Agent AI pentru Prometheus MCP
Integrează metricile tale Prometheus cu Model Context Protocol (MCP) pentru monitorizare fără întreruperi și analitică avansată. Această integrare asistată de AI permite interogări automate PromQL, descoperire instantanee de metrici și analiză directă a datelor, oferind asistenților AI posibilitatea de a interacționa cu metricile infrastructurii tale într-un mod eficient și securizat.
Automatizează Execuția Interogărilor PromQL
Permite asistenților tăi AI să execute interogări PromQL la cerere. Obține instantaneu date în timp real și istorice, analizează tendințe și extrage perspective acționabile din configurația ta Prometheus cu interfețe MCP standardizate.
- Execută interogări PromQL.
- Rulează interogări PromQL instantanee sau pe intervale direct pe instanța ta Prometheus pentru perspective din date în timp real și istorice.
- Vizualizează rezultatele interogărilor.
- Agenții AI pot prelua și analiza instant rezultatele interogărilor, facilitând depanarea rapidă și raportarea.
- Descoperă metrici.
- Enumeră și explorează toate metricile disponibile pentru a identifica rapid tendințe și anomalii.
- Suport pentru autentificare.
- Securizează-ți interogările cu autentificare basic sau token-uri bearer configurate prin variabile de mediu.
Descoperire de metrici și metadate cuprinzătoare
Listează rapid toate metricile disponibile în Prometheus, preia metadate pentru metrici specifice și obține vizibilitate sporită asupra peisajului tău de monitorizare. Simplifică explorarea metricilor și permite analitică asistată de AI.
- Listează metricile disponibile.
- Asistenții AI pot enumera toate metricile din serverul tău Prometheus pentru o observabilitate mai bună.
- Preia metadate pentru metrici.
- Preia metadate esențiale pentru orice metrică, simplificând documentarea și depanarea.
- Vizibilitate asupra targeturilor de scraping.
- Obține o privire de ansamblu asupra tuturor țintelor de scraping pentru a monitoriza sănătatea și acoperirea infrastructurii.
Implementare flexibilă, sigură și ușoară
Implementează Prometheus MCP Server în siguranță cu suport pentru containere Docker, configurare bazată pe variabile de mediu și autentificare robustă. Activează suport multi-tenant pentru medii complexe și asigură monitorizare fiabilă pentru orice scenariu de utilizare.
- Implementare containerizată.
- Implementează rapid cu Docker pentru portabilitate și scalabilitate.
- Suport multi-tenant.
- Folosește variabile de mediu pentru a activa suportul pentru configurații Prometheus multi-tenant precum Cortex, Mimir sau Thanos.
- Acces configurabil la unelte.
- Selectează ce unelte MCP sunt disponibile pentru clienți, optimizând securitatea și performanța.
INTEGRARE MCP
Unelte disponibile pentru integrarea Prometheus MCP
Următoarele unelte sunt disponibile ca parte a integrării Prometheus MCP:
- execute_query
Execută o interogare instantanee PromQL către Prometheus pentru a prelua date de metrici în timp real.
- execute_range_query
Rulează o interogare PromQL pe interval de timp specificat, cu pași personalizabili.
- list_metrics
Listează toate metricile disponibile în instanța Prometheus conectată pentru explorare și integrare.
- get_metric_metadata
Obține metadate detaliate pentru o metrică specifică, inclusiv text de ajutor și informații despre tip.
- get_targets
Preia informații despre toate targeturile de scraping active și inactive din Prometheus.
Descoperă perspective Prometheus asistate de AI
Conectează Prometheus la asistenții tăi AI și rulează interogări PromQL cu ușurință. Explorează metrici, automatizează analiza și simplifică observabilitatea cu Prometheus MCP Server.
Ce este Prometheus MCP Server
Prometheus MCP Server este un server open-source Model Context Protocol (MCP) care permite asistenților AI să interogheze și să analizeze metrici din Prometheus prin interfețe standardizate. Dezvoltat și întreținut pe GitHub, acest server acționează ca o punte între Prometheus—una dintre cele mai avansate soluții de monitorizare și alertare a sistemelor—și sistemele AI, permițându-le să execute interogări PromQL, să descopere metrici disponibile, să preia metadate și să analizeze date time-series în timp real. Serverul suportă autentificare securizată prin basic auth sau token-uri bearer, este containerizat pentru implementare ușoară cu Docker și este proiectat pentru a face monitorizarea sistemelor și perspectivele de performanță în timp real accesibile fluxurilor de lucru și uneltelor de automatizare asistate de AI. Designul său flexibil permite utilizatorilor să configureze ce unelte și funcționalități sunt expuse clientului MCP, optimizând fereastra de context și utilizarea resurselor.
Capabilități
Ce putem face cu Prometheus MCP Server
Prometheus MCP Server permite interacțiune fără întreruperi între asistenții AI și infrastructura de monitorizare Prometheus. Utilizatorii pot executa interogări complexe de metrici, automatiza verificările de sănătate ale sistemului și prelua metadate detaliate pentru analize operaționale—totul printr-o interfață standardizată de protocol.
- Execută interogări PromQL
- Rulează interogări instantanee și pe intervale asupra Prometheus pentru a monitoriza metrici în timp real sau istorici.
- Descoperă și explorează metrici
- Listează toate metricile disponibile, inspectează metadate și înțelege structura datelor pentru monitorizare avansată.
- Autentificare securizată
- Integrează-te cu instanțe Prometheus folosind basic auth sau token-uri bearer pentru acces securizat.
- Containerizare Docker
- Implementează serverul MCP rapid și fiabil cu Docker, asigurând medii consistente.
- Unelte AI interactive
- Oferă sistemelor AI capabilități de monitorizare și analiză interactive, configurabile.
Ce este Prometheus MCP Server
Agenții AI pot folosi Prometheus MCP Server pentru a obține perspective puternice, în timp real, despre performanța și sănătatea sistemului. Prin integrarea cu Prometheus, agenții AI pot automatiza monitorizarea, detecta anomalii, optimiza alocarea resurselor și declanșa alerte sau acțiuni de remediere, toate folosind interfețe de interogare standardizate. Astfel, se pot realiza operațiuni și management de sistem cu adevărat autonome și inteligente.