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.

Valmis kasvattamaan liiketoimintaasi?

Aloita ilmainen kokeilujakso tänään ja näe tulokset muutamassa päivässä.

Pyydä demo Kirjaudu sisään

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.

Liity uutiskirjeellemme

Saa uusimmat vinkit, trendit ja tarjoukset ilmaiseksi.

Sähköpostiosoite

Tilaa

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