AI-agent til Prometheus MCP
Integrer dine Prometheus-metrikker med Model Context Protocol (MCP) for problemfri overvågning og avanceret analyse. Denne AI-drevne integration muliggør automatiserede PromQL-forespørgsler, øjeblikkelig metrikopdagelse og direkte dataanalyse, så AI-assistenter kan interagere sikkert og effektivt med dine infrastruktursmålinger.
Automatisér PromQL-forespørgsler
Giv dine AI-assistenter mulighed for at udføre PromQL-forespørgsler efter behov. Hent øjeblikkeligt realtids- og historiske data, analyser trends, og få handlingsrettet indsigt fra din Prometheus-opsætning med standardiserede MCP-grænseflader.
- Udfør PromQL-forespørgsler.
- Kør øjeblikkelige eller intervalbaserede PromQL-forespørgsler direkte på din Prometheus-instans for indsigt i realtids- og historiske data.
- Se forespørgselsresultater.
- AI-agenter kan hente og analysere resultater øjeblikkeligt, hvilket muliggør hurtigere fejlfinding og rapportering.
- Opdag metrikker.
- Oplist og udforsk alle tilgængelige metrikker for hurtigt at identificere trends og uregelmæssigheder.
- Understøttelse af autentificering.
- Sikr dine forespørgsler med basic auth eller bearer tokens konfigureret via miljøvariabler.
Omfattende metrikopdagelse & metadata
Oplist hurtigt alle tilgængelige Prometheus-metrikker, hent metadata for specifikke målinger, og få dybere indsigt i dit overvågningslandskab. Gør metrikopdagelse smidig og muliggør AI-drevet metrik-analyse.
- Oplist tilgængelige metrikker.
- AI-assistenter kan opregne alle metrikker på din Prometheus-server for bedre observability.
- Hent metrik-metadata.
- Hent væsentlige metadata for enhver metrik og gør dokumentation og fejlfinding nemmere.
- Overblik over scrape targets.
- Få et overblik over alle scrape targets for at overvåge infrastrukturens sundhed og dækning.
Fleksibel, sikker og nem udrulning
Udrul Prometheus MCP Server sikkert med Docker-understøttelse, miljøbaseret konfiguration og robust autentificering. Muliggør multi-tenant support til komplekse miljøer og sikr pålidelig overvågning til ethvert formål.
- Containeriseret udrulning.
- Udrul hurtigt med Docker for portabilitet og skalerbarhed.
- Multi-tenant support.
- Brug miljøvariabler til at aktivere multi-tenant Prometheus-opsætninger som Cortex, Mimir eller Thanos.
- Konfigurerbar værktøjsadgang.
- Vælg hvilke MCP-værktøjer, der er tilgængelige for klienter for at optimere sikkerhed og ydeevne.
MCP-INTEGRATION
Tilgængelige Prometheus MCP-integrationværktøjer
Følgende værktøjer er tilgængelige som en del af Prometheus MCP-integrationen:
- execute_query
Udfør en PromQL instant-forespørgsel mod Prometheus for at hente realtidsmetrik-data.
- execute_range_query
Kør en PromQL intervalforespørgsel over et angivet tidsvindue med tilpassede trinintervaller.
- list_metrics
Oplist alle tilgængelige metrikker i den tilsluttede Prometheus-instans til udforskning og integration.
- get_metric_metadata
Få detaljeret metadata for en specifik metrik, inklusive hjælpetekst og typeinformation.
- get_targets
Hent information om alle aktive og inaktive Prometheus scrape targets.
Lås op for AI-drevne Prometheus-indsigter
Forbind Prometheus med dine AI-assistenter og kør PromQL-forespørgsler nemt. Udforsk metrikker, automatisér analyse og optimer observability med Prometheus MCP Server.
Hvad er Prometheus MCP Server
Prometheus MCP Server er en open source Model Context Protocol (MCP) server, der gør det muligt for AI-assistenter at forespørge og analysere metrikker fra Prometheus via standardiserede grænseflader. Udviklet og vedligeholdt på GitHub fungerer denne server som bro mellem Prometheus—et førende systemovervågnings- og alarmeringsværktøj—og AI-systemer ved at give dem mulighed for at udføre PromQL-forespørgsler, opdage tilgængelige metrikker, hente metadata og analysere tidsseriedata i realtid. Serveren understøtter sikker autentificering via basic auth eller bearer tokens, er containeriseret for nem udrulning med Docker, og er designet til at gøre realtids systemovervågning og performance-indsigter tilgængelige for AI-drevne workflows og automatiseringsværktøjer. Det fleksible design gør det muligt for brugere at konfigurere, hvilke værktøjer og funktioner der eksponeres for MCP-klienten, hvilket optimerer context window og ressourceforbrug.
Funktionalitet
Hvad vi kan gøre med Prometheus MCP Server
Prometheus MCP Server muliggør problemfri interaktion mellem AI-assistenter og Prometheus-overvågningsinfrastruktur. Den gør det muligt for brugere at udføre avancerede forespørgsler på metrikker, automatisere system-sundhedstjek og hente detaljerede metadata til driftsanalyse—alt sammen gennem en standardiseret protokolgrænseflade.
- Udfør PromQL-forespørgsler
- Kør øjeblikkelige og intervalforespørgsler mod Prometheus for at overvåge realtids- eller historiske metrikker.
- Opdag og udforsk metrikker
- Oplist alle tilgængelige metrikker, inspicér metadata og forstå datastrukturen for avanceret overvågning.
- Sikker autentificering
- Integrér med Prometheus-instanser via basic auth eller bearer tokens for sikker adgang.
- Docker-containerisering
- Udrul MCP-serveren hurtigt og pålideligt med Docker for at sikre konsistente miljøer.
- Interaktive AI-værktøjer
- Giv AI-systemer konfigurerbare, interaktive overvågnings- og analysefunktioner.
Hvad er Prometheus MCP Server
AI-agenter kan udnytte Prometheus MCP Server til at opnå stærk, realtidsindsigt i systemperformance og sundhed. Ved integration med Prometheus kan AI-agenter automatisere overvågning, opdage uregelmæssigheder, optimere ressourceallokering og udløse alarmer eller afhjælpningshandlinger—alt sammen via standardiserede forespørgselsgrænseflader. Dette muliggør ægte autonome, intelligente operationer og systemadministration.