Intégration du serveur MCP Kibana

À quoi sert le serveur MCP “Kibana” ?

Le serveur MCP (Model Context Protocol) Kibana agit comme un pont entre les assistants IA et les clients avec Kibana, permettant une recherche avancée, la gestion et l’automatisation dans des environnements Kibana. En exposant les fonctionnalités de Kibana via le standard MCP, ce serveur autorise les workflows pilotés par l’IA à interagir avec les ressources Kibana—comme l’interrogation de données, la gestion des tableaux de bord ou l’automatisation de tâches courantes. Cette intégration fluidifie les workflows de développement, favorise la prise de décision basée sur la donnée et permet aux développeurs de créer des outils plus intelligents en s’appuyant sur les capacités de Kibana via des API et protocoles standardisés.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est explicitement mentionné dans la documentation ou le code disponible.

Liste des ressources

Aucune liste explicite de ressources MCP fournie dans la documentation ou le code disponible.

Liste des outils

Aucune définition explicite d’outil trouvée dans la documentation ou le code. Le dépôt peut exposer des fonctionnalités Kibana comme outils, mais elles ne sont pas énumérées.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Automatisation de la recherche de données Kibana : Intégrez des assistants IA pour effectuer des recherches et requêtes automatisées dans Kibana, réduisant l’effort manuel et accélérant l’obtention d’insights.
• Gestion de tableaux de bord : Utilisez l’interface MCP pour créer, mettre à jour ou gérer les tableaux de bord Kibana de manière programmatique, favorisant les workflows CI/CD et DevOps.
• Surveillance des alertes : Les agents IA peuvent accéder aux alertes ou logs dans Kibana et les surveiller, permettant une détection proactive des incidents et leur résolution.
• Reporting et visualisation : Automatisez la génération et la récupération de rapports visuels depuis Kibana, en les intégrant dans des pipelines analytiques plus larges.
• Automatisation du contrôle d’accès : Exploitez le serveur MCP pour automatiser par script le contrôle des accès et la gestion des utilisateurs dans Kibana, renforçant sécurité et conformité.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous d’avoir Node.js installé.
2. Repérez le fichier de configuration de Windsurf (généralement windsurf.config.json).
3. Ajoutez le serveur MCP Kibana à la section mcpServers :

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

4. Sauvegardez la configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez que le serveur MCP Kibana fonctionne dans l’environnement Windsurf.

Claude

1. Vérifiez que les dépendances préalables (ex : Node.js) sont disponibles.
2. Modifiez le fichier de configuration de Claude.
3. Ajoutez le serveur MCP Kibana ainsi :

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

4. Sauvegardez et redémarrez Claude.
5. Confirmez que le serveur MCP est accessible.

Cursor

1. Installez Node.js si ce n’est pas déjà fait.
2. Ouvrez la configuration de Cursor.
3. Insérez l’extrait suivant dans la section mcpServers :

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

4. Sauvegardez et redémarrez Cursor.
5. Vérifiez que Cursor se connecte au serveur MCP Kibana.

Cline

1. Assurez-vous que Node.js est installé sur votre système.
2. Mettez à jour le fichier de configuration de Cline.
3. Ajoutez l’entrée du serveur MCP Kibana :

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

4. Sauvegardez et redémarrez Cline.
5. Confirmez la disponibilité du service.

Sécurisation des clés API

Stockez vos clés API Kibana ou Elasticsearch via des variables d’environnement pour renforcer la sécurité. Exemple de configuration :

{
  "mcpServers": {
    "kibana": {
      "command": "npx",
      "args": ["@tocharian/mcp-server-kibana@latest"],
      "env": {
        "KIBANA_API_KEY": "${KIBANA_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "kibana_url": "https://your-kibana.example.com"
      }
    }
  }
}

Comment utiliser ce MCP dans les flux

Utiliser MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et reliez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de changer “kibana” par le nom réel de votre serveur MCP, et de remplacer l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Support des roots : Non documenté
Support du sampling : Non documenté

D’après les informations disponibles, le serveur MCP Kibana fournit une vue d’ensemble et une documentation de configuration de base, avec une licence claire et des détails d’utilisation élémentaires, mais manque de documentation sur les prompts, ressources, outils, et fonctionnalités avancées MCP. J’évaluerais ce serveur MCP à 4/10 pour la documentation globale et la maturité développeur.

Score MCP