Tempo MCP Server-integration

Hvad gør “Tempo” MCP Server?

Tempo MCP Server er en Go-baseret implementering af Model Context Protocol (MCP), der integrerer med Grafana Tempo, en distribueret tracing-backend. Denne server gør det muligt for AI-assistenter at forespørge og analysere distribueret tracing-data, så udviklere kan få indsigt i applikationsydelse og spore systemadfærd. Ved at eksponere værktøjsdefinitioner kompatible med MCP giver Tempo MCP Server AI-klienter (såsom Claude Desktop) mulighed for at udføre opgaver som forespørgsler på tracedata, streaming af realtidsbegivenheder samt integrere tracinginformation i udviklingsworkflows. Dens understøttelse af både HTTP (med SSE for realtidsopdateringer) og standard input/output sikrer fleksibel integration med en bred vifte af platforme og værktøjer, hvilket forbedrer observabilitet og fejlfinding i moderne distribuerede systemer.

Liste over prompts

Der blev ikke fundet nogen prompt-skabeloner i repoet.

Liste over ressourcer

Der blev ikke angivet nogen eksplicitte MCP-ressourcer i repoet.

Liste over værktøjer

• Tempo Query Tool
  • Giver AI-klienter mulighed for at forespørge og analysere distribueret tracing-data fra Grafana Tempo. Dette værktøj giver programmatisk adgang til tracedata, hvilket muliggør dybdegående inspektion af systemydelse og adfærd via MCP-interfacet.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Distribueret tracing-analyse
  • Udviklere kan bruge AI-assistenter til at forespørge og visualisere tracedata fra Grafana Tempo, hvilket hjælper dem med at identificere ydelsesflaskehalse og fejlfinde distribuerede systemer mere effektivt.
• Realtids-event-streaming
  • Ved at bruge SSE-endepunktet kan brugere streame realtids tracedata, hvilket gør det lettere at overvåge systemets sundhed og reagere hurtigt på problemer, efterhånden som de opstår.
• Integration med AI-udviklingsværktøjer
  • MCP-serveren kan integreres med AI-klienter som Claude Desktop, så man kan lave kontekstuelle trace-forespørgsler og automatisere observabilitetsopgaver i udviklernes workflows.
• Automatiseret fejlfinding
  • AI-drevne værktøjer kan bruge Tempos tracedata til at foreslå rettelser, fremhæve unormale forhold eller give resumeer af systemeksekvering, hvilket fremskynder fejlfindingen.

Sådan sættes det op

Windsurf

1. Sørg for at Go 1.21+ og Docker er installeret.
2. Byg serveren:

   go build -o tempo-mcp-server ./cmd/server
   

3. Tilføj MCP-serverkonfigurationen i Windsurf’s konfigurationsfil:

   {
     "mcpServers": {
       "tempo": {
         "command": "./tempo-mcp-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
5. Bekræft integrationen ved at forbinde en AI-klient til MCP-serverens endpoint.

Sikring af API-nøgler

Brug miljøvariabler til følsomme data:

{
  "mcpServers": {
    "tempo": {
      "command": "./tempo-mcp-server",
      "env": {
        "SSE_PORT": "8080"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Claude

1. Sørg for at Go 1.21+ og Docker er installeret.
2. Byg og kør serveren som beskrevet ovenfor.
3. Rediger Claude-konfigurationen og tilføj:

   {
     "mcpServers": {
       "tempo": {
         "command": "./tempo-mcp-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Genstart Claude og test MCP-forbindelsen.

Cursor

1. Installer forudsætninger (Go, Docker).
2. Byg og kør tempo-mcp-server.
3. Opdater Cursor-konfigurationen med:

   {
     "mcpServers": {
       "tempo": {
         "command": "./tempo-mcp-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Genstart Cursor og verificer, at MCP-serveren vises som værktøj.

Cline

1. Installer Go 1.21+ og Docker.
2. Byg/kør serveren med go build eller Docker.
3. Tilføj til Clines MCP-serverkonfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "tempo": {
         "command": "./tempo-mcp-server",
         "env": {
           "SSE_PORT": "8080"
         }
       }
     }
   }
   

4. Gem ændringerne og genstart Cline.
5. Bekræft forbindelsen til MCP-serveren på den angivne port.

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-konfiguration indsætter du dine MCP-serveroplysninger ved at bruge dette JSON-format:

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

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

Oversigt

Baseret på ovenstående data giver Tempo MCP Server en praktisk integration til distribueret tracing med Grafana Tempo, men mangler omfattende MCP-prompt-skabeloner og ressource-definitioner samt eksplicit sampling- eller roots-understøttelse ifølge tilgængelig dokumentation. Opsætningen er ligetil for udviklere, der er fortrolige med Go og Docker, men det overordnede MCP-funktionssæt er begrænset.

MCP-score

Vores vurdering:
Givet det begrænsede sæt af MCP-funktioner (ingen prompts/ressourcer, ingen eksplicit sampling/roots-understøttelse og ingen licens), men med et fungerende værktøj og en klar opsætning, scorer denne MCP 3/10 for den overordnede protokolimplementering og økosystemparathed.