VictoriaMetrics MCP Server

VictoriaMetrics MCP Server

Propojte své AI agenty s VictoriaMetrics pro dotazování metrik v reálném čase, správu a monitoring—přímo ve vašich FlowHunt workflou.

K čemu slouží “VictoriaMetrics” MCP Server?

VictoriaMetrics MCP Server je implementace Model Context Protocolu (MCP) určená k propojení AI asistentů s databází časových řad VictoriaMetrics. Tento server funguje jako middleware, který umožňuje AI agentům a vývojovým nástrojům komunikovat s VictoriaMetrics prostřednictvím standardizovaných MCP rozhraní. Díky propojení AI klientů a VictoriaMetrics umožňuje vylepšené vývojové workflow, jako je dotazování metrik, správa časových řad a integrace monitorovacích poznatků přímo do AI procesů. Toto propojení zjednodušuje úkoly jako dotazování databáze, analýzu dat v reálném čase a automatizaci získávání metrik, čímž poskytuje vývojářům silný nástroj pro zapojení externích dat do jejich LLM aplikací a workflow.

Seznam promptů

Ve veřejně dostupném repozitáři nejsou zdokumentovány ani zmíněny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V dostupných materiálech repozitáře nejsou výslovně uvedeny žádné zdroje.

Seznam nástrojů

V dostupných souborech repozitáře ani serveru nejsou přímo uvedeny žádné nástroje.

Případy použití tohoto MCP serveru

  • Správa databáze: Umožňuje AI agentům pracovat s databází VictoriaMetrics pro dotazování a správu dat časových řad.
  • Integrace monitoringu: Umožňuje začlenění metrik v reálném čase z VictoriaMetrics do inteligentních asistentů nebo workflow.
  • Analýza časových řad: Podporuje AI analýzu a interpretaci dat časových řad, vhodné například pro detekci anomálií nebo analýzu trendů.
  • Automatizace získávání metrik: Usnadňuje automatizované získávání relevantních metrik a poznatků pro aplikace, dashboardy či upozorňovací systémy.
  • Kontextová augmentace dat: Rozšiřuje LLM a agenty o kontextová monitorovací data přímo z VictoriaMetrics.

Jak ho nastavit

Windsurf

  1. Ujistěte se, že jsou nainstalovány potřebné závislosti jako Node.js.
  2. Najděte svůj konfigurační soubor Windsurf.
  3. Přidejte VictoriaMetrics MCP Server pomocí následujícího JSON kódu:
    {
      "mcpServers": {
        "victoriametrics": {
          "command": "npx",
          "args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
  5. Ověřte nastavení kontrolou stavu serveru.

Zabezpečení API klíčů

Pro zabezpečení API klíčů používejte proměnné prostředí:

{
  "mcpServers": {
    "victoriametrics": {
      "command": "npx",
      "args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "VICTORIAMETRICS_API_KEY": "${VICTORIAMETRICS_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${VICTORIAMETRICS_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

  1. Nainstalujte potřebné závislosti.
  2. Otevřete konfigurační soubor pro Claude.
  3. Přidejte tuto konfiguraci:
    {
      "mcpServers": {
        "victoriametrics": {
          "command": "npx",
          "args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Uložte a restartujte službu Claude.
  5. Potvrďte připojení k MCP serveru.

Zabezpečení API klíčů

Stejné jako výše.

Cursor

  1. Ujistěte se, že jsou nainstalovány Node.js a další závislosti.
  2. Upravte konfigurační soubor Cursor.
  3. Vložte položku MCP serveru:
    {
      "mcpServers": {
        "victoriametrics": {
          "command": "npx",
          "args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Uložte a restartujte Cursor.
  5. Ověřte, že MCP server běží.

Zabezpečení API klíčů

Stejné jako výše.

Cline

  1. Připravte své prostředí (nainstalujte Node.js, atd.).
  2. Otevřete konfiguraci Cline.
  3. Přidejte blok VictoriaMetrics MCP Server:
    {
      "mcpServers": {
        "victoriametrics": {
          "command": "npx",
          "args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Uložte změny a restartujte Cline.
  5. Ověřte nastavení pomocí logů nebo stavových kontrol.

