Grafana MCPのためのAIエージェント

Grafanaインスタンスとその周辺エコシステムにGrafana MCPサーバーでシームレスに統合。ダッシュボード、データソース、監視、インシデント、アラートなどの高度な自動化を実現し、チームにリアルタイムのインサイト、効率的な運用、セキュアなロールベースアクセスを提供します。

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統合ダッシュボード・データソース管理

Grafanaのダッシュボードやデータソースを一括で検索・更新・管理。UIDによるダッシュボード取得、詳細なパネルクエリ取得、PrometheusやLokiデータソースの精密な制御が可能。リアルタイムデータへの即時アクセスと一元的な設定で監視ワークフローを加速します。

ダッシュボード検索＆取得.: タイトルやUIDでダッシュボードを素早く検索・アクセスし、全チームの可視化管理を効率化します。
データソース概要.: PrometheusやLokiデータソースを一覧・取得・管理し、全てのメトリクスやログに即アクセス可能。
パネルクエリインサイト.: パネルクエリやデータソース詳細を抽出し、深い分析やトラブルシューティングに活用。
ダッシュボード作成＆更新.: ダッシュボードを直接編集・新規作成し、観測性プラットフォームを常に最新に保ちます。

インシデント管理＆インテリジェントなアラート

Grafana上で直接インシデントの検索・作成・更新を自動化。高度なアラート、連絡先ポイント、オンコールスケジューリング機能を活用し、重大な問題をリアルタイムで適切なチームへ通知します。

インシデントライフサイクル自動化.: Grafana Incidentでインシデントの検索・作成・更新を行い、チームの即応体制を維持。
高度なアラートルール.: アラートルール・ステータス・連絡先ポイントを一覧・管理し、プロアクティブな監視を実現します。
オンコールスケジューリング.: オンコール管理の自動化、シフト詳細の表示、現在の担当者の即時特定が可能です。

セキュアアクセス＆ディープリンク

全ツールで堅牢なRBAC権限・スコープを強制し、Grafanaリソースへのロールベースアクセスを実現。ダッシュボード・パネル・エクスプローラの精密なディープリンク生成で、全ユーザーのナビゲーションとコラボレーションをシームレスにします。

きめ細やかなRBAC権限.: チーム、ユーザー、ダッシュボード、データソース単位で精密なアクセス権・スコープ制御が可能です。
スマートリソースディープリンク.: ダッシュボード・パネル・エクスプローラへの直接リンクを生成し、即座にナビゲーション・共有が可能。

