
Momento MCP Server
Der Momento MCP Server verbindet KI-Assistenten mit Momento Cache und ermöglicht effiziente Cache-Operationen über MCP-Tools für Echtzeit-Datenabruf, Cache-Mana...
Integrieren Sie Grafana Tempo Tracing-Daten mit KI-Assistenten über den Tempo MCP Server für nahtlose Observability verteilter Systeme und Echtzeit-Debugging in FlowHunt-Flows.
Der Tempo MCP Server ist eine Go-basierte Implementierung des Model Context Protocol (MCP), die sich mit Grafana Tempo – einem Distributed-Tracing-Backend – integriert. Dieser Server ermöglicht es KI-Assistenten, verteilte Tracing-Daten abzufragen und zu analysieren, sodass Entwickler Einblicke in die Anwendungsperformance erhalten und Systemverhalten nachvollziehen können. Durch die Bereitstellung von Tool-Definitionen, die mit MCP kompatibel sind, befähigt der Tempo MCP Server KI-Clients (wie Claude Desktop) zu Aufgaben wie Trace-Abfragen, Echtzeit-Event-Streaming und der Integration von Tracing-Informationen in Entwicklungs-Workflows. Die Unterstützung von HTTP (inkl. SSE für Echtzeit-Updates) und Standard-Ein-/Ausgabe gewährleistet eine flexible Integration in verschiedenste Plattformen und Tools und verbessert die Observability- und Debugging-Möglichkeiten moderner verteilter Systeme.
Im Repository wurden keine Prompt-Vorlagen gefunden.
Im Repository wurden keine expliziten MCP-Ressourcen gelistet.
go build -o tempo-mcp-server ./cmd/server
{
"mcpServers": {
"tempo": {
"command": "./tempo-mcp-server",
"args": []
}
}
}
Verwenden Sie Umgebungsvariablen für sensible Daten:
{
"mcpServers": {
"tempo": {
"command": "./tempo-mcp-server",
"env": {
"SSE_PORT": "8080"
},
"inputs": {}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"tempo": {
"command": "./tempo-mcp-server",
"args": []
}
}
}
tempo-mcp-server
.{
"mcpServers": {
"tempo": {
"command": "./tempo-mcp-server",
"args": []
}
}
}
go build
oder Docker.{
"mcpServers": {
"tempo": {
"command": "./tempo-mcp-server",
"env": {
"SSE_PORT": "8080"
}
}
}
}
MCP in FlowHunt verwenden
Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:
Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Fügen Sie im Bereich für die System-MCP-Konfiguration Ihre MCP-Server-Daten in folgendem JSON-Format ein:
{
"tempo": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen nutzen. Denken Sie daran, “tempo” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL entsprechend anzupassen.
Abschnitt | Verfügbarkeit | Details/Hinweise |
---|---|---|
Übersicht | ✅ | In README.md gefunden |
Liste der Prompts | ⛔ | Keine Prompt-Vorlagen im Repository gefunden |
Liste der Ressourcen | ⛔ | Keine expliziten MCP-Ressourcen gelistet |
Liste der Tools | ✅ | Tempo Query Tool |
API-Schlüssel absichern | ✅ | Beispiel für Umgebungsvariablen in der Setup-Anleitung |
Sampling-Unterstützung (weniger relevant) | ⛔ | Keine Hinweise auf Sampling-Unterstützung in Doku oder Code |
Basierend auf obigen Daten bietet der Tempo MCP Server eine praktische Integration für Distributed Tracing mit Grafana Tempo, verfügt jedoch nicht über umfassende MCP-Prompt-Vorlagen und Resource-Definitionen und unterstützt laut verfügbarer Dokumentation Sampling oder Roots nicht explizit. Die Einrichtung ist für Entwickler mit Go- und Docker-Erfahrung unkompliziert, der MCP-Funktionsumfang insgesamt aber begrenzt.
Hat eine LICENSE | ⛔ (Keine LICENSE-Datei gefunden) |
---|---|
Mindestens ein Tool | ✅ (Tempo Query Tool) |
Anzahl Forks | 0 |
Anzahl Sterne | 2 |
Unsere Meinung:
Angesichts des eingeschränkten MCP-Feature-Sets (keine Prompts/Ressourcen, keine explizite Sampling/Roots-Unterstützung und keine Lizenz), aber mit einem funktionierenden Tool und klarer Einrichtung, erhält dieser MCP eine 3/10 für die Umsetzung des Protokolls und die Ecosystem-Bereitschaft.
Der Tempo MCP Server ist eine Go-basierte Implementierung des Model Context Protocol, die KI-Assistenten mit Grafana Tempo verbindet und das Abfragen sowie Analysieren von Distributed-Tracing-Daten für bessere Observability und Debugging ermöglicht.
Mit dem Tempo Query Tool können KI-Clients programmgesteuert Trace-Daten aus Grafana Tempo abrufen und analysieren, um Systemperformance zu inspizieren, Systemverhalten nachzuverfolgen und Engpässe oder Anomalien in verteilten Anwendungen zu identifizieren.
Fügen Sie die MCP-Komponente zu Ihrem FlowHunt-Flow hinzu und konfigurieren Sie sie mit Ihren Tempo MCP Server-Daten im bereitgestellten JSON-Format. So kann Ihr KI-Agent alle unterstützten Tools und Funktionen des MCP-Servers nutzen.
Ja. Über den SSE (Server-Sent Events)-Endpunkt erlaubt der Tempo MCP Server das Streaming von Echtzeit-Trace-Events für Live-Monitoring und schnelle Reaktion auf Systemprobleme.
Nein. Dieser MCP-Server enthält keine Prompt-Vorlagen oder expliziten Resource-Definitionen. Er bietet derzeit Kernfunktionen zur Trace-Abfrage über das Tempo Query Tool.
Im Repository wurde keine LICENSE-Datei gefunden. Bitte wenden Sie sich an den Maintainer für Informationen zu Nutzung und Lizenzierung.
Verbinden Sie Ihre KI-Workflows mit Distributed-Tracing-Daten über den Tempo MCP Server und erhalten Sie umsetzbare Einblicke in die Performance und das Verhalten Ihrer Systeme.
Der Momento MCP Server verbindet KI-Assistenten mit Momento Cache und ermöglicht effiziente Cache-Operationen über MCP-Tools für Echtzeit-Datenabruf, Cache-Mana...
Integrieren und automatisieren Sie Grafanas Dashboards, Datenquellen und Monitoring-Tools in KI-gesteuerte Entwicklungs-Workflows mit dem Grafana MCP Server von...
Integrieren Sie FlowHunt mit dem TickTick MCP Server, um leistungsstarke, KI-gestützte Aufgabenmanagement-Automatisierung freizuschalten. Verbinden Sie Ihre KI-...