Grafana MCP -palvelimen integrointi

Grafana MCP -palvelimen integrointi

Grafana MCP -palvelin antaa tekoälyavustajille reaaliaikaisen pääsyn Grafanan koontinäyttöihin, tietolähteisiin ja Prometheus-kyselyihin – virtaviivaistaen havainnointi- ja DevOps-työnkulkuja FlowHuntin sisällä.

Mitä “Grafana” MCP -palvelin tekee?

Grafana MCP (Model Context Protocol) -palvelin on integraatiokerros, joka yhdistää tekoälyavustajat Grafanaan mahdollistaen laajennetun pääsyn koontinäyttöihin, tietolähteisiin ja valvontatyökaluihin Grafana-ekosysteemissä. Paljastamalla Grafanan ominaisuudet MCP:n kautta palvelin mahdollistaa tekoälyohjattujen asiakkaiden suorittaa tehtäviä kuten koontinäyttöjen haku, yksityiskohtaisten koontinäyttötietojen nouto, koontinäyttöjen hallinta, tietolähteiden käyttö ja kysely sekä Prometheus-kyselyiden ohjelmallinen suoritus. Tämä virtaviivaistaa kehitys- ja operatiivisia työnkulkuja, sillä tekoälyavustajat voivat olla suoraan vuorovaikutuksessa havainnointidatan kanssa, automatisoida koontinäyttöjen hallinnan ja helpottaa reaaliaikaista valvontaa ja vianmääritystä tekoälypohjaisissa kehitysympäristöissä.

Kehotekirjaston lista

Yksittäisiä kehotemalleja ei mainita mukana toimitetuissa tiedostoissa tai dokumentaatiossa.

Resurssien lista

  • Koontinäytöt: Hae ja selaa Grafanan koontinäyttöjä otsikon tai metadatan perusteella, nouda täydelliset koontinäyttötiedot yksilöllisellä tunnisteella ja hallitse koontinäyttösisältöä.
  • Tietolähteet: Listaa kaikki konfiguroidut tietolähteet ja hae niiden yksityiskohtaiset tiedot, erityisesti Prometheus ja Loki.
  • Prometheus-tietolähteen tiedot: Nouda ja käytä Prometheus-tietolähteen tietoja mukaan lukien kyselyominaisuudet.
  • Paneelien kyselyt: Poimi kyselylausekkeet ja tietolähdetiedot jokaiselta koontinäytön paneelilta kehittyneeseen analytiikkaan tai vianmääritykseen.

Työkalujen lista

  • Koontinäyttöjen haku: Hae Grafanan koontinäyttöjä otsikon tai metadatan perusteella.
  • Nouda koontinäyttö UID:llä: Nouda tarkat tiedot tietystä koontinäytöstä sen uniikilla tunnisteella.
  • Päivitä tai luo koontinäyttö: Muokkaa tai luo uusia koontinäyttöjä (huomioi asiayhteysikkunan rajoitukset).
  • Nouda paneelien kyselyt ja tietolähteet: Hae koontinäytön paneelien kyselylausekkeet ja tietolähteet.
  • Listaa ja nouda tietolähteiden tiedot: Listaa kaikki konfiguroidut tietolähteet ja nouda tietoja (Prometheus, Loki).
  • Suorita Prometheus-kysely: Suorita PromQL-kyselyitä (välittömät ja aikavälillä) Prometheus-tietolähteisiin.

Tämän MCP-palvelimen käyttötapaukset

  • Koontinäyttöjen hallinta: Automatisoi Grafanan koontinäyttöjen haku, nouto, luonti ja päivitys – helpottaen havainnointityönkulkuja kehittäjille ja SRE:lle.
  • Tietolähteiden tutkiminen: Listaa, nouda ja analysoi saatavilla olevia tietolähteitä ohjelmallisesti, mikä auttaa infrastruktuurin auditoinneissa tai perehdytyksessä.
  • Paneelikyselyjen poiminta: Poimi paneelien kyselyt ja tietolähdetiedot vianmäärityksen, optimoinnin tai dokumentaation tueksi.
  • Automaattinen Prometheus-kysely: Mahdollista tekoälyavustajien suorittaa Prometheus-kyselyitä tukien välittömiä ja aikavälillä tehtäviä mittauskyselyitä valvontaa ja hälytyksiä varten.
  • DevOps-automaatiot: Integroi Grafanan havainnointiominaisuudet CI/CD-prosesseihin tai tekoälyohjattuun vianmääritykseen, vähentäen manuaalisia koontinäyttötoimintoja.

