Prometheus MCP Server

Co dělá “Prometheus” MCP Server?

Prometheus MCP Server je implementace Model Context Protocol (MCP), která umožňuje AI asistentům pracovat s metrikami Promethea pomocí standardizovaných rozhraní. Funguje jako most mezi AI agenty a Prometheem, což umožňuje bezproblémové spouštění dotazů PromQL, objevování a zkoumání dat metrik a přímý přístup k analýze časových řad. Umožňuje vývojářům a AI nástrojům automatizovat monitoring, analyzovat stav infrastruktury a získávat provozní poznatky bez ručního stahování dat. Mezi klíčové funkce patří výpis metrik, přístup k metadatům, podpora instantních i rozsahových dotazů a konfigurovatelné ověřování (basic auth nebo bearer token). Server je také kontejnerizovaný pro snadné nasazení a lze jej flexibilně integrovat do různých AI vývojových workflow.

Seznam promptů

V repozitáři nejsou uvedeny žádné informace o šablonách promptů.

Připraveni rozšířit své podnikání?

Začněte svou bezplatnou zkušební verzi ještě dnes a viďte výsledky během několika dní.

Požádat o demo Přihlásit se

Seznam zdrojů

V repozitáři nejsou uvedeny žádné explicitní zdroje (jak je definuje MCP).

Seznam nástrojů

• Spouštění PromQL dotazů: Umožňuje klientům spouštět PromQL dotazy přímo proti Prometheus serveru.
• Výpis dostupných metrik: Umožňuje vypsat všechny metriky přítomné v instanci Promethea.
• Získání metadat k metrikám: Poskytuje detailní metadata pro konkrétní metriku, vhodné pro kontextovou analýzu.
• Zobrazení výsledků instantních dotazů: Získání aktuálních (okamžitých) hodnot pro zvolené Prometheus metriky.
• Zobrazení výsledků rozsahových dotazů: Získání hodnot metrik v určeném časovém rozsahu s různými intervaly.

Přihlaste se k odběru newsletteru

Získejte nejnovější tipy, trendy a nabídky zdarma.

E-mailová adresa

Přihlásit se

Příklady využití tohoto MCP Serveru

• Automatizovaný monitoring infrastruktury: AI asistenti mohou dotazovat Prometheus kvůli ověření stavu a výkonnostních ukazatelů, automatizovat upozornění a detekci anomálií.
• DevOps analytika: Vývojáři mohou server využít k analýze historických trendů, vzorců využití a úzkých míst v prostředcích.
• Incident Triage: Při událostech mohou AI agenti získat relevantní snímky metrik a časové rozsahy pro analýzu příčin.
• Generování vlastních dashboardů: Programové získávání metrik a metadat k tvorbě nebo aktualizaci dashboardů propojených s AI poznatky.
• Bezpečnostní a compliance audity: Využijte možnosti dotazování pro získání metrik důležitých pro compliance kontroly a reporty – vše automatizováno AI workflow.

Jak jej nastavit

Windsurf

V repozitáři nejsou uvedeny žádné konkrétní instrukce pro Windsurf.

Claude

1. Ujistěte se, že váš Prometheus server je přístupný z prostředí, kde nasazujete.
2. Nastavte proměnné prostředí pro Prometheus (například PROMETHEUS_URL, přihlašovací údaje).
3. V aplikaci Claude Desktop přidejte konfiguraci serveru do objektu mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "prometheus": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "<úplná cesta k adresáři prometheus-mcp-server>",
           "run",
           "src/prometheus_mcp_server/main.py"
         ],
         "env": {
           "PROMETHEUS_URL": "http://your-prometheus-server:9090",
           "PROMETHEUS_USERNAME": "your_username",
           "PROMETHEUS_PASSWORD": "your_password"
         }
       }
     }
   }
   

4. Uložte konfiguraci a restartujte Claude Desktop.
5. Ověřte, že je Prometheus server uveden a dostupný.

Poznámka: Pokud se objeví Error: spawn uv ENOENT, zadejte plnou cestu k uv nebo nastavte v konfiguraci proměnnou prostředí NO_UV=1.

Cursor

V repozitáři nejsou uvedeny žádné konkrétní instrukce pro Cursor.

Cline

V repozitáři nejsou uvedeny žádné konkrétní instrukce pro Cline.

Zabezpečení API klíčů
Citlivé hodnoty jako API klíče, uživatelská jména a hesla nastavujte pomocí proměnných prostředí.
Příklad (v JSON konfiguraci):

"env": {
  "PROMETHEUS_URL": "http://your-prometheus-server:9090",
  "PROMETHEUS_USERNAME": "your_username",
  "PROMETHEUS_PASSWORD": "your_password"
}

Jak používat tento MCP uvnitř flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do svého workflow ve FlowHunt začněte přidáním komponenty MCP do toku a jejím propojením s AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření panelu konfigurace. V části systémové konfigurace MCP vložte detaily svého MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "prometheus": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po nastavení může AI agent MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “prometheus” na skutečný název vašeho MCP serveru a upravit URL na vlastní adresu MCP serveru.

Přehled

Na základě výše uvedeného Prometheus MCP Server nabízí silnou integraci nástrojů a jasné zabezpečení API klíčů. Některé pokročilé MCP funkce (jako prompt šablony, explicitní zdroje, sampling a roots) nejsou zdokumentovány ani implementovány.

Náš názor

Prometheus MCP Server získává kladné body za základní MCP podporu nástrojů a praktickou integraci, ale chybí mu dokumentace nebo implementace promptů, zdrojů a pokročilých MCP funkcí. Je spolehlivý pro analýzu metrik, ale nejde o plně ukázkový MCP server. Hodnocení: 6/10.

MCP skóre