Prometheus MCP Server

Mitä “Prometheus” MCP Server tekee?

Prometheus MCP Server on Model Context Protocol (MCP) -toteutus, jonka avulla AI-avustajat voivat käyttää Prometheus-metriikoita standardoitujen rajapintojen kautta. Toimiessaan sillan tavoin AI-agenttien ja Prometheuksen välillä, se mahdollistaa PromQL-kyselyiden suorittamisen, metriikkatietojen etsimisen ja tutkimisen sekä suoran pääsyn aikasarja-analyyseihin. Tämä antaa kehittäjille ja tekoälytyökaluille mahdollisuuden automatisoida valvontaa, analysoida infrastruktuurin tilaa ja saada operatiivisia oivalluksia ilman manuaalista tiedonhakua. Keskeisiä ominaisuuksia ovat metriikkalistaus, metatietojen haku, tuki sekä hetki- että aika-aluekyselyille sekä konfiguroitava autentikointi (perusautentikointi tai bearer-token). Palvelin on myös kontitettu helppoa käyttöönottoa varten ja integroitavissa joustavasti erilaisiin AI-kehitystyönkulkuihin.

Prompt-pohjien luettelo

Tietoa prompt-pohjista ei ole saatavilla tässä repositoriossa.

Resurssien luettelo

Repositoriossa ei ole listattu eksplisiittisiä resursseja (kuten MCP määrittelee).

Työkalujen luettelo

• PromQL-kyselyiden suorittaminen: Mahdollistaa asiakkaiden suorittaa PromQL-kyselyitä suoraan Prometheus-palvelimeen.
• Metriikoiden listaus: Sallii kaikkien Prometheus-instanssin metriikoiden luetteloinnin.
• Metriikan metatietojen haku: Tarjoaa yksityiskohtaista metatietoa tietystä metriikasta, mahdollistaen kontekstuaalisen analyysin.
• Hetkellisten kyselytulosten tarkastelu: Hakee reaaliaikaiset (hetki) arvot valituille Prometheus-metriikoille.
• Aikavälikyselytulosten tarkastelu: Hakee metriikka-arvot määritellyltä aikaväliltä eri askelväleillä.

Tämän MCP-palvelimen käyttötapaukset

• Infrastruktuurin automaattinen valvonta: AI-avustajat voivat kysyä Prometheukselta terveydestä ja suorituskykyindikaattoreista, automatisoiden hälytykset ja poikkeamien tunnistuksen.
• DevOps-analytiikka: Kehittäjät voivat käyttää palvelinta analysoimaan historiallisia trendejä, käyttökuvioita ja resurssipullonkauloja.
• Häiriöiden selvitys: Tapahtumien sattuessa AI-agentit voivat hakea relevantteja metriikkatallenteita ja aikavälejä juurisyyn analysointiin.
• Mukautettujen dashboardien luonti: Hae ohjelmallisesti metriikoita ja metatietoja dashboardien luontiin tai päivittämiseen tekoälypohjaisilla oivalluksilla.
• Turvallisuus- ja vaatimustenmukaisuusauditoinnit: Käytä kyselytoimintoja noutaaksesi metriikoita vaatimustenmukaisuuden tarkistuksiin ja raportointiin – kaikki automatisoituna AI-prosessien kautta.

Käyttöönotto-ohjeet

Windsurf

Tässä repositoriossa ei ole annettu erityisiä ohjeita Windsurfille.

Claude

1. Varmista, että Prometheus-palvelimesi on saavutettavissa käyttöympäristöstä.
2. Määritä Prometheuksen ympäristömuuttujat (esim. PROMETHEUS_URL, tunnukset).
3. Claude Desktopissa lisää palvelimen konfiguraatio mcpServers-objektiin:

   {
     "mcpServers": {
       "prometheus": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "<polku prometheus-mcp-server -hakemistoon>",
           "run",
           "src/prometheus_mcp_server/main.py"
         ],
         "env": {
           "PROMETHEUS_URL": "http://your-prometheus-server:9090",
           "PROMETHEUS_USERNAME": "your_username",
           "PROMETHEUS_PASSWORD": "your_password"
         }
       }
     }
   }
   

4. Tallenna konfiguraatio ja käynnistä Claude Desktop uudelleen.
5. Varmista, että Prometheus-palvelin on listattu ja saavutettavissa.

Huom: Jos saat virheilmoituksen Error: spawn uv ENOENT, määritä uv:n täydellinen polku tai aseta ympäristömuuttuja NO_UV=1 konfiguraatiossa.

Cursor

Tässä repositoriossa ei ole annettu erityisiä ohjeita Cursorille.

Cline

Tässä repositoriossa ei ole annettu erityisiä ohjeita Clinetille.

API-avaimien suojaus
Arkaluontoiset tiedot, kuten API-avaimet, käyttäjätunnukset ja salasanat, tulisi asettaa ympäristömuuttujina.
Esimerkki (JSON-konfiguraatiossa):

"env": {
  "PROMETHEUS_URL": "http://your-prometheus-server:9090",
  "PROMETHEUS_USERNAME": "your_username",
  "PROMETHEUS_PASSWORD": "your_password"
}

MCP:n käyttö floweissa

MCP:n käyttö FlowHuntissa

Jotta voit integroida MCP-palvelimet FlowHunt-työnkulkuusi, lisää ensin MCP-komponentti flow’hun ja yhdistä se AI-agenttiin:

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

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

Kun konfiguroitu, AI-agentti voi nyt käyttää tätä MCP:tä työkaluna kaikkiin sen toimintoihin ja ominaisuuksiin. Muista vaihtaa “prometheus” palvelimesi oikeaan nimeen ja korvata URL omalla MCP-palvelimesi osoitteella.

Yhteenveto

Edellä olevan perusteella Prometheus MCP Server tarjoaa vahvan työkalujen integraation ja selkeän API-avainten suojauksen. Joitakin edistyneitä MCP-ominaisuuksia (kuten promptit, eksplisiittiset resurssit, mallinnus ja roots) ei ole dokumentoitu tai toteutettu.

Mielipiteemme

Prometheus MCP Server saa hyvät pisteet ydintyökalujen MCP-tuesta ja käytännöllisestä integraatiosta, mutta dokumentaatiossa tai toteutuksessa ei ole promptteja, resursseja tai kehittyneitä MCP-ominaisuuksia. Se on luotettava metriikka-analyysiin, muttei täysiverinen MCP-esimerkki. Arvosana: 6/10.

MCP-pisteytys