Tekoälyagentti Prometheus MCP:lle
Integroi Prometheus-metriikkasi Model Context Protocolin (MCP) kanssa saumattomaan valvontaan ja kehittyneeseen analytiikkaan. Tämä tekoälyohjattu integraatio mahdollistaa automatisoidut PromQL-kyselyt, välittömän metriikkojen löydön ja suoran data-analyysin, mahdollistaen tekoälyavustajien tehokkaan ja turvallisen vuorovaikutuksen infrastruktuurisi metriikoiden kanssa.
Automatisoi PromQL-kyselyjen suoritus
Mahdollista tekoälyavustajiesi suorittaa PromQL-kyselyjä tarvittaessa. Nouda reaaliaikaista ja historiallista dataa välittömästi, analysoi trendejä ja saa käyttökelpoisia oivalluksia Prometheus-järjestelmästäsi standardoitujen MCP-rajapintojen avulla.
- Suorita PromQL-kyselyjä.
- Aja välittömiä tai aikavälillä olevia PromQL-kyselyitä suoraan Prometheus-instanssiisi reaaliaikaisia ja historiallisia tietoja varten.
- Näytä kyselyn tulokset.
- Tekoälyagentit voivat hakea ja analysoida kyselyiden tulokset välittömästi, mahdollistamalla nopeamman vianmäärityksen ja raportoinnin.
- Löydä metriikat.
- Listaa ja tutki kaikki saatavilla olevat metriikat tunnistaaksesi nopeasti trendejä ja poikkeavuuksia.
- Tunnistautumisen tuki.
- Turvaa kyselysi perustunnistuksella tai bearer-tunnisteilla, jotka määritellään ympäristömuuttujilla.
Kattava metriikkalöytö & metadata
Listaa nopeasti kaikki käytettävissä olevat Prometheus-metriikat, hae tietyn metriikan metadataa ja syvennä näkyvyyttä valvontaympäristöösi. Nopeuta metriikan tutkimista ja mahdollista tekoälypohjainen metriikka-analytiikka.
- Listaa käytettävissä olevat metriikat.
- Tekoälyavustajat voivat luetella kaikki metriikat Prometheus-palvelimellasi havaittavuuden parantamiseksi.
- Hae metriikan metadata.
- Nouda olennaiset metatiedot mistä tahansa metriikasta, helpottaen dokumentointia ja vianmääritystä.
- Keräystavoitteiden näkyvyys.
- Saat yleiskuvan kaikista keräystavoitteista infrastruktuurin terveyden ja kattavuuden valvontaan.
Joustava, turvallinen ja helppo käyttöönotto
Ota Prometheus MCP Server turvallisesti käyttöön Docker-konttituen, ympäristöperusteisen konfiguraation ja vahvan todennuksen avulla. Mahdollista monivuokralaistuki monimutkaisiin ympäristöihin ja varmista luotettava valvonta jokaiseen käyttötapaukseen.
- Konttikäyttöönotto.
- Ota nopeasti käyttöön Dockerilla siirrettävyyden ja skaalautuvuuden takaamiseksi.
- Monivuokralaistuki.
- Käytä ympäristömuuttujia mahdollistamaan tuki monivuokralais-Prometheus-ratkaisuille, kuten Cortex, Mimir tai Thanos.
- Konfiguroitava työkalujen käyttöoikeus.
- Valitse, mitkä MCP-työkalut ovat asiakkaiden käytössä, optimoiden turvallisuuden ja suorituskyvyn.
MCP-INTEGRAATIO
Saatavilla olevat Prometheus MCP -integraatiotyökalut
Seuraavat työkalut ovat saatavilla osana Prometheus MCP -integraatiota:
- execute_query
Suorita PromQL-välitön kysely Prometheukseen reaaliaikaisen metriikkadatan hakemiseksi.
- execute_range_query
Aja PromQL-aikavälillä oleva kysely määritetyllä aikavälillä ja muokattavalla step-arvolla.
- list_metrics
Listaa kaikki käytettävissä olevat metriikat liitetyssä Prometheus-instanssissa tutkimista ja integraatiota varten.
