Tinybird Mcp サーバー

MCP-Tinybirdとは？

MCP-Tinybirdは、Tinybirdcoという組織の下でGitHubにホストされているオープンソースプロジェクトです。これは、データパイプラインを効率的に構築および管理しようとする開発者にとって強力なツールとして機能します。このリポジトリは、Tinybirdの機能をさまざまなアプリケーションに統合することを容易にし、ユーザーがリアルタイムデータ処理と分析を活用できるように設計されています。

MCP-Tinybirdの特徴

• リアルタイムデータ処理：MCP-Tinybirdは、ユーザーがリアルタイムでデータを処理および分析できるようにし、即時の洞察を必要とするアプリケーションに最適です。
• ユーザーフレンドリーなインターフェース：このプロジェクトは、データパイプラインの管理を簡素化する直感的なインターフェースを提供し、すべてのスキルレベルの開発者がアクセスできるようにしています。
• オープンソース：オープンソースプロジェクトであるため、MCP-Tinybirdはコミュニティの貢献とコラボレーションを奨励し、開発者がその機能や機能性を向上させることができます。
• 統合機能：このリポジトリは、さまざまなデータソースやサービスとの統合をサポートし、データの取り込みと処理の柔軟性を提供します。
• ドキュメントとサポート：ユーザーが始めるための支援や問題解決のための包括的なドキュメントが用意されています。

MCP-Tinybirdの使い方

1. リポジトリをクローンする：まず、次のコマンドを使用してMCP-TinybirdリポジトリをGitHubからローカルマシンにクローンします。

   git clone https://github.com/tinybirdco/mcp-tinybird.git
   

2. 依存関係をインストールする：プロジェクトディレクトリに移動し、必要な依存関係をインストールします。これは通常、npmやyarnなどのパッケージマネージャを使用して行うことができます。

   cd mcp-tinybird
   npm install
   

3. 環境を設定する：リポジトリに提供されているドキュメントに従って、環境変数や設定ファイルを設定します。

4. アプリケーションを実行する：データ処理を開始するためにアプリケーションを起動します。これは通常、次のようなコマンドで行うことができます。

   npm start
   

5. 探索とカスタマイズ：MCP-Tinybirdの機能を活用してデータパイプラインを構築します。特定のニーズに基づいてアプリケーションをカスタマイズし、他のサービスと統合することができます。

よくある質問

Q1: MCP-Tinybirdは無料で使用できますか？

A1: はい、MCP-Tinybirdはオープンソースプロジェクトであり、Apache-2.0ライセンスの条件の下で無料で使用および変更できます。

Q2: MCP-Tinybirdプロジェクトに貢献できますか？

A2: もちろんです！貢献は歓迎されます。リポジトリをフォークし、変更を加え、レビューのためにプルリクエストを提出できます。

Q3: MCP-Tinybirdのドキュメントはどこにありますか？

A3: ドキュメントはリポジトリ自体にあり、通常はREADME.mdファイルまたは専用のdocsフォルダにあります。

Q4: MCP-Tinybirdはどのような技術をサポートしていますか？

A4: MCP-Tinybirdはさまざまなデータソースと連携できるように設計されており、さまざまなユースケースに対する柔軟性を高めています。

Q5: 問題やバグを報告するにはどうすればよいですか？

A5: MCP-TinybirdのGitHubリポジトリの「Issues」タブに移動し、問題に関する詳細情報を含む新しい問題を提出することで報告できます。

Tinybird MCP server

An MCP server to interact with a Tinybird Workspace from any MCP client.

<a href="https://glama.ai/mcp/servers/53l5ojnx30"><img width="380" height="200" src="https://glama.ai/mcp/servers/53l5ojnx30/badge" alt="Tinybird server MCP server" /></a>

Features

• Query Tinybird Data Sources using the Tinybird Query API
• Get the result of existing Tinybird API Endpoints with HTTP requests
• Push Datafiles

It supports both SSE and STDIO modes.

