Kibana MCP Server-integration

Hvad gør “Kibana” MCP Server?

Kibana MCP (Model Context Protocol) Server fungerer som en bro, der forbinder AI-assistenter og klienter med Kibana, hvilket muliggør avanceret søgning, styring og automatisering i Kibana-miljøer. Ved at eksponere Kibanas funktionaliteter gennem MCP-standarden gør denne server det muligt for AI-drevne arbejdsgange at interagere med Kibana-ressourcer—såsom at forespørge data, styre dashboards eller automatisere almindelige opgaver. Denne integration strømliner udviklingsarbejdsgange, understøtter datadrevne beslutninger og giver udviklere mulighed for at bygge smartere værktøjer ved at udnytte Kibanas muligheder gennem standardiserede API’er og protokoller.

Liste over Prompter

Ingen prompt-skabeloner er eksplicit nævnt i den tilgængelige dokumentation eller kode.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicit liste over MCP-ressourcer angivet i den tilgængelige dokumentation eller kode.

Liste over Værktøjer

Ingen eksplicitte værktøjsdefinitioner fundet i den tilgængelige dokumentation eller kode. Repositoriet kan eksponere Kibana-funktionaliteter som værktøjer, men disse er ikke opregnet.

Brugsscenarier for denne MCP Server

• Automatisering af Kibana-datasøgning: Integrér AI-assistenter til at udføre automatiske søgninger og dataforespørgsler i Kibana, hvilket reducerer manuel indsats og muliggør hurtigere indsigter.
• Dashboardstyring: Brug MCP-interfacet til programmæssigt at oprette, opdatere eller styre Kibana-dashboards som støtte for CI/CD- og DevOps-arbejdsgange.
• Overvågning af alarmer: AI-agenter kan tilgå og overvåge alarmer eller logfiler i Kibana, hvilket muliggør proaktiv hændelsesdetektion og -løsning.
• Rapportering og visualisering: Automatisér generering og hentning af visuelle rapporter fra Kibana og integrér dem i større analyse-pipelines.
• Automatisering af adgangskontrol: Udnyt MCP-serveren til at skripte og automatisere adgangskontrol og brugerstyring i Kibana og styrk sikkerhed og compliance.

Sådan sættes det op

Windsurf

1. Sørg for, at du har Node.js installeret.
2. Find Windsurf-konfigurationsfilen (typisk windsurf.config.json).
3. Tilføj Kibana MCP Server til mcpServers-sektionen:

   {
     "mcpServers": {
       "kibana": {
         "command": "npx",
         "args": ["@tocharian/mcp-server-kibana@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
5. Verificér, at Kibana MCP Server kører i Windsurf-miljøet.

Claude

1. Sørg for, at nødvendige afhængigheder (fx Node.js) er tilgængelige.
2. Redigér Claude-konfigurationsfilen.
3. Tilføj Kibana MCP Server således:

   {
     "mcpServers": {
       "kibana": {
         "command": "npx",
         "args": ["@tocharian/mcp-server-kibana@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Gem og genstart Claude.
5. Bekræft, at MCP-serveren er tilgængelig.

Cursor

1. Installer Node.js, hvis ikke allerede til stede.
2. Åbn Cursors konfiguration.
3. Indsæt følgende snippet i mcpServers-sektionen:

   {
     "mcpServers": {
       "kibana": {
         "command": "npx",
         "args": ["@tocharian/mcp-server-kibana@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Gem og genstart Cursor.
5. Tjek, at Cursor forbinder til Kibana MCP Server.

Cline

1. Sørg for, at Node.js er installeret på dit system.
2. Opdatér Cline-konfigurationsfilen.
3. Tilføj Kibana MCP Server-post:

   {
     "mcpServers": {
       "kibana": {
         "command": "npx",
         "args": ["@tocharian/mcp-server-kibana@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Gem og genstart Cline.
5. Bekræft service-tilgængelighed.

Sikring af API-nøgler

Opbevar dine Kibana- eller Elasticsearch-API-nøgler med miljøvariabler for at øge sikkerheden. Eksempel på konfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "kibana": {
      "command": "npx",
      "args": ["@tocharian/mcp-server-kibana@latest"],
      "env": {
        "KIBANA_API_KEY": "${KIBANA_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "kibana_url": "https://your-kibana.example.com"
      }
    }
  }
}

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-flow, skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serverdetaljer i dette JSON-format:

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

Når konfigurationen er på plads, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “kibana” til det faktiske navn på din MCP-server og at erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Overblik

Roots-support: Ikke dokumenteret
Sampling-support: Ikke dokumenteret

Baseret på den tilgængelige information leverer Kibana MCP Server et grundlæggende overblik og opsætningsdokumentation med tydelig licens og grundlæggende brug, men mangler dokumentation om prompts, ressourcer, værktøjer og avancerede MCP-funktioner. Jeg vil vurdere denne MCP-server til 4/10 for samlet dokumentation og udviklerparathed.

MCP-score