Prometheus MCP-Server

Was macht der “Prometheus” MCP-Server?

Der Prometheus MCP-Server ist eine Model Context Protocol (MCP)-Implementierung, die es KI-Assistenten ermöglicht, mit Prometheus-Metriken über standardisierte Schnittstellen zu interagieren. Als Brücke zwischen KI-Agenten und Prometheus erlaubt er die nahtlose Ausführung von PromQL-Abfragen, das Finden und Erkunden von Metrikdaten und bietet direkten Zugriff auf Zeitreihenanalysen. So können Entwickler und KI-Tools das Monitoring automatisieren, den Infrastrukturzustand analysieren und operative Einblicke gewinnen – ohne manuelles Datenabfragen. Zu den zentralen Funktionen gehören das Auflisten von Metriken, Metadatenzugriff, Unterstützung für Sofort- und Bereichsabfragen sowie konfigurierbare Authentifizierung (Basic Auth oder Bearer-Token). Der Server ist zudem containerisiert für einfache Bereitstellung und lässt sich flexibel in verschiedene KI-Entwicklungs-Workflows integrieren.

Liste der Prompts

Im Repository sind keine Informationen zu Prompt-Vorlagen hinterlegt.

Liste der Ressourcen

Im Repository sind keine expliziten Ressourcen (im Sinne von MCP) aufgeführt.

Liste der Tools

• PromQL-Abfragen ausführen: Ermöglicht es Clients, PromQL-Abfragen direkt gegen den Prometheus-Server auszuführen.
• Verfügbare Metriken auflisten: Ermöglicht die Aufzählung aller im Prometheus-Server vorhandenen Metriken.
• Metadaten für Metriken abrufen: Liefert detaillierte Metadaten zu einer bestimmten Metrik für kontextbezogene Analysen.
• Sofortige Abfrageergebnisse anzeigen: Ruft Echtzeit-(Sofort-)Werte für spezifische Prometheus-Metriken ab.
• Bereichsabfrageergebnisse anzeigen: Liefert Metrikwerte über einen angegebenen Zeitraum mit verschiedenen Schrittintervallen.

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• Automatisiertes Infrastrukturmonitoring: KI-Assistenten können Prometheus abfragen, um Gesundheits- und Leistungsindikatoren zu prüfen, Alarme und Anomalien automatisiert erkennen.
• DevOps-Analytik: Entwickler analysieren historische Trends, Nutzungsmuster und Ressourcenengpässe.
• Incident-Triage: Bei Vorfällen können KI-Agenten relevante Metrik-Snapshots und Zeiträume abrufen, um bei der Ursachenanalyse zu unterstützen.
• Individuelle Dashboard-Erstellung: Programmatisches Abrufen von Metriken und Metadaten zur Erstellung oder Aktualisierung von Dashboards mit KI-Einblicken.
• Sicherheits- und Compliance-Audits: Mit den Abfragefunktionen lassen sich für Compliance-Prüfungen relevante Metriken automatisiert durch KI-Workflows erfassen.

Einrichtung

Windsurf

Im Repository sind keine spezifischen Anweisungen für Windsurf hinterlegt.

Claude

1. Stellen Sie sicher, dass Ihr Prometheus-Server von der Bereitstellungsumgebung aus erreichbar ist.
2. Konfigurieren Sie Umgebungsvariablen für Prometheus (z. B. PROMETHEUS_URL, Zugangsdaten).
3. Fügen Sie in Claude Desktop die Server-Konfiguration zu Ihrem mcpServers-Objekt hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "prometheus": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "<vollständiger Pfad zum prometheus-mcp-server-Verzeichnis>",
           "run",
           "src/prometheus_mcp_server/main.py"
         ],
         "env": {
           "PROMETHEUS_URL": "http://ihr-prometheus-server:9090",
           "PROMETHEUS_USERNAME": "ihr_benutzername",
           "PROMETHEUS_PASSWORD": "ihr_passwort"
         }
       }
     }
   }
   

4. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Claude Desktop neu.
5. Überprüfen Sie, ob der Prometheus-Server aufgeführt und erreichbar ist.

Hinweis: Wenn Sie Error: spawn uv ENOENT sehen, geben Sie den vollständigen Pfad zu uv an oder setzen Sie die Umgebungsvariable NO_UV=1 in der Konfiguration.

Cursor

Im Repository sind keine spezifischen Anweisungen für Cursor hinterlegt.

Cline

Im Repository sind keine spezifischen Anweisungen für Cline hinterlegt.

API-Keys absichern
Empfindliche Werte wie API-Keys, Benutzernamen und Passwörter sollten über Umgebungsvariablen gesetzt werden.
Beispiel (in JSON-Konfiguration):

"env": {
  "PROMETHEUS_URL": "http://ihr-prometheus-server:9090",
  "PROMETHEUS_USERNAME": "ihr_benutzername",
  "PROMETHEUS_PASSWORD": "ihr_passwort"
}

Nutzung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

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. Tragen Sie im Abschnitt System-MCP-Konfiguration Ihre MCP-Server-Details in folgendem JSON-Format ein:

{
  "prometheus": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://ihremcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP als Tool mit allen Funktionen nutzen. Denken Sie daran, “prometheus” ggf. auf den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ändern und die URL auf Ihre eigene MCP-Server-URL anzupassen.

Übersicht

Auf Basis dieser Punkte bietet der Prometheus MCP-Server starke Tool-Integration und klare API-Key-Absicherung. Einige fortgeschrittene MCP-Funktionen (wie Prompts, Ressourcen, Sampling und Roots) sind nicht dokumentiert oder implementiert.

Unsere Meinung

Der Prometheus MCP-Server schneidet bei den Kernfunktionen für MCP-Tool-Support und praktische Integration gut ab, es fehlen jedoch Dokumentation oder Implementierung für Prompts, Ressourcen und fortgeschrittene MCP-Features. Er ist zuverlässig für Metrikanalyse, aber kein vollumfängliches MCP-Beispiel. Bewertung: 6/10.

MCP-Score