Grafana MCP Server Integration

Was macht der “Grafana” MCP Server?

Der Grafana MCP (Model Context Protocol) Server ist eine Integrationsschicht, die KI-Assistenten mit Grafana verbindet und erweiterten Zugriff auf Dashboards, Datenquellen und Monitoring-Tools im Grafana-Ökosystem ermöglicht. Durch die Bereitstellung der Grafana-Funktionen via MCP können KI-gesteuerte Clients Aufgaben wie das Suchen von Dashboards, Abrufen detaillierter Dashboard-Informationen, Verwalten von Dashboards, Zugreifen auf und Abfragen von Datenquellen sowie die programmgesteuerte Ausführung von Prometheus-Abfragen übernehmen. Dies verschlankt Entwicklungs- und Betriebsworkflows, da KI-Assistenten direkt mit Observability-Daten interagieren, Dashboard-Management automatisieren und in Echtzeit Monitoring und Fehlerbehebung unterstützen – alles im Kontext KI-gesteuerter Entwicklungsumgebungen.

Liste der Prompts

In den bereitgestellten Dateien oder der Dokumentation sind keine expliziten Prompt-Vorlagen erwähnt.

Liste der Ressourcen

• Dashboards: Zugriff und Suche nach Grafana-Dashboards per Titel oder Metadaten, Abruf vollständiger Dashboard-Details anhand eindeutiger Kennungen und Verwaltung von Dashboard-Inhalten.
• Datenquellen: Auflisten aller konfigurierten Datenquellen und Abruf detaillierter Informationen, insbesondere für Prometheus und Loki.
• Prometheus-Datenquelleninformationen: Abrufen und Interagieren mit Prometheus-Datenquellen, einschließlich Abfragemöglichkeiten.
• Panel-Abfragen: Extrahieren von Abfrage-Strings und Datenquelleninformationen aus jedem Panel eines Dashboards für fortgeschrittene Analysen oder Fehlerbehebung.

Liste der Tools

• Dashboards suchen: Durchsuchen von Grafana-Dashboards anhand von Titel oder Metadaten.
• Dashboard per UID abrufen: Abrufen detaillierter Informationen zu einem bestimmten Dashboard anhand seiner eindeutigen Kennung.
• Dashboard aktualisieren oder erstellen: Bestehende Dashboards modifizieren oder neue anlegen (Vorsicht bzgl. Kontextfenster-Limitierungen).
• Panel-Abfragen und Datenquelleninfos abrufen: Abrufen von Abfrage-Strings und Datenquellendetails für Panels.
• Datenquellen auflisten und Infos abrufen: Alle konfigurierten Datenquellen auflisten und Informationen abrufen (Prometheus, Loki).
• Prometheus abfragen: Ausführen von PromQL-Abfragen (Instant- und Range-Queries) auf Prometheus-Datenquellen.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Dashboard-Management: Automatisierung von Suche, Abruf, Erstellung und Aktualisierung von Grafana-Dashboards – vereinfacht Observability-Workflows für Entwickler und SREs.
• Datenquellen-Exploration: Programmgesteuertes Listen, Abrufen und Analysieren verfügbarer Datenquellen, hilfreich für Infrastruktur-Audits oder Onboarding.
• Panel-Abfragen-Extraktion: Extrahieren von Abfragen und Datenquelleninfos aus Dashboard-Panels zur Unterstützung bei Debugging, Optimierung oder Dokumentation.
• Automatisierte Prometheus-Abfragen: KI-Assistenten können Prometheus-Abfragen ausführen, einschließlich Instant- oder Range-Metrikabfragen für Monitoring und Alarmierung.
• DevOps-Automatisierung: Integration von Grafana-Observability-Funktionen in CI/CD-Pipelines oder KI-gesteuerte Fehlerbehebung – reduziert manuelle Dashboard-Operationen.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Voraussetzungen wie Node.js und Docker installiert sind.
2. Suchen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei (in der Regel windsurf.config.json).
3. Fügen Sie den Grafana MCP Server mit folgendem JSON-Snippet hinzu:

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

4. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie die Einrichtung, indem Sie prüfen, ob der MCP-Server in der Liste der MCP-Server erscheint.

Beispiel zur Sicherung von API-Schlüsseln

{
  "mcpServers": {
    "grafana-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@grafana/mcp-grafana@latest"],
      "env": {
        "GRAFANA_API_KEY": "${GRAFANA_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "grafana_url": "https://your-grafana-instance"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Installieren Sie erforderliche Voraussetzungen (Node.js, Docker).
2. Öffnen Sie die Claude-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie die MCP-Server-Konfiguration ein:

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

4. Speichern und starten Sie Claude neu.
5. Bestätigen Sie die Server-Registrierung in der MCP-Server-Statusansicht von Claude.

Cursor

1. Bereiten Sie Ihre Umgebung vor (Node.js/Docker).
2. Bearbeiten Sie die Datei cursor.config.json.
3. Fügen Sie folgenden MCP-Server-JSON-Block hinzu:

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

4. Speichern Sie die Datei und starten Sie Cursor neu.
5. Stellen Sie sicher, dass der MCP-Server läuft und erreichbar ist.

Cline

1. Bestätigen Sie, dass die notwendigen Voraussetzungen installiert sind.
2. Öffnen Sie die Cline-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie die Grafana MCP Server-Konfiguration ein:

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

4. Speichern Sie die Änderungen und starten Sie Cline neu.
5. Prüfen Sie den Serverstatus in der Cline-Oberfläche.

Beispiel zur Sicherung von API-Schlüsseln

{
  "mcpServers": {
    "grafana-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@grafana/mcp-grafana@latest"],
      "env": {
        "GRAFANA_API_KEY": "${GRAFANA_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "grafana_url": "https://your-grafana-instance"
      }
    }
  }
}

So verwenden Sie diesen MCP in Flows

Verwendung des MCP in FlowHunt

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich der System-MCP-Konfiguration tragen Sie die Details Ihres MCP-Servers im folgenden JSON-Format ein:

{
  "grafana-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Nach der Konfiguration kann Ihr KI-Agent diesen MCP als Tool nutzen und hat Zugriff auf alle Funktionen und Fähigkeiten. Denken Sie daran, “grafana-mcp” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL entsprechend Ihrer Instanz anzupassen.

Übersicht

Auf Basis der obigen Informationen ist der Grafana MCP Server gut dokumentiert für die Einrichtung und deckt die zentralen MCP-Primitiven (Ressourcen, Tools, API-Key-Sicherheit) ab, es fehlen jedoch explizite Prompt-Vorlagen und Informationen zu Sampling-Support. Es handelt sich um ein solides, praxisnahes Projekt für Grafana-Nutzer und -Entwickler.

MCP Score