Integrace MCP serveru Tempo

K čemu slouží “Tempo” MCP Server?

Tempo MCP Server je implementace Model Context Protocolu (MCP) v jazyce Go, která se integruje s Grafana Tempo, backendem pro distribuované trasování. Tento server umožňuje AI asistentům dotazovat se a analyzovat distribuovaná trasovací data, což vývojářům poskytuje přehled o výkonu aplikací a trasování chování systému. Díky zpřístupnění definic nástrojů kompatibilních s MCP umožňuje Tempo MCP Server AI klientům (například Claude Desktop) provádět úlohy jako dotazování na trasovací data, streamování událostí v reálném čase a integraci trasovacích informací do vývojářských workflow. Podpora jak HTTP (se SSE pro aktualizace v reálném čase), tak standardního vstupu/výstupu zajišťuje flexibilní integraci s řadou platforem a nástrojů, čímž zvyšuje pozorovatelnost a možnosti ladění v moderních distribuovaných systémech.

Seznam promptů

V repozitáři nebyly nalezeny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V repozitáři nebyly uvedeny žádné explicitní MCP zdroje.

Seznam nástrojů

• Tempo Query Tool
  • Umožňuje AI klientům dotazovat se a analyzovat distribuovaná trasovací data z Grafana Tempo. Tento nástroj poskytuje programový přístup k trasovacím datům, což umožňuje detailní inspekci výkonu a chování systému prostřednictvím MCP rozhraní.

Příklady použití tohoto MCP serveru

• Analýza distribuovaného trasování
  • Vývojáři mohou pomocí AI asistentů dotazovat a vizualizovat trasovací data z Grafana Tempo, což jim pomáhá odhalovat výkonnostní úzká místa a efektivněji ladit distribuované systémy.
• Streamování událostí v reálném čase
  • Využitím SSE endpointu mohou uživatelé streamovat trasovací události v reálném čase, což usnadňuje sledování zdravotního stavu systému a rychlou reakci na vzniklé problémy.
• Integrace s AI vývojářskými nástroji
  • MCP server lze integrovat s AI klienty jako Claude Desktop, což umožňuje kontextové dotazy na trasování a automatizaci úloh pozorovatelnosti přímo ve vývojářských workflow.
• Automatizované ladění
  • Nástroje poháněné AI mohou využívat trasovací data z Tempa k návrhům oprav, zvýraznění anomálií nebo poskytování souhrnů průběhu systému a tím urychlit proces ladění.

Jak jej nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalované Go 1.21+ a Docker.
2. Sestavte server:

   go build -o tempo-mcp-server ./cmd/server
   

3. Přidejte konfiguraci MCP serveru do konfiguračního souboru Windsurf:

   {
     "mcpServers": {
       "tempo": {
         "command": "./tempo-mcp-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
5. Ověřte integraci připojením AI klienta k endpointu MCP serveru.

Zabezpečení API klíčů

Pro citlivá data používejte proměnné prostředí:

{
  "mcpServers": {
    "tempo": {
      "command": "./tempo-mcp-server",
      "env": {
        "SSE_PORT": "8080"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Claude

1. Ujistěte se, že máte nainstalované Go 1.21+ a Docker.
2. Sestavte a spusťte server podle výše uvedeného postupu.
3. Upravte konfiguraci Claude a přidejte:

   {
     "mcpServers": {
       "tempo": {
         "command": "./tempo-mcp-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Restartujte Claude a otestujte MCP připojení.

Cursor

1. Nainstalujte požadavky (Go, Docker).
2. Sestavte a spusťte tempo-mcp-server.
3. Aktualizujte konfiguraci Cursor:

   {
     "mcpServers": {
       "tempo": {
         "command": "./tempo-mcp-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Restartujte Cursor a ověřte, že se MCP server zobrazuje jako nástroj.

Cline

1. Nainstalujte Go 1.21+ a Docker.
2. Sestavte/spusťte server pomocí go build nebo Dockeru.
3. Přidejte do konfigurace Cline pro MCP servery:

   {
     "mcpServers": {
       "tempo": {
         "command": "./tempo-mcp-server",
         "env": {
           "SSE_PORT": "8080"
         }
       }
     }
   }
   

4. Uložte změny a restartujte Cline.
5. Ověřte připojení k MCP serveru na zvoleném portu.

Jak používat tento MCP uvnitř flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do vašeho flow a propojte ji s AI agentem:

Klikněte na komponentu MCP pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové MCP konfigurace vložte detaily vašeho MCP serveru v tomto JSON formátu:

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

Po dokončení konfigurace bude AI agent schopný využívat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “tempo” na skutečný název vašeho MCP serveru a upravit URL na adresu vašeho MCP serveru.

Přehled

Na základě výše uvedených dat nabízí Tempo MCP Server praktickou integraci pro distribuované trasování s Grafana Tempo, ale postrádá komplexní MCP šablony promptů a definice zdrojů a podle dostupné dokumentace explicitně nepodporuje vzorkování ani roots. Instalace je přímočará pro vývojáře, kteří znají Go a Docker, avšak celková sada MCP funkcí je omezená.

MCP skóre

Náš názor:
Vzhledem k omezené sadě MCP funkcí (žádné prompty/zdroje, žádná explicitní podpora sampling/roots, a bez licence), ale s funkčním nástrojem a srozumitelným nastavením, získává tento MCP skóre 3/10 za celkovou implementaci protokolu a připravenost pro ekosystém.