mcp-timeplus 是一个 MCP 服务器，旨在简化 AI 模型与 Timeplus 实时流处理平台的集成。它通过提供一系列工具，使开发者能够利用 AI 模型更高效地查询和分析 Timeplus 中的数据。

该服务器的核心功能包括：通过自然语言提示生成 SQL 查询，执行 SQL 查询并获取结果，以及便捷地管理 Timeplus 集群中的数据库、表和 Kafka 主题。开发者可以利用这些工具，轻松地探索 Kafka 数据，并创建流式 ETL 管道，将 Kafka 消息保存到 Timeplus 中。

mcp-timeplus 的价值在于它降低了 AI 模型访问实时数据的复杂性，使开发者能够专注于构建智能应用，而无需深入了解底层数据基础设施。通过简单的配置，即可将 mcp-timeplus 集成到现有的 MCP 客户端中，例如 Claude Desktop 和 5ire。它使用标准输入/输出流与 AI 模型进行通信，保证了安全可靠的数据交互。

SQL生成增强

mcp-timeplus通过generate_sql提示词，赋予LLM关于如何使用SQL查询Timeplus的更多知识。这使得AI模型能够更有效地与Timeplus交互，生成更准确、更优化的SQL查询语句。该功能的核心在于利用LLM的自然语言理解能力，将其转化为结构化的SQL查询，从而简化了数据分析流程。例如，用户可以用自然语言描述他们想要从Timeplus获取的数据，LLM则根据generate_sql提示词的指导，自动生成相应的SQL查询语句。这极大地降低了用户使用Timeplus的门槛，即使不熟悉SQL语言的用户也能轻松进行数据查询和分析。技术实现上，该功能依赖于精心设计的提示词工程，确保LLM能够理解Timeplus的SQL语法和数据结构。

Timeplus数据查询

run_sql工具允许AI模型直接在Timeplus集群上执行SQL查询。该工具接收SQL查询语句作为输入，并返回查询结果。默认情况下，所有查询都以只读模式运行，确保数据的安全性。如果需要执行DDL或DML查询，可以通过设置环境变量TIMEPLUS_READ_ONLY为false来解除限制。这个功能为AI模型提供了直接访问和操作Timeplus数据的能力，使得AI模型可以根据实时数据进行决策和分析。例如，AI模型可以使用run_sql工具查询Timeplus中的用户行为数据，并根据查询结果动态调整推荐策略。技术实现上，该工具通过Timeplus提供的API接口执行SQL查询，并对查询结果进行格式化处理，以便AI模型能够更好地理解和利用。

Kafka数据集成

create_kafka_stream工具允许用户在Timeplus中设置流式ETL，将Kafka消息保存到本地。用户只需提供Kafka主题的名称，该工具即可自动创建相应的流式ETL任务。这个功能简化了从Kafka到Timeplus的数据集成过程，使得用户可以轻松地将Kafka中的实时数据导入到Timeplus中进行分析。例如，用户可以使用create_kafka_stream工具将Kafka中的日志数据导入到Timeplus中，并使用Timeplus的实时分析能力对日志数据进行监控和分析。技术实现上，该工具通过Timeplus的流式ETL API创建流式任务，并配置相应的Kafka连接参数。