TDengine Query MCP Server

Ein Model Context Protocol (MCP)-Server, der schreibgeschützte TDengine-Datenbankabfragen für KI-Assistenten bereitstellt. Führen Sie Abfragen aus, erkunden Sie Datenbankstrukturen und untersuchen Sie Ihre Daten direkt aus Ihren KI-gestützten Tools.

Unterstützte KI-Tools

Dieser MCP-Server funktioniert mit jedem Tool, das das Model Context Protocol unterstützt, einschließlich:

Cursor-IDE : Einrichten in .cursor/mcp.json
Anthropic Claude : Verwendung mit einem kompatiblen MCP-Client
Andere MCP-kompatible KI-Assistenten : Befolgen Sie die MCP-Konfigurationsanweisungen des Tools

Funktionen und Einschränkungen

Was es bewirkt

✅ Führen Sie schreibgeschützte TDengine-Abfragen aus (nur SELECT, SHOW, DESCRIBE)
✅ Bereitstellung von Datenbank-/Stabilinformationen und Metadaten
✅ Liste der verfügbaren Datenbanken und Ställe

Was es nicht tut

❌ Schreibvorgänge ausführen (INSERT, UPDATE, DELETE, CREATE, ALTER usw.)
❌ Bereitstellung von Funktionen für Datenbankdesign oder Schemagenerierung
❌ Funktioniert als vollwertiges Datenbankverwaltungstool

Dieses Tool ist speziell für die Datenuntersuchung und -exploration durch schreibgeschützte Abfragen konzipiert. Es ist nicht für die Datenbankverwaltung, Schemaverwaltung oder Datenänderung vorgesehen.

Anwendung

Vom Quellcode ausführen

Die empfohlene Vorgehensweise zur Verwendung dieses MCP-Servers besteht darin, ihn direkt mit uv ohne Installation auszuführen. So sind sowohl Claude Desktop als auch Cursor in den folgenden Beispielen für die Verwendung konfiguriert.

Wenn Sie das Repository klonen möchten:

git clone https://github.com/Abeautifulsnow/tdengine-mcp.git
cd tdengine-mcp

Anschließend können Sie den Server direkt ausführen:

uv run src/tdengine_mcp_server -th 192.100.8.22 -db log -ll debug

Alternativ können Sie die .env Datei im Verzeichnis src/tdengine_mcp_server/ ändern, um die Umgebungsvariablen festzulegen und den Server mit dem folgenden Befehl auszuführen:

uv run src/tdengine_mcp_server

Wichtig: Die .env-Datei hat eine höhere Priorität als die Befehlszeilenargumente.

Von Pypi mit `pip` -Befehl installieren

# Install globally with pip
pip install tdengine_mcp_server

und führen Sie dann aus:

python -m tdengine_mcp_server -h

Installation mit dem `uvx` -Befehl

uvx tdengine-mcp-server -h

Installieren Sie von Smithery mit `npx` -Befehl

npx -y @smithery/cli@latest install @Abeautifulsnow/tdengine-mcp --client cursor --config '"{}"'

Sie können den Client nach der Option --client mit Alternativen wie claude , 'windsurf' usw. ändern. Sie können auch Folgendes verwenden: smithery/tdengine-mcp-server

Konfigurationsoptionen

.env-Datei

Umgebungsvariable	Beschreibung	Standard
LOG_LEVEL	Legen Sie die Protokollebene fest (DEBUG, INFO, WARN, ERROR).	INFO
TDENGINE_HOST	Datenbankhost für Umgebung	lokaler Host
TDENGINE_PORT	Datenbankport	6041
TDENGINE_USERNAME	Datenbankbenutzername	Wurzel
TDENGINE_PASSWORD	Datenbankkennwort	taosdata
TDENGINE_DATABASE	Datenbankname	Protokoll
TDENGINE_TIMEOUT	Legen Sie das Verbindungstimeout in Sekunden fest	30
TRANSPORT	Kontrollieren Sie den zu verwendenden Transport	stdio

CLI-Nutzung

$ python3 -m tdengine_mcp_server -h

usage: __main__.py [-h] [-th TAOS_HOST] [-tp TAOS_PORT] [-tu TAOS_USERNAME] [-pwd TAOS_PASSWORD] [-db TAOS_DATABASE] [-to TAOS_TIMEOUT] [-ll LOG_LEVEL]

TDengine MCP Server

options:
  -h, --help            show this help message and exit
  -th, --taos-host TAOS_HOST
                        TDengine host address. Default: `localhost`
  -tp, --taos-port TAOS_PORT
                        TDengine port number. Default: `6041`
  -tu, --taos-username TAOS_USERNAME
                        TDengine username. Default: `root`
  -pwd, --taos-password TAOS_PASSWORD
                        TDengine password. Default: `taosdata`
  -db, --taos-database TAOS_DATABASE
                        TDengine database name. Default: `default`
  -to, --taos-timeout TAOS_TIMEOUT
                        TDengine connection timeout. Default: `30`
  -ll, --log-level LOG_LEVEL
                        Log level. Default: `INFO`
  -trans, --transport {sse,stdio}
                        The transport to use. Default: `sse`

Integration mit KI-Assistenten

Ihr KI-Assistent kann über den MCP-Server mit TDengine-Datenbanken interagieren. Hier sind einige Beispiele:

Beispielabfragen:

Can you use the query tool to show me the first 10 records from the database?

I need to analyze our sales data. Can you run a SQL query to get the total sales per region for last month from the development database?

Can you list all the available databases we have?

Verwenden der TDengine MCP-Tools

Der TDengine Query MCP-Server bietet drei Haupttools, die Ihr KI-Assistent verwenden kann:

1. Abfrage

Führen Sie schreibgeschützte SQL-Abfragen für einen bestimmten stabilen Wert aus:

Use the query tool to run:

SELECT * FROM customers WHERE itemid > '2025-01-01' LIMIT 10;

2. Informationen

Erhalten Sie detaillierte Informationen zu Ihrem Stall:

Use the info tool to check the meta info about the specified stable.

DESCRIBE disks_info;

Sicherheitsüberlegungen

✅ Es sind nur schreibgeschützte Abfragen zulässig (AUSWÄHLEN, ANZEIGEN, BESCHREIBEN).

Fehlerbehebung

Verbindungsprobleme

Wenn Sie Verbindungsprobleme haben:

Überprüfen Sie Ihre Datenbankanmeldeinformationen in Ihrer MCP-Konfiguration
Stellen Sie sicher, dass der TDengine-Server läuft und zugänglich ist
Überprüfen Sie, ob Firewall-Regeln Verbindungen blockieren
Aktivieren Sie den Debug-Modus, indem Sie LOG_LEVEL in Ihrer Konfiguration festlegen

Häufige Fehler

Fehler: Abfrageausführung fehlgeschlagen

Überprüfen Sie Ihre SQL-Syntax
Stellen Sie sicher, dass Sie nur unterstützte Abfragetypen verwenden (SELECT, SHOW, DESCRIBE).
Stellen Sie sicher, dass Ihre Abfrage wirklich schreibgeschützt ist

Beitragen

Beiträge sind willkommen! Senden Sie gerne einen Pull Request.

Für weitere Informationen oder Support öffnen Sie bitte ein Problem im GitHub-Repository.

This server cannot be installed

security - not tested

license - permissive license

quality - not tested

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

Ein Model Context Protocol (MCP)-Server, der schreibgeschützte TDengine-Datenbankabfragen für KI-Assistenten bereitstellt, sodass Benutzer Abfragen ausführen, Datenbankstrukturen erkunden und Daten direkt aus KI-gestützten Tools untersuchen können.

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