AI-agent til VictoriaMetrics MCP
Integrér nemt din VictoriaMetrics-instans med Model Context Protocol (MCP)-serveren. Få kraftfulde overvågnings-, observabilitets- og automatiseringsmuligheder ved hjælp af VictoriaMetrics API’er. Forespørg, analyser og fejlfind dine metrics-data problemfrit med avancerede værktøjer og opdateret indlejret dokumentation, der giver ingeniører mulighed for at optimere drift og sikre pålidelighed.
Samlet overvågning af målepunkter & API-adgang
Udnyt næsten alle læse-beskyttede VictoriaMetrics API'er til robust forespørgsel, visualisering og dataudforskning. Få adgang til metrics, labels, serier og dokumentation direkte via MCP-serveren for at accelerere observability og fejlfinding, uanset om du kører single-node eller cluster-instanser eller bruger VictoriaMetrics Cloud.
- Omfattende metrics-forespørgsel.
- Udforsk og analyser metrics, tegn grafer, og visualisér tendenser direkte fra din VictoriaMetrics-instans.
- Cloud & on-prem integration.
- Understøtter både VictoriaMetrics Cloud og selvhostede miljøer for maksimal fleksibilitet.
- Indlejret dokumentationssøgning.
- Få adgang til og søg i den nyeste VictoriaMetrics-dokumentation, selv uden internetforbindelse.
- Problemfri API-forbindelse.
- Udnyt robuste endpoints til forespørgsler, eksport og fejlfinding—muliggør hurtige, informerede beslutninger.
Avanceret observability & automatisering
Analyser og test hurtigt alarmeringsregler, udforsk kardinalitet, spor forespørgsler og fejlfind konfigurationer. MCP-serveren giver dig mulighed for at automatisere driftsopgaver, forbedre hændelsesrespons og opretholde høj systempålidelighed.
- Alarmregel-analyse.
- Test og optimer alarmerings- og optagelsesregler for at sikre robust overvågningsdækning.
- Kardinalitet & brugsstatistik.
- Udforsk metric-kardinalitet og brug for at optimere lager og forespørgselsydelse.
- Forespørgsels- & konfigurations-fejlfinding.
- Spor, forskøn og fejlfind forespørgsler, relabeling og retention-konfigurationer for pålidelig infrastruktur.
Fleksibel implementering & konfiguration
Udrul MCP-serveren hurtigt med Docker, binære filer, Go eller Smithery. Konfigurer til din single-node, cluster eller cloud-miljø med simple miljøvariabler. Flere driftsformer (stdio, SSE, HTTP) understøtter integration med populære AI-klienter og udviklingsværktøjer.
- Drift i flere tilstande.
- Vælg mellem stdio, SSE eller HTTP streaming for at matche din klients behov og skalere effektivt.
- Nem opsætning & administration.
- Installer med Docker, Go, binære filer eller Smithery CLI for en gnidningsfri onboarding-proces.
- Sikker API-nøgle & token-understøttelse.
- Fleksibel autentificering for både on-prem og cloud-udrulninger med miljøvariabler.
MCP-INTEGRATION
Tilgængelige VictoriaMetrics MCP integrationsværktøjer
Følgende værktøjer er tilgængelige som en del af VictoriaMetrics MCP-integrationen:
- query_metrics
Forespørg og udforsk VictoriaMetrics tidsseriedata med fleksible søge- og filtreringsmuligheder.
- list_metrics
Vis alle tilgængelige metrikanavne i din VictoriaMetrics-instans til yderligere analyse.
- list_labels
Hent alle label-navne brugt i dine tidsseriedata for at hjælpe med opdagelse af metrics.
- list_label_values
Se mulige værdier for en given label-nøgle for at forstå datadimensioner og kardinalitet.
- get_series
Hent komplette tidsseriedata for specifikke metrics- eller label-kombinationer.
- analyze_cardinality
Analyser og rapportér seriekardinalitet for at optimere metric-lagring og ydeevne.
- show_instance_info
Vis konfigurationsparametre og statusinformation for den tilsluttede VictoriaMetrics-instans.
- search_docs
Søg i indlejret VictoriaMetrics-dokumentation efter relevante emner, vejledninger og API-detaljer.
- test_rules
Test og analyser alarmerings- eller optagelsesregler for korrekthed og forventet adfærd.
Kom i gang med VictoriaMetrics MCP-serveren
Oplev problemfri overvågning og avanceret automatisering for dine VictoriaMetrics-instanser. Book en demo for at se det i aktion, eller prøv FlowHunt gratis for selv at udforske mulighederne.
Hvad er VictoriaMetrics
VictoriaMetrics er en global virksomhed, der specialiserer sig i højtydende, skalerbare og omkostningseffektive løsninger til overvågning og observability. Virksomheden er kendt for sin open-source tidsseriedatabase, der er designet til effektivt at gemme, behandle og forespørge på enorme mængder af metrics- og logdata. VictoriaMetrics tilbyder både open-source og enterprise-løsninger, der understøtter både lokale og cloud-udrulninger. Deres teknologi er betroet af virksomheder over hele verden til at sikre pålidelig overvågning, effektiv drift og handlingsrettet indsigt fra infrastruktur- og applikationsdata.
Funktioner
Hvad vi kan gøre med VictoriaMetrics
VictoriaMetrics gør det muligt for brugere og organisationer at opnå avanceret overvågning, observability og analyse af deres infrastruktur og applikationer. Dens løsninger er ideelle til at indsamle, lagre og forespørge på tidsseriedata effektivt, uanset om du har brug for en let open-source løsning eller funktioner på enterprise-niveau. Platformens fleksibilitet understøtter både cloud-native og lokale miljøer.
- Højtydende metrics-lagring
- Gem og hent enorme mængder tidsseriedata med lavt ressourceforbrug.
- Skalerbar observability
- Skaler overvågningsinfrastruktur problemfrit uden bekymring for datatab eller flaskehalse i ydeevnen.
- Realtime-analyse
- Kør komplekse forespørgsler på metrics- og logdata for øjeblikkelig indsigt og fejlfinding.
- Fleksibel implementering
- Udrul lokalt, i skyen eller i hybride miljøer afhængigt af organisationens behov.
- Open-source og enterprise-support
- Vælg mellem gratis, community-understøttede løsninger eller lås op for avancerede funktioner med enterprise-udgaven.
Hvordan AI-agenter drager fordel af VictoriaMetrics
AI-agenter kan udnytte VictoriaMetrics til at overvåge systemets sundhed, indsamle realtidsmetrics og analysere tendenser for prædiktiv vedligeholdelse eller automatisk udbedring. Med sin robuste API og skalerbare arkitektur muliggør VictoriaMetrics, at AI-systemer får adgang til præcise og opdaterede observabilitetsdata, hvilket giver smartere automatisering og mere pålidelig drift.