
Grafbase MCP Server
De Grafbase MCP Server vormt een brug tussen AI-assistenten en externe databronnen of API's, waardoor LLM's toegang krijgen tot realtime data, workflows kunnen ...
De Grafana MCP Server geeft AI-assistenten real-time toegang tot Grafana-dashboards, datasources en Prometheus-queries—waardoor observability en DevOps-workflows binnen FlowHunt worden gestroomlijnd.
De Grafana MCP (Model Context Protocol) Server is een integratielaag die AI-assistenten verbindt met Grafana, waardoor verbeterde toegang tot dashboards, datasources en monitoringtools binnen het Grafana-ecosysteem mogelijk is. Door de mogelijkheden van Grafana via MCP beschikbaar te stellen, kan de server AI-gestuurde clients taken laten uitvoeren zoals het zoeken naar dashboards, ophalen van gedetailleerde dashboardinformatie, beheren van dashboards, toegang tot en het uitvoeren van queries op datasources en het programmatisch uitvoeren van Prometheus-queries. Dit stroomlijnt ontwikkel- en operationele workflows door AI-assistenten direct te laten interacteren met observability-data, dashboardbeheer te automatiseren en real-time monitoring en troubleshooting te faciliteren—alles binnen AI-gedreven ontwikkelomgevingen.
Er worden geen expliciete prompt-templates genoemd in de aangeleverde bestanden of documentatie.
windsurf.config.json
).{
"mcpServers": {
"grafana-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@grafana/mcp-grafana@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"grafana-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@grafana/mcp-grafana@latest"],
"env": {
"GRAFANA_API_KEY": "${GRAFANA_API_KEY}"
},
"inputs": {
"grafana_url": "https://your-grafana-instance"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"grafana-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@grafana/mcp-grafana@latest"]
}
}
}
cursor.config.json
.{
"mcpServers": {
"grafana-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@grafana/mcp-grafana@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"grafana-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@grafana/mcp-grafana@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"grafana-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@grafana/mcp-grafana@latest"],
"env": {
"GRAFANA_API_KEY": "${GRAFANA_API_KEY}"
},
"inputs": {
"grafana_url": "https://your-grafana-instance"
}
}
}
}
MCP gebruiken in FlowHunt
Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, voeg je het MCP-component toe aan je flow en koppel je deze aan je AI-agent:
Klik op het MCP-component om het configuratiescherm te openen. Voeg in de systeem-MCP-configuratie je MCP-servergegevens toe met dit JSON-formaat:
{
"grafana-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “grafana-mcp” te veranderen in de feitelijke naam van je MCP-server en vervang de URL door je eigen MCP-server URL.
Sectie | Beschikbaarheid | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | |
Lijst van Prompts | ⛔ | Geen prompt-templates genoemd in repo/bestanden |
Lijst van Resources | ✅ | Dashboards, Datasources, Panel Queries, Prometheus |
Lijst van Tools | ✅ | Dashboard zoeken, bijwerken, datasource, querytools |
API-sleutels beveiligen | ✅ | Voorbeeldconfiguraties voor env vars aanwezig |
Sampling Support (minder relevant voor evaluatie) | ⛔ | Niet genoemd |
Op basis van het bovenstaande is de Grafana MCP-server goed gedocumenteerd voor installatie en dekt het de kern-MCP-principes (resources, tools, API-sleutelbeveiliging), maar ontbreken expliciete prompt-templates en informatie over sampling support. Het is een sterk, praktisch project voor Grafana-gebruikers en ontwikkelaars.
Heeft een LICENSE | ✅ Apache-2.0 |
---|---|
Heeft minstens één tool | ✅ |
Aantal Forks | 82 |
Aantal Sterren | 951 |
De Grafana MCP Server is een integratielaag die AI-assistenten verbindt met Grafana, zodat dashboards, datasources en Prometheus-queries programmatisch toegankelijk zijn. Het biedt AI-gestuurde automatisering voor monitoring, troubleshooting en observability binnen FlowHunt.
AI-assistenten kunnen dashboards zoeken, ophalen, aanmaken en bijwerken, datasources (zoals Prometheus en Loki) opsommen en analyseren, paneelqueries extraheren en Prometheus-queries uitvoeren—allemaal programmatisch binnen je workflow.
Voeg het MCP-component toe aan je FlowHunt-flow en vul vervolgens je Grafana MCP-servergegevens in met behulp van de streamable_http-transport en je server-URL. Zorg ervoor dat je je API-sleutels beveiligt via omgevingsvariabelen zoals aangegeven in de installatie-instructies.
Ja, zolang je je API-sleutel in omgevingsvariabelen opslaat en deze niet hardcoded in configuratiebestanden plaatst. Er worden voorbeeldconfiguraties gegeven om je te helpen gevoelige informatie te beveiligen.
Veelvoorkomende use-cases zijn geautomatiseerd dashboardbeheer, datasource-exploratie, extractie van paneelqueries, uitvoeren van Prometheus-queries voor monitoring/alerting en het integreren van observability in DevOps- en CI/CD-pijplijnen met AI-assistentie.
Benut AI om dashboardbeheer en monitoring te automatiseren door Grafana te integreren met FlowHunt’s MCP Server. Ervaar vandaag nog naadloze, intelligente observability.
De Grafbase MCP Server vormt een brug tussen AI-assistenten en externe databronnen of API's, waardoor LLM's toegang krijgen tot realtime data, workflows kunnen ...
De Model Context Protocol (MCP) Server vormt de brug tussen AI-assistenten en externe databronnen, API's en diensten, waardoor een gestroomlijnde integratie van...
De Gravitino MCP Server vormt een brug tussen AI-assistenten en Apache Gravitino, waardoor naadloos metadata-beheer, catalogusontdekking en workflowautomatiseri...