Serveur MCP InfluxDB

Que fait le serveur MCP “InfluxDB” ?

Le serveur MCP InfluxDB est un serveur Model Context Protocol (MCP) conçu pour fournir un accès fluide à une instance InfluxDB via l’API OSS v2 d’InfluxDB. Il agit comme un outil intermédiaire connectant les assistants IA aux données de séries temporelles stockées dans InfluxDB, permettant des workflows améliorés pour les développeurs et les systèmes IA. Grâce à son interface standardisée, le serveur expose à la fois des ressources (telles que les organisations, buckets et mesures) et des outils (comme l’interrogation et l’écriture de données), permettant aux clients IA d’exécuter des requêtes, de gérer des buckets de données, ou d’intégrer de l’analytique temporelle dans leurs applications. Cette intégration robuste garantit que les développeurs peuvent automatiser la gestion des données, rationaliser leurs processus de développement et enrichir l’intelligence de leurs applications en exploitant des données en temps réel et historiques d’InfluxDB.

Liste des prompts

• flux-query-examples : Propose des modèles courants de requêtes Flux pour simplifier la rédaction et l’exécution des requêtes types InfluxDB.
• line-protocol-guide : Fournit un guide et un modèle pour utiliser le format line protocol d’InfluxDB, facilitant les opérations d’écriture des données.

Liste des ressources

• Liste des organisations (influxdb://orgs) : Affiche toutes les organisations présentes dans l’instance InfluxDB.
• Liste des buckets (influxdb://buckets) : Montre tous les buckets avec leurs métadonnées associées.
• Mesures d’un bucket (influxdb://bucket/{bucketName}/measurements) : Liste toutes les mesures d’un bucket spécifié.
• Requête de données (influxdb://query/{orgName}/{fluxQuery}) : Exécute une requête Flux et retourne les résultats sous forme de ressource.

Liste des outils

• write-data : Écrit des données de séries temporelles au format line protocol d’InfluxDB. Paramètres : org, bucket, data et précision optionnelle.
• query-data : Exécute des requêtes Flux sur l’instance InfluxDB. Paramètres requis : org et query.
• create-bucket : Crée un nouveau bucket dans la base. Paramètres : name, orgID et période de rétention optionnelle.
• create-org : Crée une nouvelle organisation dans InfluxDB. Paramètres : nom et description optionnelle.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Interrogation de données temporelles : Exécutez facilement des requêtes Flux avancées sur les données InfluxDB, permettant aux développeurs et agents IA de récupérer, analyser et visualiser des séries temporelles.
• Ingestion automatisée de données : Automatisez l’écriture de points de données dans InfluxDB grâce au line protocol, pour rationaliser les pipelines IoT ou de télémétrie.
• Gestion de base de données : Créez de façon programmatique de nouvelles organisations et buckets, simplifiant la gestion d’infrastructures InfluxDB larges ou multi-locataires.
• Découverte de mesures : Listez dynamiquement les mesures disponibles dans un bucket, utile pour les applications devant s’adapter à des schémas de données évolutifs.
• Analytique assistée par IA : Permettez aux assistants IA d’accéder, contextualiser et manipuler les données InfluxDB dans des workflows d’analyse ou de surveillance plus larges.

Comment l’installer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js est installé sur votre machine.

2. Ouvrez le fichier de configuration Windsurf (ex : windsurf.json ou équivalent).

3. Ajoutez le serveur MCP InfluxDB dans l’objet mcpServers :

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

4. Enregistrez le fichier et redémarrez Windsurf.

5. Vérifiez que le serveur MCP InfluxDB apparaît bien dans la liste des serveurs MCP.

Sécurisation des clés API
Définissez les valeurs sensibles comme variables d’environnement. Exemple :

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

Claude

1. Installez Node.js si ce n’est pas déjà fait.

2. Localisez le fichier de configuration de Claude.

3. Ajoutez le serveur MCP InfluxDB dans mcpServers :

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

4. Enregistrez les modifications et redémarrez Claude.

5. Confirmez l’installation via l’interface Claude.

Sécurisation des clés API
(Voir l’exemple Windsurf ci-dessus.)

Cursor

1. Vérifiez que Node.js est présent.

2. Ouvrez les paramètres ou le fichier de configuration de Cursor.

3. Ajoutez le serveur MCP InfluxDB ainsi :

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

4. Enregistrez et redémarrez Cursor.

5. Vérifiez la connectivité du serveur MCP.

Sécurisation des clés API
(Voir l’exemple Windsurf ci-dessus.)

Cline

1. Assurez-vous que Node.js est installé.

2. Modifiez le fichier de configuration de Cline.

3. Insérez ce qui suit sous mcpServers :

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

4. Enregistrez le fichier et redémarrez Cline.

5. Vérifiez que le serveur est actif dans Cline.

Sécurisation des clés API
(Voir l’exemple Windsurf ci-dessus.)

Comment utiliser ce MCP dans les flux

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP avec ce format JSON :

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

Une fois configuré, l’agent IA peut utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à remplacer “influxdb-mcp” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre propre serveur.

Aperçu

Prise en charge des Roots : ⛔ Non mentionné

Sur la base de ce qui précède, ce serveur MCP est bien documenté pour ses fonctionnalités principales d’intégration InfluxDB. Il expose clairement les ressources et outils, inclut des modèles de prompt et fournit de bonnes instructions d’installation. Cependant, des fonctionnalités MCP avancées telles que roots et sampling ne sont pas documentées, ce qui limite légèrement son extensibilité pour certains workflows.

Notre avis

C’est un serveur MCP robuste et pratique pour InfluxDB, avec une utilité claire pour la gestion des données temporelles et les tâches d’automatisation. Il obtient une excellente note pour l’usage développeur, même s’il manque de documentation sur les fonctionnalités MCP avancées.

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