Grafana MCP용 AI 에이전트
Grafana 인스턴스와 주변 에코시스템에 Grafana MCP 서버로 원활하게 통합하세요. 대시보드, 데이터 소스, 모니터링, 인시던트, 알림 등 고급 자동화를 실현하여 실시간 인사이트, 효율적인 운영, 안전한 역할 기반 접근으로 팀을 강화합니다.
통합 대시보드 및 데이터 소스 관리
Grafana 대시보드와 데이터 소스를 한 곳에서 손쉽게 검색, 업데이트, 관리하세요. UID로 대시보드를 조회하고, 상세 패널 쿼리를 얻으며, Prometheus 또는 Loki 데이터 소스를 정밀하게 제어할 수 있습니다. 실시간 데이터에 즉시 접근하고 중앙화된 설정으로 모니터링 워크플로우를 가속화하세요.
- 대시보드 검색 및 조회.
- 제목 또는 UID로 대시보드를 빠르게 찾아 시각화 관리를 간소화합니다.
- 데이터 소스 개요.
- Prometheus와 Loki 데이터 소스를 목록화, 조회, 관리하여 모든 메트릭과 로그에 쉽게 접근할 수 있습니다.
- 패널 쿼리 인사이트.
- 심층 분석 및 문제 해결을 위해 패널 쿼리와 데이터 소스 세부 정보를 추출합니다.
- 대시보드 생성 및 업데이트.
- 관측 플랫폼을 최신으로 유지하기 위해 대시보드를 직접 편집하거나 새로 만듭니다.
인시던트 관리 및 지능형 알림
Grafana에서 인시던트를 직접 검색, 생성, 업데이트할 수 있는 강력한 도구로 인시던트 대응을 자동화하세요. 고급 알림, 연락 포인트, 온콜 스케줄링 기능을 활용하여 중요한 이슈를 실시간으로 적절한 팀에 빠르게 전달할 수 있습니다.
- 인시던트 라이프사이클 자동화.
- Grafana Incident에서 인시던트를 검색, 생성, 업데이트하여 팀의 대응을 신속하게 지원합니다.
- 고급 알림 규칙.
- 사전 예방적 모니터링을 위해 알림 규칙, 상태, 연락 포인트를 목록화 및 관리합니다.
- 온콜 스케줄링.
- 온콜 관리를 자동화하고, 교대 정보를 확인하며 현재 온콜 담당자를 즉시 파악합니다.
안전한 접근 및 딥링크
모든 도구에 대해 강력한 RBAC 권한과 범위를 적용하여 Grafana 리소스에 대한 역할 기반 안전 접근을 보장하세요. 대시보드, 패널, 탐색 뷰로의 정밀한 딥링크를 생성해 모든 사용자의 탐색과 협업을 원활하게 만듭니다.
- 정밀 RBAC 권한.
- 팀, 사용자, 대시보드, 데이터 소스별로 권한과 범위를 세밀하게 정의하여 접근을 제어합니다.
- 스마트 리소스 딥링크.
- 대시보드, 패널, 탐색 뷰로 바로 연결되는 링크를 생성하여 즉시 탐색 및 공유가 가능합니다.
MCP INTEGRATION
지원되는 Grafana MCP 통합 도구
다음 도구들은 Grafana MCP 통합의 일부로 제공됩니다:
- list_teams
관리 목적을 위해 Grafana에 구성된 모든 팀을 나열합니다.
- list_users_by_org
사용자 관리 및 감사 목적으로 Grafana 조직의 모든 사용자를 나열합니다.
- search_dashboards
제목 또는 메타데이터로 Grafana에서 대시보드를 검색하여 리소스를 신속하게 찾습니다.
- get_dashboard_by_uid
고유 식별자(UID)를 사용하여 전체 대시보드 정보를 조회합니다.
- update_dashboard
기존 대시보드를 업데이트하거나 새로운 대시보드를 Grafana에 생성합니다.
- get_dashboard_panel_queries
대시보드에서 패널 제목, 쿼리, 데이터 소스 정보를 가져옵니다.
- list_datasources
Grafana에 구성된 모든 데이터 소스를 나열하여 탐색 및 통합에 활용합니다.
- get_datasource_by_uid
UID를 사용하여 데이터 소스의 상세 정보를 조회합니다.
- get_datasource_by_name
이름을 지정하여 데이터 소스 정보를 조회합니다.
- query_prometheus
Prometheus 데이터 소스에 대해 PromQL 쿼리를 실행하여 메트릭을 조회합니다.
- list_prometheus_metric_metadata
도움말 및 타입을 포함한 Prometheus 메트릭 메타데이터를 나열합니다.
- list_prometheus_metric_names
Prometheus 데이터 소스에서 사용 가능한 메트릭 이름을 나열합니다.
- list_prometheus_label_names
Prometheus 데이터 소스에서 셀렉터에 매칭되는 라벨 이름을 나열합니다.
- list_prometheus_label_values
Prometheus 데이터 소스에서 특정 라벨의 가능한 값을 나열합니다.
