🚀 小型鸟 MCP 服务器
小型鸟 MCP 服务器是一款用于数据分析和数据管道管理的工具，支持通过命令行界面与 Tinybird 平台进行交互。本文档将详细介绍其功能、安装步骤、配置方法以及使用示例。
🚀 快速开始
Tinybird MCP 服务器可助力用户进行数据分析和数据管道管理，通过命令行界面与 Tinybird 平台交互。下面将详细介绍其安装、配置等操作。
✨ 主要特性
核心功能
- 数据源管理：可列出和查看工作区中的数据源。
- 管道管理：能够列出和查看工作区中的管道端点及其 SQL 转换逻辑。
- 数据请求：通过 HTTP 请求获取管道端点的数据，且支持参数过滤。
- 查询执行：可直接在数据源上运行
SELECT查询以提取洞察。 - 文档访问：内置 Tinybird 产品文档，供 LLM 使用上下文信息。
- 事件记录：能将用户生成的提示保存到指定数据源。
- 性能分析：使用 Tinybird 分析 API 提供索引、排序键和分区键的优化建议。
扩展功能
- 数据文件推送：结合 Filesystem MCP，可从本地数据文件创建远程数据源或管道。
📦 安装指南
方法一：使用 uvx
uvx install mcp-tinybird
方法二：手动安装
- 克隆仓库：
git clone https://github.com/modelcontextprotocol/servers.git cd servers/tinybird - 安装依赖并构建：
uv sync && uv build
🔧 配置
在根目录下创建一个 .env 文件，添加以下内容：
TB_API_URL=
TB_ADMIN_TOKEN=
更新 Claude Desktop 配置：
{
"mcpServers": {
"mcp-tinybird_local": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/path/to/your/mcp-tinybird",
"run",
"mcp-tinybird",
"stdio"
]
}
}
}
💻 使用示例
基础用法
-
列出工作区中的数据源：
mcp-tinybird list data-sources -
获取特定数据源的详细信息：
mcp-tinybird get data-source "your_data_source_name"
高级用法
-
请求管道端点的数据：
# 通过指定参数过滤数据 mcp-tinybird request pipe "your_pipe_name" --params "param1=value1¶m2=value2" -
执行自定义查询：
# 执行自定义的 SELECT 查询 mcp-tinybird run-select-query "SELECT column1, COUNT(*) FROM your_table GROUP BY column1" -
分析管道端点的性能：
# 分析指定管道端点的性能 mcp-tinybird analyze pipe "your_pipe_name"
📚 详细文档
开发指南
项目结构
mcp-tinybird/
├── src/
│ ├── main.py # 主程序入口
│ ├── commands/ # 各功能命令的实现模块
│ └── resources/ # 资源文件，如文档等
└── README.md # 项目说明文档
运行与调试
-
开发环境启动：
uv run mcp-tinybird stdio -
使用 MCP 检查器进行调试：
npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory /path/to/mcp-tinybird run mcp-tinybird
打包与发布
-
同步依赖并构建：
uv sync && uv build -
发布到 PyPI：
uv publish --token your_pypi_token
监控与优化
为了监控 MCP 服务器，可以集成 Prometheus 和 Grafana。具体方法请参考 监控指南。
更多详细信息，请访问 Tinybird 官方文档 或联系技术支持。