Servidor GreptimeDB MCP

O que faz o servidor MCP “greptimedb”?

O servidor greptimedb MCP (Model Context Protocol) é uma ferramenta projetada para conectar assistentes de IA ao GreptimeDB, um poderoso banco de dados de séries temporais. Ele permite que agentes de IA interajam com segurança e eficiência com o GreptimeDB, fornecendo acesso estruturado às funcionalidades do banco de dados. Isso inclui capacidades como listar tabelas, ler dados de tabelas e executar consultas SQL — tudo por meio de primitivas MCP bem definidas. Ao expor essas ações de maneira controlada, o greptimedb-mcp-server aprimora fluxos de desenvolvimento, permitindo que ferramentas e assistentes baseados em IA analisem, explorem e gerenciem o conteúdo do banco de dados de forma segura e programática. Essa abordagem promove acesso responsável aos dados, enquanto possibilita interações ricas e contextuais para análise, relatórios e automação.

Lista de Prompts

• list_prompts
  Lista todos os prompts/modelos disponíveis para interação.
• get_prompt
  Recupera um prompt específico pelo nome.

Lista de Recursos

• list_resources
  Lista as tabelas do banco de dados disponíveis no GreptimeDB.
• read_resource
  Lê dados de uma tabela/recurso especificado no banco de dados.

Lista de Ferramentas

• list_tools
  Lista todas as ferramentas executáveis fornecidas pelo servidor.
• call_tool
  Executa um comando SQL no banco de dados GreptimeDB.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Descoberta de Tabelas do Banco de Dados
  Assistentes de IA podem enumerar todas as tabelas em uma instância do GreptimeDB, auxiliando na exploração de esquemas e mapeamento de dados para análises e relatórios.
• Consulta e Análise de Dados
  Agentes podem executar consultas SQL para extrair, agregar ou analisar dados de séries temporais, suportando casos de uso que vão desde monitoramento até análise de tendências.
• Recuperação Contextual de Dados
  Permite que agentes de IA obtenham dados específicos de tabelas como contexto para tarefas de LLM, como geração de resumos, detecção de anomalias ou previsões.
• Geração Automatizada de Relatórios
  Fluxos de trabalho automatizados ou baseados em IA podem usar o servidor para gerar relatórios periódicos consultando os dados mais recentes do GreptimeDB.
• Gestão Assistida de Dados
  Desenvolvedores podem usar IA para gerenciar e inspecionar interativamente o conteúdo do GreptimeDB, aumentando a produtividade em fluxos de engenharia de dados.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que Python e GreptimeDB estejam instalados.
2. Defina variáveis de ambiente ou forneça argumentos de linha de comando para conexão com o banco de dados (GREPTIMEDB_HOST, GREPTIMEDB_PORT, etc.).
3. Adicione o servidor MCP à sua configuração do Windsurf:

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

4. Salve sua configuração e reinicie o Windsurf.
5. Verifique se o servidor está disponível na sua lista de ferramentas.

Segurança das chaves de API:

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

Claude

1. Instale o servidor: pip install greptimedb-mcp-server
2. Edite o arquivo claude_desktop_config.json (veja o README para o caminho).
3. Adicione:

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

4. Salve e reinicie o Claude Desktop.
5. Confirme a disponibilidade do servidor MCP na interface do Claude.

Cursor

1. Instale o greptimedb-mcp-server via pip.
2. Localize o arquivo de configuração do Cursor para servidores MCP.
3. Insira:

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

4. Salve e reinicie o Cursor.
5. Verifique o servidor nas integrações de ferramentas do Cursor.

Cline

1. Instale e configure o greptimedb-mcp-server conforme acima.
2. Edite a configuração do servidor MCP do Cline:

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

3. Salve e reinicie o Cline.
4. Valide se o servidor está acessível como ferramenta.

Observação sobre segurança das chaves de API

Sempre utilize variáveis de ambiente (não texto plano na configuração) para credenciais sensíveis:

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

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "greptimedb": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seumcpserver.exemplo/caminhodo/mcp/url"
  }
}

Uma vez configurado, o agente de IA estará apto a usar este MCP como uma ferramenta, com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar “greptimedb” pelo nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Com base nas informações acima, o greptimedb-mcp-server oferece sólidas primitivas MCP para acesso a banco de dados, ferramentas e gestão de prompts/recursos, mas não possui suporte explícito para sampling/roots. A documentação é clara e a configuração é direta para diversas plataformas.

Eu avaliaria este servidor MCP com nota 7/10 por suas funcionalidades práticas, documentação clara e observações de segurança, embora haja espaço para melhorias em recursos MCP avançados (sampling/roots) e modelos de prompt mais orientados ao usuário.

Pontuação MCP