Tinybird MCP サーバー
任意の MCP クライアントから Tinybird Workspace と対話するための MCP サーバー。
特徴
Tinybird クエリ API を使用して Tinybird データ ソースをクエリする
HTTPリクエストで既存のTinybird APIエンドポイントの結果を取得する
データファイルのプッシュ
SSE モードと STDIO モードの両方をサポートします。
Related MCP server: Lodestar MCP Server
使用例
設定
インストール
MCP パッケージマネージャーの使用
鍛冶屋
Smithery経由で Claude Desktop 用の Tinybird MCP を自動的にインストールするには:
mcp-get
mcp-getを使用して Tinybird MCP サーバーをインストールできます。
前提条件
MCP はまだ非常に新しく、進化を続けています。MCP の基本を理解して実行するには、 MCP ドキュメントに従うことをお勧めします。
必要なもの:
構成
1. Claudeデスクトップを設定する
OSに応じて次のファイルを作成します。
MacOSの場合: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows の場合: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
このテンプレートをファイルに貼り付け、 <TINYBIRD_API_URL>と<TINYBIRD_ADMIN_TOKEN>を Tinybird API URL と管理者トークンに置き換えます。
2. Claude Desktopを再起動します
SSEモード
あるいは、次のコマンドを実行して、MCP サーバーを SSE モードで実行することもできます。
このモードは、SSE をサポートする MCP クライアント (Web アプリなど) と統合する場合に便利です。
プロンプト
サーバーは単一のプロンプトを提供します:
tinybird-default : Tinybird にいくつかのデータがロードされており、それを探索するためのヘルプが必要であると想定します。
探索するデータのトピックを定義する「topic」引数が必要です (例: 「Bluesky データ」または「小売売上」)。
追加のプロンプトワークフローを構成できます。
このスキーマを使用してワークスペースにプロンプトデータソースを作成し、プロンプトを追加します。MCPは初期化時に
promptsを読み込むので、必要に応じて設定できます。
ツール
サーバーは、Tinybird Workspace と対話するためのいくつかのツールを実装しています。
list-data-sources: Tinybird ワークスペース内のすべてのデータソースを一覧表示しますlist-pipes: Tinybird ワークスペース内のすべてのパイプエンドポイントを一覧表示します。get-data-source: 指定された名前のデータ ソースの情報 (スキーマを含む) を取得します。get-pipe: 指定された名前のパイプ エンドポイントの情報 (ノードや SQL 変換など) を取得し、提供される洞察を理解します。request-pipe-data: HTTPリクエストを介してパイプエンドポイントからデータを要求します。パイプエンドポイントには、分析データをフィルタリングするためのパラメータを設定できます。run-select-query: データ ソースに対して選択クエリを実行して分析情報を抽出できます。append-insight: メモリソースに新しいビジネスインサイトを追加しますllms-tinybird-docs: Tinybird 製品のドキュメント全体が含まれているため、Tinybird の概要、機能、API リファレンスなどについてのコンテキストを取得するために使用できます。save-event: Tinybirdデータソースにイベントを送信できます。ユーザーが生成したプロンプトをpromptsデータソースに保存するために使用します。MCPサーバーは初期化時にpromptsデータソースからフィードを受け取るため、ユーザーはLLMにワークフローを指示できます。analyze-pipe: Tinybird analyze API を使用して、パイプエンドポイントクエリで ClickHouse explain を実行し、インデックス、ソートキー、パーティションキーが使用されているかどうかを確認し、最適化の提案を行います。push-datafile: ローカルデータファイルからTinybirdワークスペースにリモートデータソースまたはパイプを作成します。このMCPサーバーによって生成されたファイルを保存するには、ファイルシステムMCPを使用します。
発達
設定
ローカルで作業している場合は、リポジトリのルートにある.envファイルに 2 つの環境変数を追加します。
ローカル開発の場合は、Claude Desktop の構成を更新します。
建築と出版
配布用のパッケージを準備するには:
依存関係を同期し、ロックファイルを更新します。
パッケージディストリビューションをビルドします。
これにより、 dist/ディレクトリにソースとホイールのディストリビューションが作成されます。
PyPI に公開:
注: 環境変数またはコマンド フラグを使用して PyPI 資格情報を設定する必要があります。
トークン:
--tokenまたはUV_PUBLISH_TOKENまたはユーザー名/パスワード:
--username/UV_PUBLISH_USERNAMEおよび--password/UV_PUBLISH_PASSWORD
デバッグ
MCPサーバーはstdio経由で実行されるため、デバッグが困難になる場合があります。最適なデバッグ環境を実現するには、 MCP Inspectorの使用を強くお勧めします。
次のコマンドを使用して、 npm経由で MCP Inspector を起動できます。
起動すると、ブラウザでアクセスしてデバッグを開始できる URL がインスペクタに表示されます。
監視
MCPサーバーを監視するには、 Grafanaなどの互換性のあるPrometheusクライアントを使用できます。MCPサーバーの監視方法については、こちらをご覧ください。