Tempo MCP 的 AI Agent
通过 Tempo MCP 服务器，将 Grafana Tempo 分布式追踪与 AI 助手集成。实现强大的追踪查询、实时事件流，并可与 Claude Desktop、Cursor、n8n 等工具无缝集成。获得对分布式系统的增强可见性，并简化追踪分析，加速故障排查与洞察。
无缝集成 Grafana Tempo
Tempo MCP 服务器允许 AI agent 直接查询和分析来自 Grafana Tempo 的分布式追踪数据。通过模型上下文协议实现安全高效的追踪数据访问，并与主流 AI 客户端集成，提升您的可观测性工作流。
- 直接追踪查询.
- 通过 tempo_query 工具，按服务、耗时、状态等条件灵活筛选查询 Grafana Tempo 追踪。
- MCP 协议支持.
- 支持模型上下文协议，与 Claude Desktop、Cursor 等主流 AI 客户端安全、可扩展集成。
- 多模式通信.
- 可通过 stdin/stdout 或作为带 SSE 的 HTTP 服务器运行，实现实时集成。
- 便捷部署.
- 支持本地、Docker 或 Docker Compose 快速部署，轻松扩展。
实时流与可扩展端点
通过 SSE 端点实现实时事件流，并利用专用 MCP 端点加速追踪分析。无缝集成 n8n 工作流、AI agent 及 CI/CD 工具，打造互联的可观测性体系。
- 服务器推送事件（SSE）.
- 通过专用 SSE 端点实时获取追踪数据更新，适用于 n8n 及自定义工作流自动化。
- HTTP 与 MCP 端点.
- 通过 HTTP 或 MCP 消息访问追踪数据，灵活集成现代 DevOps 流水线。
- 可配置认证.
- 支持 basic auth、bearer token 及自定义 URL，保障部署安全与灵活。
面向 AI agent 的高级追踪分析
让您的 AI 助手拥有高级分布式追踪分析能力。通过环境变量配置，利用 Docker 实现可移植性，并与 Claude Desktop、Cursor 等工具集成，实现 AI 驱动的可观测性。
- 灵活查询参数.
- 可自定义时间范围、追踪数量和筛选条件，深入探索追踪。
- 支持环境变量.
- 通过环境变量配置服务器 URL 与端口，适配任意部署环境。
- 兼容 AI 助手.
- 适用于 Claude Desktop、Cursor 及其他兼容 MCP 的 AI agent，实现自动化追踪洞察。
MCP 集成
可用的 Tempo MCP 集成工具
以下工具可作为 Tempo MCP 集成的一部分使用：
- tempo_query
通过灵活的查询参数查询 Grafana Tempo 追踪数据，获取分布式追踪信息。
轻松集成 AI 与 Grafana Tempo
部署 Tempo MCP 服务器，实现对 Grafana Tempo 分布式追踪数据的 AI 驱动查询与分析。通过 Claude Desktop、Cursor 或 n8n 等工具，快速获得可观测性洞察。
什么是 Tempo MCP Server
Tempo MCP Server 是一款基于 Go 的模型上下文协议（MCP）服务器实现，可与 Grafana Tempo 集成。它使 AI 助手和应用能够通过 MCP 查询、分析并交互分布式追踪数据。该服务器专为希望自动化和优化分布式系统性能分析的开发者和组织设计。Tempo MCP Server 支持通过 Docker 便捷部署，非常适合自动化数据获取、AI 驱动追踪分析及与高级开发工具集成的场景。通过标准化协议接口，实现 AI agent 与 Grafana Tempo 强大追踪能力的无缝通信。
能力
Tempo MCP Server 能做什么
Tempo MCP Server 让 AI 助手和应用能够直接与 Grafana Tempo 追踪数据交互，实现强大的集成与自动化。它支持查询、分析和获取分布式追踪数据，并可通过 Docker 或 Go 轻松部署，快速融入开发与运维工作流。
- 查询分布式追踪数据
- 从 Grafana Tempo 获取并分析追踪信息，深入性能诊断。
- 集成 AI 助手
- 让 AI agent 自动化并简化追踪数据访问，加快故障排查。
- 便捷部署
- 通过 Docker 或 Go 部署服务器，快速上手，配置简单。
- MCP 协议支持
- 标准化接口确保与多种 AI agent 与工具兼容。
- 开发者工作流优化
- 通过 AI 集成自动化重复追踪相关任务，提升开发效率。
什么是 Tempo MCP Server
AI agent 可借助 Tempo MCP Server 的标准化 MCP 接口，无缝交互 Grafana Tempo 的分布式追踪数据。这带来了 AI 自动化、高级分析和快速诊断，提升可观测性流程，缩短分布式系统定位和解决问题的时间。