjonalnie opis.

Przykładowe zastosowania tego MCP Servera

• Zapytania do danych szeregów czasowych: Łatwe uruchamianie zaawansowanych zapytań Flux na danych InfluxDB, umożliwiając deweloperom i agentom AI pobieranie, analizę i wizualizację danych szeregów czasowych.
• Automatyczny import danych: Automatyzacja procesu zapisywania punktów danych do InfluxDB przy użyciu line protocol, usprawniając telemetrię IoT i pipeline’y telemetryczne.
• Zarządzanie bazą danych: Programowe tworzenie nowych organizacji i bucketów, upraszczając zarządzanie infrastrukturą przy dużych lub wielotenanckich wdrożeniach InfluxDB.
• Odkrywanie pomiarów: Dynamiczne listowanie dostępnych pomiarów w buckecie, wspierające aplikacje, które muszą dostosowywać się do zmieniających się schematów danych.
• Analityka wspierana przez AI: Pozwala asystentom AI prezentować, kontekstualizować i przetwarzać dane InfluxDB jako część szerszych workflowów analitycznych lub monitorujących.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że na twoim komputerze zainstalowany jest Node.js.

2. Otwórz plik konfiguracyjny Windsurf (np. windsurf.json lub odpowiednik).

3. Dodaj InfluxDB MCP Server do obiektu mcpServers:

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

4. Zapisz plik i zrestartuj Windsurf.

5. Zweryfikuj, czy InfluxDB MCP Server pojawił się na liście serwerów MCP.

Zabezpieczanie kluczy API
Ustaw wartości wrażliwe jako zmienne środowiskowe. Przykład:

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

Claude

1. Zainstaluj Node.js, jeśli jeszcze nie jest obecny.

2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny Claude.

3. Dodaj InfluxDB MCP Server do mcpServers:

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

4. Zapisz zmiany i zrestartuj Claude.

5. Potwierdź konfigurację przez interfejs Claude.

Zabezpieczanie kluczy API
(Patrz przykład w sekcji Windsurf.)

Cursor

1. Upewnij się, że Node.js jest obecny.

2. Otwórz ustawienia lub plik konfiguracyjny Cursor.

3. Dodaj InfluxDB MCP Server używając:

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

4. Zapisz i zrestartuj Cursor.

5. Sprawdź łączność serwera MCP.

Zabezpieczanie kluczy API
(Patrz przykład w sekcji Windsurf.)

Cline

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany.

2. Edytuj plik konfiguracyjny Cline.

3. Wstaw poniższe pod mcpServers:

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

4. Zapisz plik i zrestartuj Cline.

5. Zweryfikuj, czy serwer jest aktywny w Cline.

Zabezpieczanie kluczy API
(Patrz przykład w sekcji Windsurf.)

Jak używać tego MCP w flowach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z workflowem FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do flowa i połączenia go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, by otworzyć panel konfiguracyjny. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wklej dane serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjonalnościami i możliwościami. Pamiętaj, aby zamienić “influxdb-mcp” na rzeczywistą nazwę swojego serwera MCP i podmienić URL na własny adres serwera MCP.

Przegląd

Wsparcie dla roots: ⛔ Brak wzmianki

Na podstawie powyższego, ten serwer MCP jest dobrze udokumentowany pod kątem podstawowych funkcji integracyjnych z InfluxDB. Wyraźnie udostępnia zasoby i narzędzia, zawiera szablony promptów i oferuje dobre wskazówki konfiguracyjne. Jednak zaawansowane funkcje MCP, takie jak roots i sampling, nie są udokumentowane, co nieznacznie ogranicza jego rozszerzalność dla niektórych workflowów.

Nasza opinia

To solidny, praktyczny MCP Server dla InfluxDB o wyraźnych korzyściach dla zadań związanych z danymi szeregów czasowych i automatyzacją. Oceniany wysoko pod kątem praktycznego wykorzystania przez deweloperów, choć brakuje dokumentacji zaawansowanych funkcji MCP.

MCP Score