Prometheus MCP Server

Wat doet de “Prometheus” MCP Server?

De Prometheus MCP Server is een Model Context Protocol (MCP)-implementatie waarmee AI-assistenten kunnen communiceren met Prometheus-metrics via gestandaardiseerde interfaces. Door als brug te fungeren tussen AI-agenten en Prometheus, maakt deze server naadloze uitvoering van PromQL-queries mogelijk, ontdekking en verkenning van metric-gegevens, en biedt het directe toegang tot tijdreeksanalyses. Dit stelt ontwikkelaars en AI-tools in staat om monitoring te automatiseren, de gezondheid van infrastructuur te analyseren en operationele inzichten te verkrijgen zonder handmatige gegevensopvraging. Belangrijke functies zijn onder andere metric-lijstweergave, metadata-toegang, ondersteuning voor zowel instant als range-queries, en configureerbare authenticatie (basic auth of bearer token). De server is bovendien gecontaineriseerd voor eenvoudige implementatie en kan flexibel worden geïntegreerd in verschillende AI-ontwikkelworkflows.

Lijst met Prompts

Er is geen informatie over prompt-templates opgenomen in de repository.

Klaar om uw bedrijf te laten groeien?

Start vandaag uw gratis proefperiode en zie binnen enkele dagen resultaten.

Demo aanvragen Inloggen

Lijst met Resources

Er worden geen expliciete resources (zoals gedefinieerd door MCP) in de repository vermeld.

Lijst met Tools

• Voer PromQL-queries uit: Hiermee kunnen clients PromQL-queries direct op de Prometheus-server uitvoeren.
• Beschikbare metrics weergeven: Hiermee kunnen alle aanwezige metrics in de Prometheus-instantie worden getoond.
• Metadata voor metrics ophalen: Biedt gedetailleerde metadata voor een specifieke metric, ten behoeve van contextuele analyse.
• Instant-queryresultaten bekijken: Haalt realtime (instant) waarden op voor specifieke Prometheus-metrics.
• Range-queryresultaten bekijken: Haalt metricwaarden op over een opgegeven tijdsinterval met diverse stapgroottes.

Schrijf u in voor onze nieuwsbrief

Ontvang gratis de nieuwste tips, trends en aanbiedingen.

E-mailadres

Abonneren

Gebruikstoepassingen van deze MCP Server

• Geautomatiseerde infrastructuurmonitoring: AI-assistenten kunnen Prometheus bevragen om gezondheids- en prestatie-indicatoren te controleren, en zo het alerteren en het opsporen van afwijkingen automatiseren.
• DevOps-analyse: Ontwikkelaars kunnen de server gebruiken om historische trends, gebruikspatronen en bottlenecks te analyseren.
• Incidenttriage: Bij incidenten kunnen AI-agenten relevante metrics-snapshots en tijdsintervallen ophalen ter ondersteuning van root cause analysis.
• Aangepaste dashboardgeneratie: Metrics en metadata kunnen programmatisch worden opgehaald om dashboards te creëren of bij te werken, geïntegreerd met AI-inzichten.
• Beveiligings- en compliance-audits: Gebruik querymogelijkheden om metrics te verzamelen voor compliance-controles en rapportages, volledig geautomatiseerd via AI-workflows.

Hoe zet je het op

Windsurf

Er zijn geen specifieke instructies voor Windsurf opgenomen in de repository.

Claude

1. Zorg dat je Prometheus-server toegankelijk is vanuit de deployment-omgeving.
2. Stel omgevingsvariabelen in voor Prometheus (bijv. PROMETHEUS_URL, inloggegevens).
3. Voeg in Claude Desktop de serverconfiguratie toe aan je mcpServers-object:

   {
     "mcpServers": {
       "prometheus": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "<volledig pad naar de prometheus-mcp-server map>",
           "run",
           "src/prometheus_mcp_server/main.py"
         ],
         "env": {
           "PROMETHEUS_URL": "http://your-prometheus-server:9090",
           "PROMETHEUS_USERNAME": "your_username",
           "PROMETHEUS_PASSWORD": "your_password"
         }
       }
     }
   }
   

4. Sla de configuratie op en herstart Claude Desktop.
5. Controleer of de Prometheus-server wordt weergegeven en toegankelijk is.

Let op: Als je Error: spawn uv ENOENT ziet, specificeer dan het volledige pad naar uv of stel de omgevingsvariabele NO_UV=1 in binnen de configuratie.

Cursor

Er zijn geen specifieke instructies voor Cursor opgenomen in de repository.

Cline

Er zijn geen specifieke instructies voor Cline opgenomen in de repository.

API-sleutels beveiligen
Gevoelige waarden zoals API-sleutels, gebruikersnamen en wachtwoorden moeten via omgevingsvariabelen worden ingesteld.
Voorbeeld (in JSON-configuratie):

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

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. In het systeem MCP-configuratiegedeelte voeg je je MCP-servergegevens in met dit JSON-formaat:

{
  "prometheus": {
    "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 “prometheus” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL door je eigen MCP-server-URL.

Overzicht

Op basis van bovenstaande biedt Prometheus MCP Server sterke toolintegratie en duidelijke API-sleutelbeveiliging. Sommige geavanceerde MCP-functies (zoals prompts, expliciete resources, sampling en roots) zijn niet gedocumenteerd of geïmplementeerd.

Onze mening

De Prometheus MCP Server scoort goed op kern-MCP-toolondersteuning en praktische integratie, maar mist documentatie of implementatie van prompts, resources en geavanceerde MCP-functies. Het is betrouwbaar voor metriekanalyse, maar geen volledig uitgewerkt MCP-voorbeeld. Score: 6/10.

MCP Score