VictoriaMetrics MCP Server

Que fait le serveur MCP “VictoriaMetrics” ?

Le serveur VictoriaMetrics MCP est une implémentation du Model Context Protocol (MCP) conçue pour connecter les assistants IA à la base de données de séries temporelles VictoriaMetrics. Ce serveur agit comme un middleware, permettant aux agents IA et aux outils de développement d’interagir avec VictoriaMetrics via des interfaces standardisées MCP. En reliant les clients IA à VictoriaMetrics, il permet d’améliorer les workflows de développement tels que l’interrogation de métriques, la gestion des données de séries temporelles et l’intégration d’informations de monitoring directement dans des processus pilotés par l’IA. Cette connectivité simplifie des tâches comme les requêtes à la base de données, l’analyse de données en temps réel et l’automatisation de la récupération des métriques, offrant ainsi aux développeurs un outil puissant pour intégrer des données externes dans leurs applications et workflows LLM.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est documenté ou mentionné dans le contenu du dépôt disponible.

Liste des ressources

Aucune ressource explicite n’est documentée ou listée dans le contenu du dépôt disponible.

Liste des outils

Aucun outil n’est directement listé ou décrit dans le contenu du dépôt ou les fichiers du serveur.

Cas d’utilisation de ce serveur MCP

• Gestion de bases de données : Permet aux agents IA d’interagir avec la base VictoriaMetrics pour interroger et gérer des données de séries temporelles.
• Intégration au monitoring : Autorise l’intégration de métriques en temps réel provenant de VictoriaMetrics dans des assistants intelligents ou des workflows.
• Analyse de séries temporelles : Supporte l’analyse pilotée par IA et l’interprétation de données temporelles, utile pour la détection d’anomalies et l’analyse de tendances.
• Automatisation de la récupération de métriques : Facilite l’automatisation de la collecte de métriques et d’informations pertinentes pour des applications, tableaux de bord ou systèmes d’alerte.
• Enrichissement contextuel des données : Améliore les LLM et agents en apportant des données de monitoring contextuelles issues de VictoriaMetrics.

Comment l’installer

Windsurf

1. Assurez-vous que les prérequis comme Node.js sont installés.
2. Localisez votre fichier de configuration Windsurf.
3. Ajoutez le serveur VictoriaMetrics MCP à l’aide de ce snippet JSON :

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

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez l’installation en consultant le statut du serveur.

Sécurisation des clés API

Utilisez des variables d’environnement pour sécuriser vos clés 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. Installez les prérequis nécessaires.
2. Ouvrez le fichier de configuration pour Claude.
3. Ajoutez la configuration suivante :

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

4. Enregistrez et redémarrez le service Claude.
5. Confirmez la connectivité au serveur MCP.

Sécurisation des clés API

Identique à ci-dessus.

Cursor

1. Vérifiez que Node.js et les autres dépendances sont installés.
2. Modifiez le fichier de configuration Cursor.
3. Insérez l’entrée du serveur MCP :

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

4. Enregistrez et redémarrez Cursor.
5. Validez que le serveur MCP fonctionne.

Sécurisation des clés API

Identique à ci-dessus.

Cline

1. Préparez votre environnement (installez Node.js, etc.).
2. Ouvrez la configuration de Cline.
3. Ajoutez le bloc VictoriaMetrics MCP Server :

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

4. Enregistrez les modifications et redémarrez Cline.
5. Vérifiez l’installation via les logs ou les statuts.

Sécurisation des clés API

Identique à ci-dessus.

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utiliser MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-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 en utilisant ce format JSON :

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

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

Vue d’ensemble

D’après les tableaux ci-dessus, le serveur VictoriaMetrics MCP propose une documentation de base et des instructions de configuration standard mais manque de détails sur les prompts, ressources et outils. Sa valeur principale réside dans son rôle de passerelle vers VictoriaMetrics, mais une documentation plus complète serait bénéfique. J’évaluerais ce MCP à 4/10 dans son état actuel quant à sa complétude et sa facilité pour les développeurs.

Score MCP