Zabezpečení API klíčů

Stejné jako výše.

Jak tento MCP používat ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho FlowHunt workflow začněte přidáním MCP komponenty do vašeho flow a jejím propojením s AI agentem:

FlowHunt MCP flow

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

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

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


Přehled

SekceDostupnostPodrobnosti/Poznámky
PřehledPřehled nalezen v popisu repa
Seznam promptůŽádné prompty zdokumentovány
Seznam zdrojůŽádné zdroje zdokumentovány
Seznam nástrojůV kódu/dokumentaci nejsou uvedeny
Zabezpečení API klíčůSoučástí návodu k nasazení
Podpora vzorkování (méně důležité pro hodnocení)Není zmíněno

Na základě výše uvedených tabulek poskytuje VictoriaMetrics MCP Server základní dokumentaci a standardní instrukce pro nastavení, ale chybí mu detailnější informace o promtech, zdrojích a nástrojích. Jeho hlavní přínos spočívá v roli mostu k VictoriaMetrics, přesto by mu prospěla komplexnější dokumentace. V aktuálním stavu bych tento MCP ohodnotil na 4/10 co do úplnosti a přívětivosti pro vývojáře.


MCP hodnocení

Má LICENSE✅ (Apache-2.0)
Má alespoň jeden nástroj
Počet forků3
Počet hvězdiček36

Často kladené otázky

Co je VictoriaMetrics MCP Server?

Jedná se o MCP (Model Context Protocol) server, který propojuje AI agenty a workflow s databází časových řad VictoriaMetrics, umožňuje bezproblémové dotazování, správu a integraci metrik časových řad pro AI procesy.

Jaké jsou běžné případy použití tohoto MCP serveru?

Typickými případy použití jsou správa databáze, integrace monitoringu, analýza časových řad, automatizace získávání metrik pro dashboardy nebo upozornění a rozšíření AI workflow o kontextová monitorovací data.

Jak zabezpečím své API klíče při konfiguraci serveru?

Ukládejte své API klíče jako proměnné prostředí a odkazujte na ně v konfiguraci MCP serveru, abyste zabránili jejich přímému zveřejnění v souborech nastavení.

Obsahuje VictoriaMetrics MCP Server šablony promptů nebo vestavěné nástroje?

Ne, aktuálně nejsou žádné šablony promptů ani nástroje zdokumentovány. Server se zaměřuje na zajištění konektivity a výměnu dat mezi AI agenty a VictoriaMetrics.

Co je potřeba k nastavení serveru ve FlowHunt?

Přidejte konfiguraci MCP serveru do komponenty MCP ve FlowHunt, zadejte správné údaje o serveru a ujistěte se, že je prostředí správně nastaveno podle poskytnutých instrukcí.

Integrujte VictoriaMetrics do svých AI workflow

Zjednodušte analýzu a monitoring dat časových řad propojením FlowHunt s VictoriaMetrics pomocí tohoto výkonného MCP serveru.

Zjistit více

Integrace Metoro MCP Serveru
Integrace Metoro MCP Serveru

Integrace Metoro MCP Serveru

Metoro MCP Server propojuje AI agenty s externími datovými zdroji, API a službami, což uživatelům FlowHunt umožňuje automatizovat workflow, standardizovat integ...

3 min čtení
AI MCP +4
JMeter MCP Server
JMeter MCP Server

JMeter MCP Server

JMeter MCP Server propojuje Apache JMeter s AI workflowy, umožňuje automatizované testování výkonu, analýzu a bezproblémovou integraci do vývojových pipeline. Z...

4 min čtení
Performance Testing AI Integration +4
Metricool MCP Server
Metricool MCP Server

Metricool MCP Server

Metricool MCP Server propojuje AI agenty FlowHunt s API Metricool, což umožňuje bezproblémový přístup k analytice sociálních sítí, plánování příspěvků a správě ...

5 min čtení
AI Social Media +6