Prometheus MCP Server

Hva gjør “Prometheus” MCP Server?

Prometheus MCP Server er en implementasjon av Model Context Protocol (MCP) som gjør det mulig for AI-assistenter å samhandle med Prometheus-metrikker via standardiserte grensesnitt. Ved å fungere som en bro mellom AI-agenter og Prometheus, muliggjør den sømløs kjøring av PromQL-spørringer, oppdagelse og utforskning av metrikker, samt gir direkte tilgang til tidsserieanalyse. Dette gir utviklere og AI-verktøy mulighet til å automatisere overvåkning, analysere infrastrukturhelse og få driftsinnsikt uten manuell datainnhenting. Viktige funksjoner inkluderer oppføring av metrikker, metadatatilgang, støtte for både øyeblikks- og intervallspørringer, og konfigurerbar autentisering (grunnleggende auth eller bearer-token). Serveren er også containerisert for enkel utrulling og kan fleksibelt integreres i ulike AI-utviklingsarbeidsflyter.

Liste over prompt-maler

Ingen informasjon om prompt-maler er oppgitt i depotet.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte ressurser (som definert av MCP) er oppført i depotet.

Liste over verktøy

• Kjør PromQL-spørringer: Gjør det mulig for klienter å kjøre PromQL-spørringer direkte mot Prometheus-serveren.
• List tilgjengelige metrikker: Lar deg liste opp alle metrikker som finnes i Prometheus-instansen.
• Hent metadata for metrikker: Gir detaljert metadata for en spesifikk metrikk, til støtte for kontekstanalyse.
• Vis øyeblikksresultater: Henter sanntidsverdier (øyeblikk) for spesifikke Prometheus-metrikker.
• Vis intervallresultater: Henter metrikker over et valgt tidsintervall med ulike stegintervaller.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Automatisert infrastruktur-overvåkning: AI-assistenter kan spørre Prometheus om helse- og ytelsesindikatorer, og automatisere varsling og avvikssporing.
• DevOps-analyse: Utviklere kan bruke serveren til å analysere historiske trender, bruksmønstre og ressursflaskehalser.
• Hendelseshåndtering: Ved hendelser kan AI-agenter hente relevante metrikk-øyeblikksbilder og tidsområder for å bistå i rotårsaksanalyse.
• Generering av tilpassede dashbord: Hent metrikker og metadata programmessig for å lage eller oppdatere dashbord integrert med AI-drevne innsikter.
• Sikkerhets- og etterlevelsesrevisjon: Bruk spørreverktøyene for å hente metrikker relevante for etterlevelse og rapportering, alt automatisert gjennom AI-arbeidsflyter.

Hvordan sette det opp

Windsurf

Ingen spesifikke instruksjoner er oppgitt for Windsurf i depotet.

Claude

1. Sørg for at Prometheus-serveren din er tilgjengelig fra driftsmiljøet.
2. Konfigurer miljøvariabler for Prometheus (f.eks. PROMETHEUS_URL, legitimasjon).
3. I Claude Desktop legger du til serverkonfigurasjonen i mcpServers-objektet ditt:

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

4. Lagre konfigurasjonen og start Claude Desktop på nytt.
5. Verifiser at Prometheus-serveren er oppført og tilgjengelig.

Merk: Hvis du ser Error: spawn uv ENOENT, spesifiser full sti til uv eller sett miljøvariabelen NO_UV=1 i konfigurasjonen.

Cursor

Ingen spesifikke instruksjoner er oppgitt for Cursor i depotet.

Cline

Ingen spesifikke instruksjoner er oppgitt for Cline i depotet.

Sikring av API-nøkler
Følsomme verdier som API-nøkler, brukernavn og passord bør settes via miljøvariabler.
Eksempel (i JSON-konfigurasjon):

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

Hvordan bruke denne MCP-en i flows

Bruk av MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flyten din og koble den til AI-agenten:

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

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

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

Oversikt

Basert på dette tilbyr Prometheus MCP Server sterk verktøysinfrastruktur og tydelig API-nøkkelsikring. Noen avanserte MCP-funksjoner (som prompts, eksplisitte ressurser, sampling og roots) er ikke dokumentert eller implementert.

Vår vurdering

Prometheus MCP Server scorer bra på støtte for sentrale MCP-verktøy og praktisk integrasjon, men mangler dokumentasjon eller implementasjon for prompts, ressurser og avanserte MCP-funksjoner. Den er pålitelig for metrikk-analyse, men ikke et fullverdig MCP-eksempel. Poengsum: 6/10.

MCP-poengsum