Tinybird MCP 服务器

一个可从任何 MCP 客户端与 Tinybird 工作区交互的 MCP 服务器。

功能

使用 Tinybird 查询 API 查询 Tinybird 数据源
通过 HTTP 请求获取现有 Tinybird API 端点的结果
推送数据文件

它支持 SSE 和 STDIO 两种模式。

使用示例

设置

安装

使用 MCP 包管理器

Smithery

通过 Smithery 自动为 Claude Desktop 安装 Tinybird MCP：

npx @smithery/cli install @tinybirdco/mcp-tinybird --client claude

mcp-get

您可以使用 mcp-get 安装 Tinybird MCP 服务器：

npx @michaellatman/mcp-get@latest install mcp-tinybird

前置条件

MCP 仍然非常新且在不断演进，我们建议您参考 MCP 文档来快速上手 MCP 基础。

您需要：

配置

1. 配置 Claude Desktop

根据您的操作系统创建以下文件：

在 MacOS 上：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

在 Windows 上：%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

将此模板粘贴到文件中，并将 <TINYBIRD_API_URL> 和 <TINYBIRD_ADMIN_TOKEN> 替换为您的 Tinybird API URL 和管理员令牌：

{
    "mcpServers": {
        "mcp-tinybird": {
            "command": "uvx",
            "args": [
                "mcp-tinybird",
                "stdio"
            ],
            "env": {
                "TB_API_URL": "<TINYBIRD_API_URL>",
                "TB_ADMIN_TOKEN": "<TINYBIRD_ADMIN_TOKEN>"
            }
        }
    }
}

2. 重新启动 Claude Desktop

SSE 模式

或者，您可以通过运行以下命令以 SSE 模式运行 MCP 服务器：

uvx mcp-tinybird sse

此模式适用于与支持 SSE 的 MCP 客户端（如 Web 应用）集成。

提示

服务器提供一个提示：

tinybird-default：假设您已在 Tinybird 中加载了一些数据并希望获得探索帮助。
- 需要一个 "topic" 参数，该参数定义您要探索的数据主题，例如 "Bluesky 数据" 或 "零售销售"。

您可以配置额外的提示工作流：

在您的工作区中创建一个具有此架构的提示数据源，并追加您的提示。MCP 在初始化时加载 prompts，因此您可以按需配置它：

SCHEMA >
    `name` String `json:$.name`,
    `description` String `json:$.description`,
    `timestamp` DateTime `json:$.timestamp`,
    `arguments` Array(String) `json:$.arguments[:]`,
    `prompt` String `json:$.prompt`

工具

服务器实现了多个工具以与 Tinybird 工作区交互：

list-data-sources：列出 Tinybird 工作区中的所有数据源
list-pipes：列出 Tinybird 工作区中的所有管道端点
get-data-source：根据其名称获取数据源的信息，包括架构
get-pipe：根据其名称获取管道端点的信息，包括其节点和 SQL 转换，以了解它提供了哪些洞察
request-pipe-data：通过 HTTP 请求从管道端点请求数据。管道端点可以有参数来过滤分析数据
run-select-query：允许对数据源运行选择查询以提取洞察
append-insight：向备忘资源添加新的业务洞察
llms-tinybird-docs：包含整个 Tinybird 产品文档，因此您可以使用它来获取有关 Tinybird 是什么、它做什么、API 参考等的上下文
save-event：这允许将事件发送到 Tinybird 数据源。使用它将用户生成的提示保存到提示数据源。MCP 服务器在初始化时从提示数据源获取数据，因此用户可以指示 LLM 遵循的工作流程
analyze-pipe：使用 Tinybird 分析 API 对管道端点查询运行 ClickHouse explain，并检查是否使用索引、排序键和分区键，并提出优化建议
push-datafile：从本地数据文件在 Tinybird 工作区中创建远程数据源或管道。使用文件系统 MCP 保存此 MCP 服务器生成的文件

开发

配置

如果您正在本地工作，请将两个环境变量添加到存储库根目录中的 .env 文件中：

TB_API_URL=
TB_ADMIN_TOKEN=

对于本地开发，更新您的 Claude Desktop 配置：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-tinybird_local": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/your/mcp-tinybird",
        "run",
        "mcp-tinybird",
        "stdio"
      ]
    }
  }
}

已发布服务器的配置

"mcpServers": {
  "mcp-tinybird": {
    "command": "uvx",
    "args": [
      "mcp-tinybird"
    ]
  }
}

构建和发布

准备包以进行分发：

同步依赖项并更新锁文件：

uv sync

构建包分发：

uv build

这将创建 dist/ 目录中的源和轮分布。

发布到 PyPI：

uv publish

注意：您需要通过环境变量或命令标志设置 PyPI 凭据：

令牌：--token 或 UV_PUBLISH_TOKEN
或用户名/密码：--username/UV_PUBLISH_USERNAME 和 --password/UV_PUBLISH_PASSWORD

调试

由于 MCP 服务器通过 stdio 运行，调试可能具有挑战性。为获得最佳调试体验，我们强烈建议使用 MCP 检查器。

您可以通过 npm 使用以下命令启动 MCP 检查器：

npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory /Users/alrocar/gr/mcp-tinybird run mcp-tinybird

启动后，检查器将显示一个 URL，您可以在浏览器中访问该 URL 以开始调试。

监控

要监控 MCP 服务器，您可以使用任何兼容的 Prometheus 客户端，例如 Grafana。了解如何监控您的 MCP 服务器此处。

tinybirdco/mcp-tinybird

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