Integración del Servidor MCP de Kibana

¿Qué hace el Servidor MCP de “Kibana”?

El Servidor MCP de Kibana (Protocolo de Contexto de Modelo) actúa como un puente que conecta asistentes de IA y clientes con Kibana, permitiendo una búsqueda, gestión y automatización mejoradas dentro de los entornos de Kibana. Al exponer las funcionalidades de Kibana a través del estándar MCP, este servidor permite que los flujos de trabajo impulsados por IA interactúen con los recursos de Kibana—como consultar datos, gestionar dashboards o automatizar tareas comunes. Esta integración agiliza los flujos de desarrollo, fomenta la toma de decisiones basada en datos y permite a los desarrolladores crear herramientas más inteligentes aprovechando las capacidades de Kibana mediante APIs y protocolos estandarizados.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompts explícitamente en la documentación o código disponible.

Lista de Recursos

No se proporciona una lista explícita de recursos MCP en la documentación o código disponible.

Lista de Herramientas

No se encontraron definiciones explícitas de herramientas en la documentación o código disponible. El repositorio puede exponer funcionalidades de Kibana como herramientas, pero no están enumeradas.

Casos de uso de este Servidor MCP

• Automatización de búsquedas de datos en Kibana: Integra asistentes de IA para realizar búsquedas y consultas de datos automatizadas en Kibana, reduciendo el esfuerzo manual y permitiendo obtener insights más rápido.
• Gestión de Dashboards: Utiliza la interfaz MCP para crear, actualizar o gestionar dashboards de Kibana de forma programática, apoyando flujos de CI/CD y DevOps.
• Monitoreo de Alertas: Los agentes de IA pueden acceder y monitorear alertas o logs en Kibana, permitiendo una detección y resolución proactiva de incidentes.
• Informes y Visualización: Automatiza la generación y recuperación de informes visuales desde Kibana, integrándolos en pipelines de análisis más amplios.
• Automatización del Control de Acceso: Aprovecha el servidor MCP para automatizar mediante scripts el control de acceso y la gestión de usuarios en Kibana, mejorando la seguridad y el cumplimiento.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener Node.js instalado.
2. Localiza el archivo de configuración de Windsurf (usualmente windsurf.config.json).
3. Añade el Servidor MCP de Kibana a la sección mcpServers:

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

4. Guarda la configuración y reinicia Windsurf.
5. Verifica que el Servidor MCP de Kibana esté funcionando en el entorno de Windsurf.

Claude

1. Asegúrate de que las dependencias necesarias (por ejemplo, Node.js) estén disponibles.
2. Edita el archivo de configuración de Claude.
3. Añade el Servidor MCP de Kibana de la siguiente manera:

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

4. Guarda y reinicia Claude.
5. Confirma que el servidor MCP sea accesible.

Cursor

1. Instala Node.js si aún no está presente.
2. Abre la configuración de Cursor.
3. Inserta el siguiente fragmento en la sección mcpServers:

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

4. Guarda y reinicia Cursor.
5. Verifica que Cursor se conecte al Servidor MCP de Kibana.

Cline

1. Asegúrate de que Node.js esté instalado en tu sistema.
2. Actualiza el archivo de configuración de Cline.
3. Añade la entrada del Servidor MCP de Kibana:

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

4. Guarda y reinicia Cline.
5. Confirma la disponibilidad del servicio.

Seguridad de las Claves API

Almacena tus claves API de Kibana o Elasticsearch usando variables de entorno para mejorar la seguridad. Ejemplo de configuración:

{
  "mcpServers": {
    "kibana": {
      "command": "npx",
      "args": ["@tocharian/mcp-server-kibana@latest"],
      "env": {
        "KIBANA_API_KEY": "${KIBANA_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "kibana_url": "https://your-kibana.example.com"
      }
    }
  }
}

Cómo utilizar este MCP dentro de flujos

Uso del MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, introduce los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá utilizar este MCP como una herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “kibana” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Soporte de raíces: No documentado
Soporte de muestreo: No documentado

Según la información disponible, el Servidor MCP de Kibana proporciona una visión general básica y documentación de configuración, con una licencia clara y detalles básicos de uso, pero carece de documentación sobre prompts, recursos, herramientas y funciones avanzadas de MCP. Calificaría este servidor MCP con un 4/10 en documentación general y preparación para desarrolladores.

Puntuación MCP