Prometheus MCP Server

Hvad gør “Prometheus” MCP Server?

Prometheus MCP Server er en Model Context Protocol (MCP)-implementering, der gør det muligt for AI-assistenter at interagere med Prometheus-metrics via standardiserede grænseflader. Ved at fungere som bro mellem AI-agenter og Prometheus muliggør den problemfri udførelse af PromQL-forespørgsler, opdagelse og udforskning af metrikdata samt direkte adgang til tidsserieanalyse. Det giver udviklere og AI-værktøjer mulighed for at automatisere overvågning, analysere infrastrukturens tilstand og opnå operationelle indsigter uden manuel dataindsamling. Nøglefunktioner inkluderer metric-lister, metadata-adgang, understøttelse af både instant- og range-forespørgsler samt konfigurerbar autentificering (basic auth eller bearer token). Serveren er også containeriseret for nem implementering og kan fleksibelt integreres med forskellige AI-udviklingsworkflows.

Liste over Prompts

Ingen information om prompt-skabeloner er angivet i repositoryet.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte ressourcer (som defineret af MCP) er angivet i repositoryet.

Liste over Værktøjer

• Udfør PromQL-forespørgsler: Gør det muligt for klienter at køre PromQL-forespørgsler direkte mod Prometheus-serveren.
• List tilgængelige metrics: Giver mulighed for at opliste alle metrics, der findes i Prometheus-instansen.
• Hent metadata for metrics: Tilbyder detaljeret metadata for en specifik metric og understøtter kontekstuel analyse.
• Se instant query-resultater: Henter realtids (instant) værdier for specifikke Prometheus-metrics.
• Se range query-resultater: Henter metric-værdier over et angivet tidsinterval med forskellige step-intervaller.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Automatiseret infrastruktur-overvågning: AI-assistenter kan forespørge Prometheus for at tjekke tilstands- og ydelsesindikatorer, hvilket automatiserer alarmering og anomalidetektion.
• DevOps-analyse: Udviklere kan bruge serveren til at analysere historiske trends, brugsmønstre og ressourceflaskehalse.
• Incident-triage: Når hændelser opstår, kan AI-agenter hente relevante metric-snapshots og tidsintervaller for at assistere ved rodanalyse.
• Brugerdefineret dashboard-generering: Hent metrics og metadata programmatisk for at oprette eller opdatere dashboards integreret med AI-drevne indsigter.
• Sikkerheds- og compliance-auditering: Brug forespørgselsfunktionaliteten til at indsamle metrics, der er relevante for compliance-tjek og rapportering – alt sammen automatiseret via AI-workflows.

Sådan sættes det op

Windsurf

Ingen specifikke instruktioner er angivet for Windsurf i repositoryet.

Claude

1. Sørg for, at din Prometheus-server er tilgængelig fra udrulningsmiljøet.
2. Konfigurer miljøvariabler for Prometheus (f.eks. PROMETHEUS_URL, legitimationsoplysninger).
3. I Claude Desktop, tilføj serverkonfigurationen til dit mcpServers-objekt:

   {
     "mcpServers": {
       "prometheus": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "<fuld sti til prometheus-mcp-server bibliotek>",
           "run",
           "src/prometheus_mcp_server/main.py"
         ],
         "env": {
           "PROMETHEUS_URL": "http://din-prometheus-server:9090",
           "PROMETHEUS_USERNAME": "dit_brugernavn",
           "PROMETHEUS_PASSWORD": "dit_password"
         }
       }
     }
   }
   

4. Gem konfigurationen og genstart Claude Desktop.
5. Verificér, at Prometheus-serveren er vist og tilgængelig.

Bemærk: Hvis du ser Error: spawn uv ENOENT, angiv den fulde sti til uv eller sæt miljøvariablen NO_UV=1 i konfigurationen.

Cursor

Ingen specifikke instruktioner er angivet for Cursor i repositoryet.

Cline

Ingen specifikke instruktioner er angivet for Cline i repositoryet.

Sikring af API-nøgler
Følsomme værdier såsom API-nøgler, brugernavne og adgangskoder bør sættes via miljøvariabler.
Eksempel (i JSON-konfiguration):

"env": {
  "PROMETHEUS_URL": "http://din-prometheus-server:9090",
  "PROMETHEUS_USERNAME": "dit_brugernavn",
  "PROMETHEUS_PASSWORD": "dit_password"
}

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow 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 med dette JSON-format:

{
  "prometheus": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://dinmcpserver.eksempel/stivilmcp/url"
  }
}

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

Oversigt

Baseret på ovenstående tilbyder Prometheus MCP Server stærk værktøjsintegration og tydelig API-nøgle-sikkerhed. Nogle avancerede MCP-funktioner (såsom prompts, eksplicitte ressourcer, sampling og roots) er ikke dokumenteret eller implementeret.

Vores vurdering

Prometheus MCP Server scorer godt for kernefunktionalitet og praktisk integration, men mangler dokumentation eller implementering af prompts, ressourcer og avancerede MCP-funktioner. Den er pålidelig til metrik-analyse, men ikke et fuldt udbygget MCP-eksempel. Score: 6/10.

MCP Score