快速上手，openGemini + MCP + LLM，搭建时序数据分析AI 应用

MCP 起源于 2024 年 11 月 25 日 Anthropic 发布的文章：Introducing the Model Context Protocol。MCP （Model Context Protocol，模型上下文协议）定义了应用程序和 AI 模型之间交换上下文信息的方式。这使得开发者能够以一致的方式将各种数据源、工具和功能连接到 AI 模型（一个中间协议层），就像 USB-C 让不同设备能够通过相同的接口连接一样。MCP 的目标是创建一个通用标准，使 AI 应用程序的开发和集成变得更加简单和统一。

目前，openGemini 已实现 MCP 协议的对接，能够与各类 MCP 客户端（如 Claude Desktop、cherry studio、Cline 等）共同使用。用户可以基于 openGemini的私有化部署环境使用，还可以支持openGmeini云数据库上使用。结合 LLM 帮助企业时序数据分析变得更加简单与高效，简化 AI 应用技术栈。

openGemini MCP Server代码仓：https://github.com/openGemini/openGemini-mcp-server

openGemini + MCP + LLM 快速搭建AI时序数据分析应用

假设在openGemini中有一个数据表，借助 MCP 协议，LLM 能够生成针对该数据集的 SQL（openGemini的查询语言是InfluxQL） 查询，并直接在 openGemini 中执行，返回实时的结果。这些数据可以进一步用于生成图表和报告，最终为用户提供准确的业务洞察。

这里是一个交互的例子：

在这一过程中，MCP 协议不仅让 LLM 能够与openGemini 数据库实现无缝对接，还使得数据访问更加灵活和实时，为用户提供了一个集成化的分析平台。这种技术的进步使得复杂的查询、数据分析和智能决策变得更加高效与直观。

体验MCP与openGemini的集成

1. 安装openGemini mcp server

   > git clone https://github.com/openGemini/openGemini-mcp-server.git
   > cd openGemini-mcp-server
   > pip install .

2. 配置cherry studio的MCP服务器

   

   命令：填写python程序路径

   参数：-m openGemini_mcp_server.server

   环境变量：如果openGemini使用127.0.0.1监听地址和8086端口，则可以不配置。否则需要配置：OPENGEMINI_HOST=your_ip，OPENGEMINI_PORT=port

3. 互动

   

结束

MCP 作为标准化协议，使 LLM 具备了与外部数据交互的能力。openGemini-mcp-server作为openGemini的“智能引擎”，打通了时序数据与AI模型之间的协作链路，让传统监控系统具备上下文感知与自适应决策能力。如果您想深入了解其实现细节，可以参与社区技术讨论！

参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27327515233