Integración del Servidor Tempo MCP

¿Qué hace el servidor “Tempo” MCP?

El servidor Tempo MCP es una implementación en Go del Model Context Protocol (MCP) que se integra con Grafana Tempo, un backend de trazabilidad distribuida. Este servidor permite que los asistentes de IA consulten y analicen datos de trazabilidad distribuida, permitiendo a los desarrolladores obtener información sobre el rendimiento de las aplicaciones y rastrear el comportamiento del sistema. Al exponer definiciones de herramientas compatibles con MCP, el servidor Tempo MCP capacita a clientes de IA (como Claude Desktop) para realizar tareas como consultar datos de trazas, transmitir eventos en tiempo real e integrar información de trazabilidad en flujos de trabajo de desarrollo. Su soporte tanto para HTTP (con SSE para actualizaciones en tiempo real) como para entrada/salida estándar asegura una integración flexible con una amplia gama de plataformas y herramientas, mejorando la observabilidad y las capacidades de depuración para sistemas distribuidos modernos.

Lista de Prompts

No se encontraron plantillas de prompts en el repositorio.

Lista de Recursos

No se listaron recursos MCP explícitos en el repositorio.

Lista de Herramientas

• Herramienta Tempo Query
  • Permite que los clientes de IA consulten y analicen datos de trazabilidad distribuida de Grafana Tempo. Esta herramienta proporciona acceso programático a datos de trazas, permitiendo una inspección profunda del rendimiento y comportamiento del sistema a través de la interfaz MCP.

Casos de uso de este servidor MCP

• Análisis de trazabilidad distribuida
  • Los desarrolladores pueden usar asistentes de IA para consultar y visualizar datos de trazas de Grafana Tempo, ayudando a identificar cuellos de botella de rendimiento y depurar sistemas distribuidos de manera más eficaz.
• Transmisión de eventos en tiempo real
  • Aprovechando el endpoint SSE, los usuarios pueden transmitir eventos de trazas en tiempo real, lo que facilita la monitorización del estado del sistema y una respuesta rápida ante incidencias.
• Integración con herramientas de desarrollo IA
  • El servidor MCP puede integrarse con clientes IA como Claude Desktop, permitiendo consultas de trazas contextuales y automatizando tareas de observabilidad dentro de los flujos de trabajo de desarrollo.
• Depuración automatizada
  • Las herramientas potenciadas por IA pueden utilizar los datos de trazas de Tempo para sugerir soluciones, resaltar anomalías o proporcionar resúmenes de la ejecución del sistema, acelerando así el proceso de depuración.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener Go 1.21+ y Docker instalados.
2. Compila el servidor:

   go build -o tempo-mcp-server ./cmd/server
   

3. Añade la configuración del servidor MCP en el archivo de configuración de Windsurf:

   {
     "mcpServers": {
       "tempo": {
         "command": "./tempo-mcp-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Guarda la configuración y reinicia Windsurf.
5. Verifica la integración conectando un cliente IA al endpoint del servidor MCP.

Protección de claves API

Usa variables de entorno para datos sensibles:

{
  "mcpServers": {
    "tempo": {
      "command": "./tempo-mcp-server",
      "env": {
        "SSE_PORT": "8080"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Claude

1. Asegúrate de tener Go 1.21+ y Docker instalados.
2. Compila y ejecuta el servidor como se describió arriba.
3. Edita la configuración de Claude para añadir:

   {
     "mcpServers": {
       "tempo": {
         "command": "./tempo-mcp-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Reinicia Claude y prueba la conexión MCP.

Cursor

1. Instala los prerrequisitos (Go, Docker).
2. Compila y ejecuta tempo-mcp-server.
3. Actualiza la configuración de Cursor con:

   {
     "mcpServers": {
       "tempo": {
         "command": "./tempo-mcp-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Reinicia Cursor y verifica que el servidor MCP aparezca como herramienta.

Cline

1. Instala Go 1.21+ y Docker.
2. Compila/ejecuta el servidor usando go build o Docker.
3. Añade a la configuración de servidores MCP de Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "tempo": {
         "command": "./tempo-mcp-server",
         "env": {
           "SSE_PORT": "8080"
         }
       }
     }
   }
   

4. Guarda los cambios y reinicia Cline.
5. Confirma la conectividad con el servidor MCP en el puerto especificado.

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de 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 IA:

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

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

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

Resumen

Según los datos anteriores, el servidor Tempo MCP proporciona una integración práctica para trazabilidad distribuida con Grafana Tempo, pero carece de plantillas de prompt MCP y definiciones de recursos, y no soporta explícitamente muestreo o raíces según la documentación disponible. La configuración es sencilla para desarrolladores familiarizados con Go y Docker, pero el conjunto general de funciones MCP es limitado.

Puntuación MCP

Nuestra opinión:
Dado el conjunto limitado de características MCP (sin prompts/recursos, sin soporte explícito de muestreo/raíces y sin licencia), pero con una herramienta funcional y configuración clara, este MCP obtiene una puntuación de 3/10 por implementación del protocolo y preparación del ecosistema.