- get_metric_metadata
Hae yksityiskohtaiset metatiedot tietystä metriikasta, mukaan lukien ohjeteksti ja tyyppitiedot.
- get_targets
Nouda tiedot kaikista aktiivisista ja ei-aktiivisista Prometheus-keräystavoitteista.
Avaa tekoälyohjatut Prometheus-oivallukset
Yhdistä Prometheus tekoälyavustajiisi ja suorita PromQL-kyselyitä vaivattomasti. Tutki metriikoita, automatisoi analyysi ja tehosta havaittavuutta Prometheus MCP Serverillä.
Mikä on Prometheus MCP Server
Prometheus MCP Server on avoimen lähdekoodin Model Context Protocol (MCP) -palvelin, joka mahdollistaa tekoälyavustajien kyselyt ja metriikka-analyysin Prometheuksesta standardoitujen rajapintojen kautta. GitHubissa kehitetty ja ylläpidetty palvelin toimii siltana Prometheuksen—johtavan järjestelmävalvonta- ja hälytystyökalun—ja tekoälyjärjestelmien välillä mahdollistaen PromQL-kyselyjen suorittamisen, saatavilla olevien metriikkojen löytämisen, metadatan hakemisen sekä aikasarjadatan analysoinnin reaaliajassa. Palvelin tukee turvallista tunnistautumista perustunnistuksella tai bearer-tunnisteilla, on kontitettu helpoksi käyttöönotoksi Dockerilla ja on suunniteltu tuomaan reaaliaikainen järjestelmävalvonta- ja suorituskykyanalytiikka tekoälypohjaisiin työnkulkuihin ja automaatiotyökaluihin. Joustava rakenne mahdollistaa käyttäjien konfiguroida, mitkä työkalut ja toiminnot ovat MCP-asiakkaan käytössä, optimoiden kontekstin ja resurssien käytön.
Ominaisuudet
Mitä voimme tehdä Prometheus MCP Serverillä
Prometheus MCP Server mahdollistaa saumattoman vuorovaikutuksen tekoälyavustajien ja Prometheus-valvontainfrastruktuurin välillä. Se antaa käyttäjille mahdollisuuden suorittaa monimutkaisia metriikkakyselyjä, automatisoida järjestelmän terveystarkastukset ja hakea yksityiskohtaista metadataa operatiiviseen analytiikkaan—kaikki standardoidun protokollarajapinnan kautta.
- Suorita PromQL-kyselyitä
- Aja välittömiä ja aikavälillä olevia kyselyitä Prometheukseen reaaliaikaisten tai historiallisten metriikkojen valvontaan.
- Löydä ja tutki metriikoita
- Listaa kaikki käytettävissä olevat metriikat, tarkastele metadataa ja ymmärrä datarakennetta edistyneisiin valvontatarpeisiin.
- Turvallinen tunnistautuminen
- Integroidu Prometheus-instanssiin perustunnistuksella tai bearer-tunnisteilla turvallista käyttöä varten.
- Docker-kontitus
- Ota MCP-palvelin nopeasti ja luotettavasti käyttöön Dockerilla, varmistaen yhtenäiset ympäristöt.
- Interaktiiviset tekoälytyökalut
- Tarjoa tekoälyjärjestelmille konfiguroitavat, interaktiiviset valvonta- ja analyysiominaisuudet.
Mikä on Prometheus MCP Server
Tekoälyagentit voivat hyödyntää Prometheus MCP Serveriä saadakseen tehokkaita, reaaliaikaisia näkemyksiä järjestelmän suorituskyvystä ja terveydestä. Integroimalla Prometheukseen tekoälyagentit voivat automatisoida valvontaa, havaita poikkeavuuksia, optimoida resurssien käyttöä sekä laukaista hälytyksiä tai korjaustoimenpiteitä, kaikki standardoitujen kyselyrajapintojen avulla. Tämä mahdollistaa aidosti autonomisen, älykkään operoinnin ja järjestelmänhallinnan.