- list_incidents
Grafana Incident에서 인시던트 목록을 가져와 인시던트 관리를 지원합니다.
- create_incident
이슈 추적을 위해 Grafana Incident에서 새 인시던트를 생성합니다.
- add_activity_to_incident
기존 인시던트에 활동 항목 또는 노트를 추가합니다.
- get_incident
상세 정보를 위해 인시던트 ID로 단일 인시던트를 조회합니다.
- query_loki_logs
LogQL을 사용하여 Loki 데이터 소스에서 로그 또는 메트릭을 조회합니다.
- list_loki_label_names
Loki 로그 데이터에서 사용 가능한 모든 라벨 이름을 나열합니다.
- list_loki_label_values
Loki에서 특정 로그 라벨의 가능한 값을 나열합니다.
- query_loki_stats
Loki 데이터 소스에서 로그 스트림에 대한 통계를 조회합니다.
- list_alert_rules
Grafana에서 알림 규칙 및 상태를 나열합니다.
- get_alert_rule_by_uid
UID로 알림 규칙을 조회하여 알림 세부 정보를 확인합니다.
- list_contact_points
Grafana에 구성된 알림 연락 포인트를 나열합니다.
- list_oncall_schedules
Grafana OnCall에서 관리되는 온콜 스케줄을 나열합니다.
- get_oncall_shift
특정 온콜 교대의 세부 정보를 조회합니다.
- get_current_oncall_users
특정 스케줄에 현재 온콜 중인 사용자 목록을 확인합니다.
- list_oncall_teams
Grafana OnCall에 구성된 팀을 나열합니다.
- list_oncall_users
Grafana OnCall에서 관리되는 사용자 목록을 나열합니다.
- get_sift_investigation
UUID로 Sift 인시던트 조사의 세부 정보를 조회합니다.
- get_sift_analysis
Sift 조사에서 특정 분석 결과를 조회합니다.
- list_sift_investigations
Sift 조사를 목록화하며, 결과 제한도 지원합니다.
- find_error_pattern_logs
Sift를 활용해 Loki 로그에서 증가된 오류 패턴을 감지합니다.
- find_slow_requests
Sift를 사용해 관련 Tempo 데이터 소스에서 느린 요청을 감지합니다.
Grafana MCP 서버의 파워를 경험하세요
Grafana MCP 서버가 관측을 어떻게 혁신하고, 대시보드 및 알림 관리를 자동화하며, 모니터링 워크플로우를 강화하는지 확인해보세요. 라이브 데모를 예약하거나 FlowHunt 무료 체험으로 차세대 Grafana 통합을 경험하세요.
Grafana MCP 서버란?
Grafana는 다양한 소스의 메트릭과 로그를 시각화, 분석, 알림할 수 있는 업계 선도 오픈소스 관측 플랫폼입니다. Grafana용 MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트와 에이전트가 Grafana 대시보드, 패널, 데이터 소스에 프로그래밍 방식으로 접근·쿼리·상호작용할 수 있게 인터페이스를 제공합니다. 이 통합으로 조직은 기존 Grafana 인프라 위에 고급 분석, 자동화, AI 기반 인사이트를 적용하여 데이터 기반 의사결정을 더욱 효율적이고 접근성 높게 할 수 있습니다.
주요 기능
Grafana MCP 서버로 무엇을 할 수 있나요?
Grafana MCP 서버는 Grafana 환경과 AI 기반 상호작용을 매끄럽게 지원합니다. 사용자와 개발자는 모니터링 업무를 자동화하고, 맞춤형 분석을 생성하며, 대시보드를 지능형 에이전트와 통합하여 운영 효율성과 혁신을 이끌 수 있습니다.
- 대시보드 상호작용 자동화
- AI 에이전트나 스크립트로 Grafana 대시보드와 패널에 프로그래밍 방식으로 접근·업데이트
- 데이터 기반 알림
- AI 어시스턴트가 실시간 데이터 변화를 바탕으로 알림을 설정하고 대응 가능
- LLM 연동
- 대형 언어 모델을 활용해 대시보드 데이터와 메트릭을 생성, 요약, 해석
- 맞춤형 분석 워크플로우
- Grafana 데이터 소스와 직접 연결된 AI로 특화 분석 파이프라인 구축
- 모니터링 역량 확장
- AI 기반 인사이트 및 사전 권장 사항으로 기존 모니터링을 한 단계 업그레이드
AI 에이전트는 Grafana MCP 서버로 무엇을 얻을 수 있나요?
AI 에이전트는 MCP 서버를 통해 Grafana에서 자동화와 인사이트를 새롭게 실현할 수 있습니다. 시스템 상태를 자율적으로 모니터링하고, 지능형 알림을 생성하며, 근본 원인 분석과 컨텍스트 기반 권장사항을 제공합니다. 이 통합으로 조직은 인시던트에 더 빠르게 대응하고, 리소스 활용을 최적화하며, 운영 데이터에서 더 깊은 가치를 추출할 수 있습니다.