VictoriaMetrics MCP Server

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.

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 dostupných materiálech repozitáře nejsou výslovně uvedeny žádné zdroje.

Seznam nástrojů

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

Přihlaste se k odběru newsletteru

Získejte nejnovější tipy, trendy a nabídky zdarma.

E-mailová adresa

Přihlásit se

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:

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

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