MCP連携

利用可能なGrafana MCP連携ツール

以下のツールがGrafana MCP連携の一部として利用可能です：

list_teams: 管理目的でGrafanaに設定されている全チームを一覧取得します。
list_users_by_org: ユーザー管理・監査のため、Grafana組織内の全ユーザーを一覧取得します。
search_dashboards: タイトルやメタデータでGrafana内のダッシュボードを検索し、リソースを迅速に特定します。
get_dashboard_by_uid: UID（ユニークID）を用いてダッシュボードの詳細を取得します。
update_dashboard: 既存ダッシュボードの更新や新規作成をGrafana上で実行します。
get_dashboard_panel_queries: ダッシュボードのパネルタイトル、クエリ、データソース情報を取得します。
list_datasources: Grafanaに設定された全データソースを一覧取得し、発見・統合を支援します。
get_datasource_by_uid: データソースのUIDを指定して、詳細情報を取得します。
get_datasource_by_name: データソース名を指定して詳細を取得します。
query_prometheus: Prometheusデータソースに対してPromQLクエリを実行し、メトリクスを取得します。
list_prometheus_metric_metadata: Prometheusのメトリクスのヘルプテキストや型などのメタデータを一覧表示します。
list_prometheus_metric_names: Prometheusデータソースで利用可能なメトリクス名を一覧取得します。
list_prometheus_label_names: Prometheusデータソースのセレクターに一致するラベル名を一覧取得します。
list_prometheus_label_values: Prometheusデータソースで指定したラベルの値を一覧取得します。
list_incidents: Grafana Incident内のインシデントを一覧取得し、管理に役立てます。
create_incident: 新しいインシデントをGrafana Incidentに作成し、課題を追跡します。
add_activity_to_incident: 既存インシデントにアクティビティアイテムやノートを追加します。
get_incident: IDで単一のインシデント詳細を取得します。
query_loki_logs: LokiデータソースにLogQLでクエリし、ログやメトリクスを取得します。
list_loki_label_names: Lokiログデータで利用可能な全ラベル名を一覧取得します。
list_loki_label_values: Lokiで特定のログラベルに対する値を一覧取得します。
query_loki_stats: Lokiデータソースからログストリームの統計情報を取得します。
list_alert_rules: Grafanaのアラートルールとそのステータスを一覧表示します。
get_alert_rule_by_uid: UIDでアラートルールを取得し、アラート詳細を確認します。
list_contact_points: Grafanaに設定された通知連絡先ポイントを一覧取得します。
list_oncall_schedules: Grafana OnCallで管理されているオンコールスケジュールを一覧取得します。
get_oncall_shift: 特定のオンコールシフトの詳細を取得します。
get_current_oncall_users: 指定したスケジュールで現在オンコール中のユーザー一覧を取得します。
list_oncall_teams: Grafana OnCallに設定されたチームを一覧取得します。
list_oncall_users: Grafana OnCallで管理されているユーザーを一覧取得します。
get_sift_investigation: SiftインベスティゲーションのUUIDで詳細を取得します。
get_sift_analysis: Siftインベスティゲーションから特定の分析を取得します。
list_sift_investigations: Siftインベスティゲーションを一覧取得（結果セットの制限も可能）。
find_error_pattern_logs: Siftを使ってLokiログ内の異常なエラーパターンを自動検出します。
find_slow_requests: Siftを使ってTempoデータソース内の遅いリクエストを検出します。

Grafana MCPサーバーの力を引き出す

Grafana MCPサーバーで観測性を効率化し、ダッシュボードやアラート管理を自動化し、監視ワークフローを加速させましょう。ライブデモ予約またはFlowHuntの無料トライアルで、次世代のGrafana連携を体験してください。

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Grafana MCPサーバーとは

Grafanaは、幅広いデータソースからメトリクスやログを可視化・分析・アラート可能な、業界をリードするオープンソース監視・観測性プラットフォームです。GrafanaのMCP（Model Context Protocol）サーバーは、AIアシスタントやエージェントがダッシュボード・パネル・データソースへプログラム的にアクセス・クエリ・操作できるインターフェースを提供し、これらの機能を拡張します。この統合により、既存のGrafanaインフラをベースに、高度な分析・自動化・AIによるインサイトを活用した意思決定をより効率的・容易に実現できます。

主な機能

Grafana MCPサーバーでできること

Grafana MCPサーバーは、AI主導のインタラクションをGrafana環境でシームレスに実現。ユーザーや開発者は、監視タスクの自動化・独自分析の構築・ダッシュボードとインテリジェントエージェントの連携によって、運用効率とイノベーションを推進できます。

ダッシュボード操作の自動化: AIエージェントやスクリプトでダッシュボード・パネルをプログラム的にアクセス・更新
データ主導アラート: AIアシスタントによるリアルタイムデータ変化に応じたアラート設定・応答
LLMとの統合: 大規模言語モデルでダッシュボードデータやメトリクスの生成・要約・解釈を実現
カスタム分析ワークフロー: AIと連携した独自分析パイプラインをGrafanaデータソースに直接構築
監視機能の拡張: 従来の監視をAIインサイト・プロアクティブな推奨で強化

AIエージェントがGrafana MCPサーバーで得られるメリット

AIエージェントは、MCPサーバーを活用してGrafana内の自動化とインサイトの新たな可能性を切り拓きます。システムの健全性監視、インテリジェントなアラート生成、根本原因分析、状況に応じた推奨の自律実行が可能。これにより、組織はインシデントへの迅速な対応、リソース最適化、運用データからのさらなる価値創出を実現します。