Kibana MCP Server-integrasjon

Hva gjør “Kibana” MCP Server?

Kibana MCP (Model Context Protocol) Server fungerer som en bro mellom AI-assistenter og klienter og Kibana, og gir utvidet søk, administrasjon og automatisering i Kibana-miljøer. Ved å eksponere Kibanas funksjonalitet gjennom MCP-standarden, muliggjør denne serveren AI-drevne arbeidsflyter som kan samhandle med Kibana-ressurser—som å søke i data, administrere dashbord eller automatisere vanlige oppgaver. Denne integrasjonen strømlinjeformer utviklerarbeidsflyter, støtter datadrevne beslutninger og gir utviklere mulighet til å bygge smartere verktøy ved å utnytte Kibanas egenskaper via standardiserte API-er og protokoller.

Liste over promt

Ingen prompt-maler er eksplisitt nevnt i den tilgjengelige dokumentasjonen eller koden.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitt liste over MCP-ressurser gitt i den tilgjengelige dokumentasjonen eller koden.

Liste over verktøy

Ingen eksplisitte verktøydefinisjoner funnet i den tilgjengelige dokumentasjonen eller koden. Repositoriet kan eksponere Kibana-funksjoner som verktøy, men disse er ikke spesifisert.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Automatisering av Kibana-datasøk: Integrer AI-assistenter for å utføre automatiserte søk og dataforespørsler i Kibana, reduser manuelt arbeid og få raskere innsikt.
• Dashbordadministrasjon: Bruk MCP-grensesnittet til å programmere oppretting, oppdatering eller administrasjon av Kibana-dashbord, som støtter CI/CD- og DevOps-arbeidsflyter.
• Varslingsovervåking: AI-agenter kan få tilgang til og overvåke varsler eller logger i Kibana, og muliggjør proaktiv hendelsesdeteksjon og -håndtering.
• Rapportering og visualisering: Automatiser generering og henting av visuelle rapporter fra Kibana, og integrer dem i større analyse-pipelines.
• Automatisering av tilgangskontroll: Bruk MCP-serveren til å skripte og automatisere tilgangskontroll og brukeradministrasjon i Kibana, noe som styrker sikkerhet og etterlevelse.

Hvordan sette opp

Windsurf

1. Sørg for at du har Node.js installert.
2. Finn Windsurf-konfigurasjonsfilen (vanligvis windsurf.config.json).
3. Legg til Kibana MCP Server i mcpServers-seksjonen:

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

4. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
5. Verifiser at Kibana MCP Server kjører i Windsurf-miljøet.

Claude

1. Sørg for at nødvendige avhengigheter (f.eks. Node.js) er tilgjengelig.
2. Rediger Claude-konfigurasjonsfilen.
3. Legg til Kibana MCP Server slik:

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

4. Lagre og start Claude på nytt.
5. Bekreft at MCP-serveren er tilgjengelig.

Cursor

1. Installer Node.js hvis det ikke allerede er installert.
2. Åpne Cursors konfigurasjon.
3. Sett inn følgende kodebit i mcpServers-seksjonen:

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

4. Lagre og start Cursor på nytt.
5. Sjekk at Cursor kobler til Kibana MCP Server.

Cline

1. Kontroller at Node.js er installert på systemet ditt.
2. Oppdater Cline-konfigurasjonsfilen.
3. Legg til Kibana MCP Server-oppføringen:

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

4. Lagre og start Cline på nytt.
5. Bekreft tjenestetilgjengelighet.

Sikring av API-nøkler

Lagre dine Kibana- eller Elasticsearch API-nøkler i miljøvariabler for økt sikkerhet. Eksempel på konfigurasjon:

{
  "mcpServers": {
    "kibana": {
      "command": "npx",
      "args": ["@tocharian/mcp-server-kibana@latest"],
      "env": {
        "KIBANA_API_KEY": "${KIBANA_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "kibana_url": "https://your-kibana.example.com"
      }
    }
  }
}

Hvordan bruke denne MCP-en i flows

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, begynn med å legge til MCP-komponenten i flowen og koble den til din AI-agent:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn MCP-serverdetaljene dine ved å bruke dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og egenskaper. Husk å endre “kibana” til navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Roots-støtte: Ikke dokumentert
Sampling-støtte: Ikke dokumentert

Basert på tilgjengelig informasjon gir Kibana MCP Server en grunnleggende oversikt og oppsettsdokumentasjon, med tydelig lisensiering og grunnleggende bruksdetaljer, men mangler dokumentasjon om promt, ressurser, verktøy og avanserte MCP-funksjoner. Jeg vil gi denne MCP-serveren en 4/10 for total dokumentasjon og utviklerberedskap.

MCP-score