Usage examples

• Bluesky metrics (Claude transcript)
• Web analytics starter kit metrics (video]

Setup

Installation

Using MCP package managers

Smithery

To install Tinybird MCP for Claude Desktop automatically via Smithery:

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

mcp-get

You can install the Tinybird MCP server using mcp-get:

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

Prerequisites

MCP is still very new and evolving, we recommend following the MCP documentation to get the MCP basics up and running.

You'll need:

• Tinybird Account & Workspace
• Claude Desktop
• uv

Configuration

1. Configure Claude Desktop

Create the following file depending on your OS:

On MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

On Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

Paste this template in the file and replace <TINYBIRD_API_URL> and <TINYBIRD_ADMIN_TOKEN> with your Tinybird API URL and Admin Token:

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

2. Restart Claude Desktop

SSE mode

Alternatively, you can run the MCP server in SSE mode by running the following command:

uvx mcp-tinybird sse

This mode is useful to integrate with an MCP client that supports SSE (like a web app).

Prompts

The server provides a single prompt:

• tinybird-default: Assumes you have loaded some data in Tinybird and want help exploring it.
  • Requires a "topic" argument which defines the topic of the data you want to explore, for example, "Bluesky data" or "retail sales".

You can configure additional prompt workflows:

• Create a prompts Data Source in your workspace with this schema and append your prompts. The MCP loads prompts on initialization so you can configure it to your needs:

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

Tools

The server implements several tools to interact with the Tinybird Workspace:

• list-data-sources: Lists all Data Sources in the Tinybird Workspace
• list-pipes: Lists all Pipe Endpoints in the Tinybird Workspace
• get-data-source: Gets the information of a Data Source given its name, including the schema.
• get-pipe: Gets the information of a Pipe Endpoint given its name, including its nodes and SQL transformation to understand what insights it provides.
• request-pipe-data: Requests data from a Pipe Endpoints via an HTTP request. Pipe endpoints can have parameters to filter the analytical data.
• run-select-query: Allows to run a select query over a Data Source to extract insights.
• append-insight: Adds a new business insight to the memo resource
• llms-tinybird-docs: Contains the whole Tinybird product documentation, so you can use it to get context about what Tinybird is, what it does, API reference and more.
• save-event: This allows to send an event to a Tinybird Data Source. Use it to save a user generated prompt to the prompts Data Source. The MCP server feeds from the prompts Data Source on initialization so the user can instruct the LLM the workflow to follow.
• analyze-pipe: Uses the Tinybird analyze API to run a ClickHouse explain on the Pipe Endpoint query and check if indexes, sorting key, and partition key are being used and propose optimizations suggestions
• push-datafile: Creates a remote Data Source or Pipe in the Tinybird Workspace from a local datafile. Use the Filesystem MCP to save files generated by this MCP server.

Development

Config

If you are working locally add two environment variables to a .env file in the root of the repository:

TB_API_URL=
TB_ADMIN_TOKEN=

For local development, update your Claude Desktop configuration:

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

<details> <summary>Published Servers Configuration</summary>

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

</details>

Building and Publishing

To prepare the package for distribution:

1. Sync dependencies and update lockfile:

uv sync

2. Build package distributions:

uv build

This will create source and wheel distributions in the dist/ directory.

3. Publish to PyPI:

uv publish

Note: You'll need to set PyPI credentials via environment variables or command flags:

• Token: --token or UV_PUBLISH_TOKEN
• Or username/password: --username/UV_PUBLISH_USERNAME and --password/UV_PUBLISH_PASSWORD

Debugging

Since MCP servers run over stdio, debugging can be challenging. For the best debugging experience, we strongly recommend using the MCP Inspector.

You can launch the MCP Inspector via npm with this command:

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

Upon launching, the Inspector will display a URL that you can access in your browser to begin debugging.

Monitoring

To monitor the MCP server, you can use any compatible Prometheus client such as Grafana. Learn how to monitor your MCP server here.