Näin asennat MCP-palvelimen

Windsurf

  1. Varmista, että tarvittavat esivaatimukset kuten Node.js ja Docker on asennettu.
  2. Etsi Windsurf-konfiguraatiotiedostosi (yleensä windsurf.config.json).
  3. Lisää Grafana MCP -palvelin seuraavalla JSON-pätkällä:
    {
      "mcpServers": {
        "grafana-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@grafana/mcp-grafana@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Tallenna konfiguraatio ja käynnistä Windsurf uudelleen.
  5. Varmista asennus tarkistamalla, näkyykö MCP-palvelin MCP-palvelinten listassa.

API-avainten suojaaminen – esimerkki

{
  "mcpServers": {
    "grafana-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@grafana/mcp-grafana@latest"],
      "env": {
        "GRAFANA_API_KEY": "${GRAFANA_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "grafana_url": "https://your-grafana-instance"
      }
    }
  }
}

Claude

  1. Asenna tarvittavat esivaatimukset, jos tarpeen (Node.js, Docker).
  2. Avaa Clauden konfiguraatiotiedosto.
  3. Lisää MCP-palvelimen konfiguraatio:
    {
      "mcpServers": {
        "grafana-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@grafana/mcp-grafana@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Tallenna ja käynnistä Claude uudelleen.
  5. Varmista palvelimen rekisteröityminen Clauden MCP-palvelimen tilanäkymästä.

Cursor

  1. Valmistele ympäristösi (Node.js/Docker).
  2. Muokkaa cursor.config.json-tiedostoa.
  3. Lisää seuraava MCP-palvelimen JSON-lohko:
    {
      "mcpServers": {
        "grafana-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@grafana/mcp-grafana@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Tallenna tiedosto ja käynnistä Cursor uudelleen.
  5. Varmista, että MCP-palvelin on käynnissä ja saavutettavissa.

Cline

  1. Varmista, että tarvittavat esivaatimukset on asennettu.
  2. Avaa Clinen konfiguraatiotiedosto.
  3. Lisää Grafana MCP -palvelimen konfiguraatio:
    {
      "mcpServers": {
        "grafana-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@grafana/mcp-grafana@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Tallenna muutokset ja käynnistä Cline uudelleen.
  5. Tarkista palvelimen tila Clinen käyttöliittymästä.

API-avainten suojaaminen – esimerkki

{
  "mcpServers": {
    "grafana-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@grafana/mcp-grafana@latest"],
      "env": {
        "GRAFANA_API_KEY": "${GRAFANA_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "grafana_url": "https://your-grafana-instance"
      }
    }
  }
}

Näin käytät MCP:ta työnkuluissa

MCP:n käyttö FlowHuntissa

Integroi MCP-palvelimet FlowHunt-työnkulkuusi lisäämällä MCP-komponentti työnkulkuun ja yhdistämällä se tekoälyagenttiin:

FlowHunt MCP flow

Napsauta MCP-komponenttia avataksesi konfiguraatiopaneelin. Syötä MCP-palvelimesi tiedot järjestelmän MCP-konfiguraatio-osioon seuraavassa JSON-muodossa:

{
  "grafana-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Kun konfigurointi on valmis, tekoälyagentti voi käyttää MCP:ta työkaluna ja hyödyntää sen kaikkia ominaisuuksia. Muista vaihtaa “grafana-mcp” oman MCP-palvelimesi nimeksi ja korvata URL-osoite omalla MCP-palvelimesi osoitteella.


Yhteenveto

OsioSaatavuusLisätiedot/huomiot
Yleiskatsaus
Kehotekirjaston listaKehotemalleja ei mainittu repo-/tiedostoissa
Resurssien listaKoontinäytöt, tietolähteet, paneelikyselyt, Prometheus
Työkalujen listaKoontinäytön haku, päivitys, tietolähde-, kyselytyökalut
API-avainten suojausEsimerkkikonfiguraatiot ympäristömuuttujille
Näytteenotto (ei arvioinnissa kriittinen)Ei mainittu

Yllä olevan perusteella Grafana MCP -palvelin on hyvin dokumentoitu asennuksen osalta ja kattaa MCP-perustoiminnot (resurssit, työkalut, API-avainten suojaus), mutta siitä puuttuu eksplisiittiset kehotepohjat ja näytteenoton tuki. Se on vahva ja käytännöllinen projekti Grafana-käyttäjille ja kehittäjille.


