VictoriaMetrics MCP 서버

“VictoriaMetrics” MCP 서버란 무엇인가요?

VictoriaMetrics MCP 서버는 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)을 구현하여 AI 어시스턴트와 VictoriaMetrics 시계열 데이터베이스를 연결합니다. 이 서버는 미들웨어 역할을 하며, AI 에이전트와 개발 도구가 표준화된 MCP 인터페이스를 통해 VictoriaMetrics와 상호작용할 수 있도록 도와줍니다. AI 클라이언트와 VictoriaMetrics 사이를 연결함으로써, 지표 쿼리, 시계열 데이터 관리, 모니터링 인사이트의 AI 기반 프로세스 통합 등 개발 워크플로우를 강화할 수 있습니다. 이를 통해 데이터베이스 쿼리, 실시간 데이터 분석, 지표 자동화와 같은 작업이 간소화되어, 개발자는 외부 데이터를 LLM 애플리케이션 및 워크플로우에 효과적으로 통합할 수 있습니다.

프롬프트 목록

사용 가능한 저장소 콘텐츠에는 프롬프트 템플릿이 문서화되어 있지 않습니다.

리소스 목록

사용 가능한 저장소 콘텐츠에는 명시적인 리소스가 문서화 또는 나열되어 있지 않습니다.

도구 목록

사용 가능한 저장소 콘텐츠나 서버 파일에 직접적으로 나열되거나 설명된 도구가 없습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 데이터베이스 관리: AI 에이전트가 VictoriaMetrics 데이터베이스와 상호작용하여 시계열 데이터를 쿼리 및 관리할 수 있습니다.
• 모니터링 통합: VictoriaMetrics의 실시간 지표를 지능형 어시스턴트나 워크플로우에 통합할 수 있습니다.
• 시계열 분석: AI 기반의 시계열 데이터 분석 및 해석 지원(이상 탐지, 트렌드 분석 등)에 활용됩니다.
• 지표 자동화: 애플리케이션, 대시보드 또는 알림 시스템을 위한 관련 지표 및 인사이트 자동 조회를 지원합니다.
• 컨텍스트 데이터 보강: LLM 및 에이전트에 VictoriaMetrics에서 직접 제공되는 모니터링 컨텍스트 데이터를 추가로 제공합니다.

설정 방법

Windsurf

1. Node.js 등 필수 구성 요소가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일의 위치를 찾으세요.
3. 다음 JSON 예시를 사용하여 VictoriaMetrics MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. 서버 상태를 확인하여 설정이 완료되었는지 검증하세요.

API 키 보안

API 키는 환경 변수로 보호하세요:

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

Claude

1. 필요한 필수 요소를 설치하세요.
2. Claude의 설정 파일을 여세요.
3. 다음 구성을 추가하세요:

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

4. 설정을 저장하고 Claude 서비스를 재시작하세요.
5. MCP 서버와의 연결을 확인하세요.

API 키 보안

위와 동일하게 적용하세요.

Cursor

1. Node.js 및 기타 종속성이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cursor 설정 파일을 편집하세요.
3. MCP 서버 항목을 다음과 같이 추가하세요:

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

4. 설정을 저장하고 Cursor를 재시작하세요.
5. MCP 서버가 실행 중인지 확인하세요.

API 키 보안

위와 동일하게 적용하세요.

Cline

1. 환경을 준비하세요(Node.js 등 설치).
2. Cline 설정 파일을 여세요.
3. VictoriaMetrics MCP 서버 블록을 다음과 같이 추가하세요:

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

4. 변경사항을 저장하고 Cline을 재시작하세요.
5. 로그 또는 상태 확인을 통해 설정이 완료되었는지 검증하세요.

API 키 보안

위와 동일하게 적용하세요.

플로우 내에서 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 먼저 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 이를 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

구성이 완료되면 AI 에이전트가 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로 사용할 수 있게 됩니다. “victoriametrics"는 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인 MCP 서버의 주소로 변경해야 합니다.

개요

위 표와 같이, VictoriaMetrics MCP 서버는 기본적인 문서와 표준 설정 안내는 제공하지만, 프롬프트, 리소스, 도구에 대한 상세 정보는 부족합니다. 핵심 가치는 VictoriaMetrics와의 연결에 있지만, 좀 더 포괄적인 문서가 보강된다면 더 유용할 것 같습니다. 현재 상태에서 이 MCP의 완성도와 개발자 친화성은 4/10으로 평가합니다.

MCP 점수