Tempo MCP Server-integratie

Wat doet de “Tempo” MCP Server?

De Tempo MCP Server is een Go-gebaseerde implementatie van het Model Context Protocol (MCP) die integreert met Grafana Tempo, een gedistribueerde tracing-backend. Deze server stelt AI-assistenten in staat om gedistribueerde tracingdata te raadplegen en analyseren, waardoor ontwikkelaars inzicht krijgen in applicatieprestaties en systeemgedrag kunnen traceren. Door tool-definities te bieden die compatibel zijn met MCP, stelt de Tempo MCP Server AI-clients (zoals Claude Desktop) in staat taken uit te voeren zoals het opvragen van tracedata, het streamen van realtime events, en het integreren van tracing-informatie in ontwikkelworkflows. Dankzij ondersteuning voor zowel HTTP (met SSE voor realtime updates) als standaard input/output is integratie met een breed scala aan platforms en tools flexibel mogelijk, wat de observatie- en debugmogelijkheden voor moderne gedistribueerde systemen versterkt.

Lijst met prompts

Er zijn geen prompt-templates gevonden in de repository.

Lijst met resources

Er zijn geen expliciete MCP-resources vermeld in de repository.

Lijst met tools

• Tempo Query Tool
  • Stelt AI-clients in staat om gedistribueerde tracingdata van Grafana Tempo te raadplegen en analyseren. Deze tool biedt programmatische toegang tot tracedata, waardoor diepgaande inspectie van systeemprestaties en -gedrag via de MCP-interface mogelijk is.

Gebruikstoepassingen van deze MCP Server

• Analyse van gedistribueerde tracing
  • Ontwikkelaars kunnen AI-assistenten gebruiken om tracedata van Grafana Tempo op te vragen en te visualiseren, wat helpt om prestatieknelpunten te identificeren en gedistribueerde systemen effectiever te debuggen.
• Realtime event-streaming
  • Door het SSE-endpoint te benutten, kunnen gebruikers realtime trace-events streamen, waardoor het eenvoudiger wordt om de systeemgezondheid te monitoren en snel te reageren op problemen zodra die zich voordoen.
• Integratie met AI-ontwikkeltools
  • De MCP-server kan geïntegreerd worden met AI-clients zoals Claude Desktop, waardoor contextuele trace-queries en geautomatiseerde observatietaken binnen ontwikkelworkflows mogelijk zijn.
• Geautomatiseerd debuggen
  • AI-gestuurde tools kunnen de tracedata van Tempo gebruiken om oplossingen voor te stellen, afwijkingen te markeren of samenvattingen van systeemuivoering te geven, waarmee het debugproces wordt versneld.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat Go 1.21+ en Docker geïnstalleerd zijn.
2. Bouw de server:

   go build -o tempo-mcp-server ./cmd/server
   

3. Voeg de MCP-serverconfiguratie toe aan het configuratiebestand van Windsurf:

   {
     "mcpServers": {
       "tempo": {
         "command": "./tempo-mcp-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Sla de configuratie op en herstart Windsurf.
5. Verifieer de integratie door een AI-client te verbinden met het MCP-serverendpoint.

API-sleutels beveiligen

Gebruik omgevingsvariabelen voor gevoelige gegevens:

{
  "mcpServers": {
    "tempo": {
      "command": "./tempo-mcp-server",
      "env": {
        "SSE_PORT": "8080"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Claude

1. Zorg dat Go 1.21+ en Docker geïnstalleerd zijn.
2. Bouw en draai de server zoals hierboven beschreven.
3. Bewerk de configuratie van Claude en voeg toe:

   {
     "mcpServers": {
       "tempo": {
         "command": "./tempo-mcp-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Herstart Claude en test de MCP-verbinding.

Cursor

1. Installeer vereisten (Go, Docker).
2. Bouw en draai tempo-mcp-server.
3. Werk de configuratie van Cursor bij met:

   {
     "mcpServers": {
       "tempo": {
         "command": "./tempo-mcp-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Herstart Cursor en verifieer dat de MCP-server als tool verschijnt.

Cline

1. Installeer Go 1.21+ en Docker.
2. Bouw/draai de server met go build of Docker.
3. Voeg toe aan de MCP-serversconfiguratie van Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "tempo": {
         "command": "./tempo-mcp-server",
         "env": {
           "SSE_PORT": "8080"
         }
       }
     }
   }
   

4. Sla wijzigingen op en herstart Cline.
5. Bevestig de connectiviteit met de MCP-server op de opgegeven poort.

Hoe gebruik je deze MCP binnen flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, voeg je het MCP-onderdeel toe aan je flow en verbind je het met je AI-agent:

Klik op het MCP-onderdeel om het configuratiepaneel te openen. Voeg in de sectie systeem-MCP-configuratie je MCP-servergegevens toe in dit JSON-formaat:

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

Overzicht

Op basis van bovenstaande gegevens biedt de Tempo MCP Server een praktische integratie voor gedistribueerde tracing met Grafana Tempo, maar ontbreekt het aan uitgebreide MCP-prompt-templates en resource-definities, en is er geen expliciete ondersteuning voor sampling of roots volgens de beschikbare documentatie. De installatie is eenvoudig voor ontwikkelaars met ervaring met Go en Docker, maar de totale MCP-feature set is beperkt.

MCP Score

Onze mening:
Gezien de beperkte set MCP-functionaliteiten (geen prompts/resources, geen expliciete sampling/roots-ondersteuning en geen licentie), maar met een werkende tool en duidelijke installatie, scoort deze MCP een 3/10 op het gebied van protocolimplementatie en ecosysteemgereedheid.