MCP-pisteet

Onko lisenssi?✅ Apache-2.0
Onko vähintään yksi työkalu
Forkien määrä82
Tähtien määrä951

Usein kysytyt kysymykset

Mikä on Grafana MCP -palvelin?

Grafana MCP -palvelin on integraatiokerros, joka yhdistää tekoälyavustajat Grafanaan mahdollistaen ohjelmallisen pääsyn koontinäyttöihin, tietolähteisiin ja Prometheus-kyselyihin. Se mahdollistaa tekoälypohjaisen automaation valvontaan, vianmääritykseen ja havainnointiin FlowHuntin sisällä.

Mihin Grafanan ominaisuuksiin tekoälyavustajat pääsevät tämän MCP-palvelimen kautta?

Tekoälyavustajat voivat hakea, noutaa, luoda ja päivittää koontinäyttöjä, listata ja analysoida tietolähteitä (kuten Prometheus ja Loki), poimia paneelien kyselyitä sekä suorittaa Prometheus-kyselyitä – kaikki ohjelmallisesti työnkulussasi.

Miten Grafana MCP -palvelin konfiguroidaan FlowHuntia varten?

Lisää MCP-komponentti FlowHunt-työnkulkuusi ja syötä Grafana MCP -palvelimesi tiedot käyttämällä streamable_http-siirtotapaa ja palvelimesi URL-osoitetta. Muista suojata API-avaimesi ympäristömuuttujilla kuten asennusohjeissa näytetään.

Onko turvallista käyttää Grafanan API-avainta tämän MCP-palvelimen kanssa?

Kyllä, kunhan tallennat API-avaimesi ympäristömuuttujiin etkä koskaan kovakoodaa sitä konfiguraatiotiedostoihin. Esimerkkikonfiguraatiot auttavat sinua suojaamaan arkaluonteiset tiedot.

Mihin käyttötarkoituksiin Grafana MCP -palvelinta yleensä käytetään?

Tyypillisiä käyttötapauksia ovat automatisoitu koontinäyttöjen hallinta, tietolähteiden tutkiminen, paneelin kyselyiden poiminta, Prometheus-kyselyiden suorittaminen valvontaa ja hälytyksiä varten sekä havainnoinnin integrointi DevOps- ja CI/CD-prosesseihin tekoälyavusteisesti.

Tehosta havainnointiasi Grafana MCP:llä

Hyödynnä tekoälyä automatisoidaksesi koontinäyttöjen hallinnan ja valvonnan yhdistämällä Grafanan FlowHuntin MCP-palvelimeen. Koe saumaton, älykäs havainnointi jo tänään.

Lue lisää

Grafbase MCP-palvelin
Grafbase MCP-palvelin

Grafbase MCP-palvelin

Grafbase MCP -palvelin yhdistää AI-avustajat ja ulkoiset tietolähteet tai API:t, mahdollistaen LLM:ien pääsyn reaaliaikaiseen dataan, työnkulkujen automatisoinn...

2 min lukuaika
AI MCP Server +4
ModelContextProtocol (MCP) -palvelimen integrointi
ModelContextProtocol (MCP) -palvelimen integrointi

ModelContextProtocol (MCP) -palvelimen integrointi

ModelContextProtocol (MCP) -palvelin toimii siltana tekoälyagenttien ja ulkoisten tietolähteiden, APIen ja palveluiden välillä, mahdollistaen FlowHunt-käyttäjil...

3 min lukuaika
AI Integration +4
Visio MCP -palvelin
Visio MCP -palvelin

Visio MCP -palvelin

Visio MCP -palvelin mahdollistaa Microsoft Visio -kaavioiden ohjelmallisen luonnin ja muokkauksen standardoidun API:n kautta. Integroi Visio-automaatio tekoälyt...

4 min lukuaika
Automation Diagrams +5