Servidor VictoriaMetrics MCP

¿Qué hace el Servidor “VictoriaMetrics” MCP?

El Servidor VictoriaMetrics MCP es una implementación del Model Context Protocol (MCP) diseñado para conectar asistentes de IA con la base de datos de series temporales VictoriaMetrics. Este servidor actúa como un middleware, permitiendo a los agentes de IA y herramientas de desarrollo interactuar con VictoriaMetrics a través de interfaces MCP estandarizadas. Al conectar clientes de IA y VictoriaMetrics, habilita flujos de trabajo de desarrollo avanzados como la consulta de métricas, gestión de datos de series temporales e integración de información de monitorización directamente en procesos impulsados por IA. Esta conectividad agiliza tareas como consultas de bases de datos, análisis de datos en tiempo real y automatización de la recuperación de métricas, proporcionando a los desarrolladores una herramienta poderosa para incorporar datos externos en sus aplicaciones y flujos de LLM.

Lista de prompts

No se documentan ni mencionan plantillas de prompts en el contenido disponible del repositorio.

Lista de recursos

No se documentan ni listan recursos explícitos en el contenido disponible del repositorio.

Lista de herramientas

No se listan ni describen herramientas directamente en el contenido disponible del repositorio o archivos del servidor.

Casos de uso de este Servidor MCP

• Gestión de bases de datos: Permite que los agentes de IA interactúen con la base de datos VictoriaMetrics para consultar y gestionar datos de series temporales.
• Integración de monitorización: Permite la integración de métricas en tiempo real de VictoriaMetrics en asistentes inteligentes o flujos de trabajo.
• Análisis de series temporales: Soporta el análisis e interpretación impulsados por IA de datos de series temporales, útil para la detección de anomalías y análisis de tendencias.
• Automatización de la recuperación de métricas: Facilita la automatización de la obtención de métricas relevantes e información para aplicaciones, paneles o sistemas de alertas.
• Enriquecimiento contextual de datos: Mejora los LLM y agentes al proporcionar datos de monitorización contextual directamente desde VictoriaMetrics.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de que los prerrequisitos como Node.js estén instalados.
2. Localiza tu archivo de configuración de Windsurf.
3. Agrega el Servidor VictoriaMetrics MCP usando el siguiente fragmento JSON:

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

4. Guarda la configuración y reinicia Windsurf.
5. Verifica la configuración comprobando el estado del servidor.

Protección de claves API

Utiliza variables de entorno para proteger las claves API:

{
  "mcpServers": {
    "victoriametrics": {
      "command": "npx",
      "args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "VICTORIAMETRICS_API_KEY": "${VICTORIAMETRICS_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${VICTORIAMETRICS_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Instala los prerrequisitos necesarios.
2. Abre el archivo de configuración de Claude.
3. Agrega la siguiente configuración:

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

4. Guarda y reinicia el servicio de Claude.
5. Confirma la conectividad con el servidor MCP.

Protección de claves API

Igual que arriba.

Cursor

1. Asegúrate de que Node.js y otras dependencias estén instaladas.
2. Edita el archivo de configuración de Cursor.
3. Inserta la entrada del servidor MCP:

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

4. Guarda y reinicia Cursor.
5. Valida que el servidor MCP esté en ejecución.

Protección de claves API

Igual que arriba.

Cline

1. Prepara tu entorno (instala Node.js, etc.).
2. Abre la configuración de Cline.
3. Agrega el bloque del Servidor VictoriaMetrics MCP:

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

4. Guarda los cambios y reinicia Cline.
5. Verifica la configuración mediante logs o comprobaciones de estado.

Protección de claves API

Igual que arriba.

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 agregando 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, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

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

Resumen

Según las tablas anteriores, el Servidor VictoriaMetrics MCP ofrece documentación básica e instrucciones estándar de configuración, pero carece de información detallada sobre prompts, recursos y herramientas. Su valor principal radica en su papel de puente hacia VictoriaMetrics, pero se beneficiaría de una documentación más completa. Calificaría este MCP con un 4/10 en su estado actual por completitud y facilidad para desarrolladores.

Puntaje MCP