VictoriaMetrics MCPサーバー

「VictoriaMetrics」MCPサーバーの役割とは？

VictoriaMetrics MCPサーバーは、AIアシスタントをVictoriaMetrics時系列データベースと接続するためのModel Context Protocol（MCP）実装です。このサーバーはミドルウェアとして機能し、AIエージェントや開発ツールが標準化されたMCPインターフェースを通じてVictoriaMetricsとやりとりできるようにします。AIクライアントとVictoriaMetricsの橋渡しをすることで、メトリクスのクエリ、時系列データの管理、モニタリングインサイトのAI駆動プロセスへの直接統合など、開発ワークフローを強化できます。この接続性により、データベースクエリ、リアルタイム分析、メトリクス取得の自動化などの作業が効率化され、外部データをLLMアプリケーションやワークフローに取り込むための強力なツールとなります。

プロンプト一覧

利用可能なリポジトリ内容にはプロンプトテンプレートの記載やドキュメントはありません。

リソース一覧

利用可能なリポジトリ内容には明示的なリソースの記載やリストはありません。

ツール一覧

リポジトリ内容やサーバーファイルには直接的なツールのリストや説明はありません。

このMCPサーバーのユースケース

• データベース管理: AIエージェントがVictoriaMetricsデータベースに対し、時系列データのクエリや管理を実行できます。
• モニタリング統合: VictoriaMetricsからリアルタイムメトリクスをインテリジェントアシスタントやワークフローに統合できます。
• 時系列分析: AI駆動による時系列データの分析と解釈をサポートし、異常検知やトレンド分析に活用できます。
• メトリクス取得の自動化: アプリケーション、ダッシュボード、アラートシステム向けに関連メトリクスやインサイトの自動取得を促進します。
• コンテキストデータの拡充: VictoriaMetricsからのモニタリングデータを直接提供し、LLMやエージェントのコンテキストデータを強化します。

セットアップ方法

Windsurf

1. Node.jsなどの必須要件がインストールされていることを確認してください。
2. Windsurfの設定ファイルを探します。
3. 以下のJSONスニペットでVictoriaMetrics MCPサーバーを追加します:

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

4. 設定を保存し、Windsurfを再起動します。
5. サーバーステータスを確認してセットアップを検証します。

APIキーのセキュリティ対策

APIキーの安全な管理には環境変数を利用してください:

{
  "mcpServers": {
    "victoriametrics": {
      "command": "npx",
      "args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "VICTORIAMETRICS_API_KEY": "${VICTORIAMETRICS_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${VICTORIAMETRICS_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. 必要な前提条件をインストールします。
2. Claudeの設定ファイルを開きます。
3. 次の設定を追加します:

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

4. 設定を保存してClaudeサービスを再起動します。
5. MCPサーバーへの接続を確認します。

APIキーのセキュリティ対策

上記と同様です。

Cursor

1. Node.jsやその他の依存関係がインストールされていることを確認します。
2. Cursorの設定ファイルを編集します。
3. MCPサーバーのエントリを挿入します:

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

4. 設定を保存し、Cursorを再起動します。
5. MCPサーバーが稼働していることを確認します。

APIキーのセキュリティ対策

上記と同様です。

Cline

1. 環境を準備します（Node.jsなどをインストール）。
2. Clineの設定を開きます。
3. VictoriaMetrics MCPサーバーブロックを追加します:

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

4. 変更を保存してClineを再起動します。
5. ログやステータスチェックでセットアップを確認します。

APIキーのセキュリティ対策

上記と同様です。

FlowHuntフロー内でのMCP利用方法

FlowHuntでMCPサーバーをワークフローに組み込むには、まずMCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントに接続します。

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設定欄に次のJSONフォーマットでサーバー情報を入力します:

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

設定後、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用でき、すべての機能や能力にアクセス可能となります。“victoriametrics"はご自身のMCPサーバー名に、URLはご自分のMCPサーバーURLに書き換えてご利用ください。

概要

上記表から分かる通り、VictoriaMetrics MCPサーバーは基本的なドキュメントと標準的なセットアップ手順を提供していますが、プロンプト、リソース、ツールの詳細情報は不足しています。その主な価値はVictoriaMetricsへの橋渡しにあり、より包括的なドキュメントが望まれます。現状での充実度・開発者親和性の評価は4/10です。

MCPスコア