Prometheus MCPサーバー

「Prometheus」MCPサーバーは何をするのか？

Prometheus MCPサーバーは、Model Context Protocol（MCP）の実装であり、AIアシスタントが標準化されたインターフェースを通じてPrometheusメトリクスと連携できるようにします。AIエージェントとPrometheusの間の橋渡しとして機能し、PromQLクエリの実行、メトリクスデータの探索・調査、時系列分析への直接アクセスをシームレスに実現します。これにより、開発者やAIツールは手動でデータを取得せずに監視の自動化、インフラの健全性分析、運用インサイトの獲得が可能となります。主な機能は、メトリクス一覧表示、メタデータアクセス、インスタントおよびレンジクエリのサポート、構成可能な認証（ベーシック認証またはベアラートークン）を含みます。サーバーはコンテナ化されており、簡単にデプロイでき、さまざまなAI開発ワークフローへの柔軟な統合が可能です。

プロンプト一覧

リポジトリ内にプロンプトテンプレート情報はありません。

リソース一覧

リポジトリ内に明示的な（MCPで定義された）リソースはありません。

ツール一覧

• PromQLクエリの実行: クライアントがPrometheusサーバーに対して直接PromQLクエリを実行できます。
• 利用可能なメトリクス一覧: Prometheusインスタンス内に存在する全メトリクスの列挙が可能です。
• メトリクスのメタデータ取得: 指定したメトリクスの詳細なメタデータを提供し、文脈的な分析を支援します。
• インスタントクエリ結果の表示: 特定Prometheusメトリクスのリアルタイム（インスタント）値を取得します。
• レンジクエリ結果の表示: 指定した期間・さまざまなステップ間隔でのメトリクス値を取得します。

このMCPサーバーのユースケース

• インフラ監視の自動化: AIアシスタントがPrometheusにクエリを送り、健全性・パフォーマンス指標を確認、アラートや異常検知を自動化します。
• DevOps分析: 開発者がサーバーを活用し、過去のトレンドや利用パターン、リソースボトルネックを分析できます。
• インシデントトリアージ: インシデント発生時に、AIエージェントが関連メトリクスのスナップショットや期間を取得し、根本原因分析を支援します。
• カスタムダッシュボード生成: プログラムによるメトリクス・メタデータ取得で、AI主導のダッシュボード作成や更新を実現します。
• セキュリティ・コンプライアンス監査: クエリ機能を使い、コンプライアンスチェックやレポートに必要なメトリクスをAIワークフローで自動収集します。

セットアップ方法

Windsurf

リポジトリ内にWindsurf向けの特別な手順はありません。

Claude

1. Prometheusサーバーがデプロイ環境からアクセス可能であることを確認します。
2. Prometheusの環境変数（例：PROMETHEUS_URL、認証情報）を設定します。
3. Claude Desktopで、サーバー設定をmcpServersオブジェクトに追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "prometheus": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "<prometheus-mcp-serverディレクトリへのフルパス>",
           "run",
           "src/prometheus_mcp_server/main.py"
         ],
         "env": {
           "PROMETHEUS_URL": "http://your-prometheus-server:9090",
           "PROMETHEUS_USERNAME": "your_username",
           "PROMETHEUS_PASSWORD": "your_password"
         }
       }
     }
   }
   

4. 設定を保存し、Claude Desktopを再起動します。
5. Prometheusサーバーがリストされ、アクセス可能であることを確認します。

注意: Error: spawn uv ENOENTが表示された場合、uvへのフルパスを指定するか、設定内で環境変数NO_UV=1を設定してください。

Cursor

リポジトリ内にCursor向けの特別な手順はありません。

Cline

リポジトリ内にCline向けの特別な手順はありません。

APIキーの安全な管理
APIキーやユーザー名・パスワードなどの機密値は、環境変数で設定しましょう。
例（JSON設定）：

"env": {
  "PROMETHEUS_URL": "http://your-prometheus-server:9090",
  "PROMETHEUS_USERNAME": "your_username",
  "PROMETHEUS_PASSWORD": "your_password"
}

このMCPをフロー内で使う方法

FlowHuntでMCPを利用

FlowHuntのワークフローにMCPサーバーを統合するには、まずフローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントと接続します：

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、システムMCP構成セクションに以下のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します：

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

設定後、AIエージェントはこのMCPをツールとして活用し、すべての機能にアクセス可能となります。「prometheus」を実際のMCPサーバー名に、URLをご自身のMCPサーバーURLに変更してください。

概要

上記より、Prometheus MCPサーバーは強力なツール統合と明確なAPIキー管理を提供します。一方、高度なMCP機能（プロンプト、明示的リソース、サンプリング、roots）はドキュメントや実装がありません。

総評

Prometheus MCPサーバーは、コアなMCPツール機能や実用的な統合で高評価ですが、プロンプトやリソース、発展的なMCP機能のドキュメントや実装はありません。メトリクス分析用途には信頼できるものの、フル機能のMCP例ではありません。スコア：6/10。

MCPスコア