
JMeter MCP Server
JMeter MCP Server kobler Apache JMeter med AI-drevne arbeidsflyter, muliggjør automatisert ytelsestesting, analyse og sømløs integrasjon i utviklingspipelines. ...
Koble AI-agentene dine til VictoriaMetrics for sanntids spørring, administrasjon og overvåking av måledata—direkte i dine FlowHunt-arbeidsflyter.
VictoriaMetrics MCP Server er en implementering av Model Context Protocol (MCP) designet for å koble AI-assistenter til VictoriaMetrics tidsseriedatabase. Denne serveren fungerer som et mellomlag, slik at AI-agenter og utviklingsverktøy kan samhandle med VictoriaMetrics via standardiserte MCP-grensesnitt. Ved å bygge bro mellom AI-klienter og VictoriaMetrics, gjør den det mulig å forbedre utviklingsarbeidsflyter som spørring på måledata, administrasjon av tidsseriedata og integrasjon av overvåkingsinnsikt direkte i AI-drevne prosesser. Denne tilkoblingen effektiviserer oppgaver som databasespørringer, sanntidsdataanalyse og automatisering av målehenting, og gir utviklere et kraftig verktøy for å innlemme eksterne data i LLM-applikasjoner og arbeidsflyter.
Ingen prompt-maler er dokumentert eller nevnt i tilgjengelig innhold for dette repositoriet.
Ingen eksplisitte ressurser er dokumentert eller oppført i tilgjengelig innhold for dette repositoriet.
Ingen verktøy er direkte oppført eller beskrevet i tilgjengelig innhold eller serverfiler.
{
"mcpServers": {
"victoriametrics": {
"command": "npx",
"args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"]
}
}
}
Bruk miljøvariabler for å sikre API-nøkler:
{
"mcpServers": {
"victoriametrics": {
"command": "npx",
"args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"],
"env": {
"VICTORIAMETRICS_API_KEY": "${VICTORIAMETRICS_API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${VICTORIAMETRICS_API_KEY}"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"victoriametrics": {
"command": "npx",
"args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"]
}
}
}
Samme som over.
{
"mcpServers": {
"victoriametrics": {
"command": "npx",
"args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"]
}
}
}
Samme som over.
{
"mcpServers": {
"victoriametrics": {
"command": "npx",
"args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"]
}
}
}
Samme som over.
Bruke MCP i FlowHunt
For å integrere MCP-servere i arbeidsflyten din i FlowHunt, starter du med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til AI-agenten din:
Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:
{
"victoriametrics": {
"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 muligheter. Husk å endre “victoriametrics” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytte ut URL-en med din egen MCP-server-URL.
Seksjon | Tilgjengelighet | Detaljer/Notater |
---|---|---|
Oversikt | ✅ | Oversikt funnet i repo-beskrivelsen |
Liste over Prompter | ⛔ | Ingen prompter dokumentert |
Liste over Ressurser | ⛔ | Ingen ressurser dokumentert |
Liste over Verktøy | ⛔ | Ingen verktøy listet i kode/dok |
Sikring av API-nøkler | ✅ | Inkludert i oppsettinstruksjoner |
Støtte for sampling (mindre viktig) | ⛔ | Ikke nevnt |
Basert på tabellen over gir VictoriaMetrics MCP Server grunnleggende dokumentasjon og standard oppsettinstruksjoner, men mangler detaljert informasjon om prompter, ressurser og verktøy. Dens kjerneverdi ligger i rollen som bro til VictoriaMetrics, men den ville hatt nytte av mer omfattende dokumentasjon. Jeg vil gi denne MCP-en en 4/10 i nåværende tilstand for fullstendighet og utviklervennlighet.
Har en LISENS | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Har minst ett verktøy | ⛔ |
Antall forks | 3 |
Antall stjerner | 36 |
Det er en MCP (Model Context Protocol) server som kobler AI-agenter og arbeidsflyter til VictoriaMetrics tidsseriedatabase, og muliggjør sømløs spørring, administrasjon og integrasjon av tidsseriemålinger for AI-drevne prosesser.
Typiske brukstilfeller inkluderer databaseadministrasjon, overvåkingsintegrasjon, tidsserieanalyse, automatisering av målehenting for dashbord eller varsler, og å utvide AI-arbeidsflyter med kontekstuelle overvåkingsdata.
Lagre API-nøklene dine som miljøvariabler og referer til dem i MCP-serverkonfigurasjonen for å unngå å eksponere legitimasjon direkte i oppsettsfilene dine.
Nei, per nå er det ingen inkluderende prompt-maler eller dokumenterte verktøy. Serveren fokuserer på å muliggjøre tilkobling og datautveksling mellom AI-agenter og VictoriaMetrics.
Legg til MCP-serverkonfigurasjonen i MCP-komponenten i FlowHunt, oppgi riktige serverdetaljer, og sørg for at miljøet ditt er riktig satt opp i henhold til de medfølgende konfigurasjonsinstruksjonene.
Effektiviser analyse og overvåking av tidsseriedata ved å koble FlowHunt til VictoriaMetrics med denne kraftige MCP-serveren.
JMeter MCP Server kobler Apache JMeter med AI-drevne arbeidsflyter, muliggjør automatisert ytelsestesting, analyse og sømløs integrasjon i utviklingspipelines. ...
Metoro MCP Server kobler AI-agenter til eksterne datakilder, API-er og tjenester, slik at FlowHunt-brukere kan automatisere arbeidsflyter, standardisere integra...
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-agenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, slik at FlowHunt-brukere kan bygge kontekst...