Agente de IA para Prometheus MCP
Integra tus métricas de Prometheus con Model Context Protocol (MCP) para monitorización sin interrupciones y análisis avanzado. Esta integración impulsada por IA permite consultas automáticas de PromQL, descubrimiento instantáneo de métricas y análisis de datos directo, permitiendo a los asistentes de IA interactuar con las métricas de tu infraestructura de manera segura y eficiente.
Automatiza la Ejecución de Consultas PromQL
Permite que tus asistentes de IA ejecuten consultas PromQL bajo demanda. Obtén datos en tiempo real e históricos al instante, analiza tendencias y obtén información accionable de tu configuración de Prometheus con interfaces MCP estandarizadas.
- Ejecuta Consultas PromQL.
- Ejecuta consultas PromQL instantáneas o por rango directamente en tu instancia de Prometheus para obtener información en tiempo real e histórica.
- Ver Resultados de Consultas.
- Los agentes de IA pueden recuperar y analizar resultados de consultas al instante, facilitando el diagnóstico y la elaboración de informes.
- Descubre Métricas.
- Lista y explora todas las métricas disponibles para identificar rápidamente tendencias y anomalías.
- Soporte de Autenticación.
- Protege tus consultas con autenticación básica o tokens bearer configurados mediante variables de entorno.
Descubrimiento de Métricas y Metadatos Integral
Lista rápidamente todas las métricas disponibles en Prometheus, obtiene metadatos para métricas específicas y consigue una mayor visibilidad de tu entorno de monitorización. Agiliza la exploración de métricas y habilita el análisis impulsado por IA.
- Listar Métricas Disponibles.
- Los asistentes de IA pueden enumerar todas las métricas en tu servidor Prometheus para mejorar la observabilidad.
- Obtener Metadatos de Métricas.
- Recupera metadatos esenciales de cualquier métrica, agilizando la documentación y la solución de problemas.
- Visibilidad de Targets de Scrape.
- Obtén una visión general de todos los targets de scrape para monitorizar la salud y cobertura de la infraestructura.
Despliegue Flexible, Seguro y Sencillo
Despliega el Servidor MCP de Prometheus de forma segura con soporte para contenedores Docker, configuración basada en entorno y autenticación robusta. Permite soporte multi-inquilino para entornos complejos y garantiza una monitorización fiable para cada caso de uso.
- Despliegue en Contenedores.
- Despliega rápidamente con Docker para portabilidad y escalabilidad.
- Soporte Multi-inquilino.
- Utiliza variables de entorno para habilitar soporte a setups multi-inquilino como Cortex, Mimir o Thanos.
- Acceso a Herramientas Configurable.
- Selecciona qué herramientas MCP están disponibles para los clientes, optimizando seguridad y rendimiento.
INTEGRACIÓN MCP
Herramientas Disponibles de Integración Prometheus MCP
Las siguientes herramientas están disponibles como parte de la integración Prometheus MCP:
- execute_query
Ejecuta una consulta instantánea de PromQL contra Prometheus para obtener datos de métricas en tiempo real.
- execute_range_query
Ejecuta una consulta de rango PromQL durante una ventana de tiempo específica con intervalos de step personalizables.
- list_metrics
Lista todas las métricas disponibles en la instancia de Prometheus conectada para su exploración e integración.
- get_metric_metadata
Obtén metadatos detallados de una métrica específica, incluyendo textos de ayuda y tipo de información.
- get_targets
Recupera información sobre todos los targets activos e inactivos de Prometheus.
Desbloquea el Poder de la IA en Prometheus
Conecta Prometheus con tus asistentes de IA y ejecuta consultas PromQL fácilmente. Explora métricas, automatiza el análisis y agiliza la observabilidad con el Servidor MCP de Prometheus.
¿Qué es el Servidor Prometheus MCP?
Prometheus MCP Server es un servidor open-source del Model Context Protocol (MCP) que permite a los asistentes de IA consultar y analizar métricas de Prometheus mediante interfaces estandarizadas. Desarrollado y mantenido en GitHub, este servidor actúa como puente entre Prometheus—el principal toolkit de monitorización y alertas de sistemas—y los sistemas de IA, permitiendo ejecutar consultas PromQL, descubrir métricas disponibles, recuperar metadatos y analizar datos de series temporales en tiempo real. El servidor ofrece autenticación segura vía basic auth o tokens bearer, está containerizado para su fácil despliegue con Docker y está diseñado para hacer accesible la monitorización y el análisis de rendimiento en tiempo real a flujos de trabajo y herramientas de automatización impulsadas por IA. Su diseño flexible permite a los usuarios configurar qué herramientas y funcionalidades se exponen al cliente MCP, optimizando la ventana de contexto y el uso de recursos.
Capacidades
¿Qué podemos hacer con Prometheus MCP Server?
Prometheus MCP Server permite la interacción fluida entre asistentes de IA e infraestructura de monitorización Prometheus. Permite a los usuarios ejecutar consultas complejas de métricas, automatizar chequeos de salud del sistema y recuperar metadatos detallados para análisis operativos, todo a través de una interfaz de protocolo estandarizada.
- Ejecutar consultas PromQL
- Realiza consultas instantáneas y por rango en Prometheus para monitorizar métricas en tiempo real o históricas.
- Descubrir y explorar métricas
- Lista todas las métricas disponibles, inspecciona metadatos y comprende la estructura de datos para una monitorización avanzada.
- Autenticación segura
- Integra con instancias de Prometheus usando autenticación básica o tokens bearer para un acceso seguro.
- Containerización con Docker
- Despliega el servidor MCP de manera rápida y fiable usando Docker, asegurando entornos consistentes.
- Herramientas interactivas de IA
- Ofrece a los sistemas de IA capacidades de monitorización y análisis interactivas y configurables.
¿Qué es el Servidor Prometheus MCP?
Los agentes de IA pueden aprovechar Prometheus MCP Server para obtener información potente y en tiempo real sobre el rendimiento y la salud del sistema. Al integrarse con Prometheus, los agentes de IA pueden automatizar la monitorización, detectar anomalías, optimizar la asignación de recursos y activar alertas o acciones correctivas, todo utilizando interfaces de consulta estandarizadas. Esto permite operaciones y gestión de sistemas verdaderamente autónomas e inteligentes.