VictoriaMetrics MCP Server

VictoriaMetrics MCP Server

Koble AI-agentene dine til VictoriaMetrics for sanntids spørring, administrasjon og overvåking av måledata—direkte i dine FlowHunt-arbeidsflyter.

Hva gjør “VictoriaMetrics” MCP Server?

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.

Liste over Prompter

Ingen prompt-maler er dokumentert eller nevnt i tilgjengelig innhold for dette repositoriet.

Liste over Ressurser

Ingen eksplisitte ressurser er dokumentert eller oppført i tilgjengelig innhold for dette repositoriet.

Liste over Verktøy

Ingen verktøy er direkte oppført eller beskrevet i tilgjengelig innhold eller serverfiler.

Bruksområder for denne MCP-serveren

  • Databaseadministrasjon: Gjør det mulig for AI-agenter å samhandle med VictoriaMetrics-databasen for spørring og administrasjon av tidsseriedata.
  • Overvåkingsintegrasjon: Muliggjør integrasjon av sanntidsmålinger fra VictoriaMetrics i intelligente assistenter eller arbeidsflyter.
  • Tidsserieanalyse: Støtter AI-drevet analyse og tolkning av tidsseriedata, nyttig for anomalioppdagelse og trendanalyse.
  • Automatisering av målehenting: Legger til rette for automatisering av innhenting av relevante målinger og innsikter til applikasjoner, dashbord eller varslingssystemer.
  • Kontekstuell dataforsterkning: Forbedrer LLM-er og agenter ved å tilføre kontekstuelle overvåkingsdata direkte fra VictoriaMetrics.

Hvordan sette det opp

Windsurf

  1. Sørg for at nødvendige forutsetninger som Node.js er installert.
  2. Finn Windsurf-konfigurasjonsfilen din.
  3. Legg til VictoriaMetrics MCP Server med følgende JSON-snutt:
    {
      "mcpServers": {
        "victoriametrics": {
          "command": "npx",
          "args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
  5. Bekreft oppsettet ved å sjekke serverstatusen.

Sikring av API-nøkler

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}"
      }
    }
  }
}

Claude

  1. Installer nødvendige forutsetninger.
  2. Åpne konfigurasjonsfilen for Claude.
  3. Legg til følgende konfigurasjon:
    {
      "mcpServers": {
        "victoriametrics": {
          "command": "npx",
          "args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Lagre og start Claude-tjenesten på nytt.
  5. Bekreft tilkobling til MCP-serveren.

Sikring av API-nøkler

Samme som over.

Cursor

  1. Sørg for at Node.js og andre avhengigheter er installert.
  2. Rediger Cursor-konfigurasjonsfilen.
  3. Sett inn MCP-serveroppføringen:
    {
      "mcpServers": {
        "victoriametrics": {
          "command": "npx",
          "args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Lagre og start Cursor på nytt.
  5. Verifiser at MCP-serveren kjører.

Sikring av API-nøkler

Samme som over.

Cline

  1. Klargjør miljøet ditt (installer Node.js, osv.).
  2. Åpne Clines konfigurasjon.
  3. Legg til VictoriaMetrics MCP Server-blokken:
    {
      "mcpServers": {
        "victoriametrics": {
          "command": "npx",
          "args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Lagre endringene og start Cline på nytt.
  5. Verifiser oppsett via logger eller statuskontroller.

Sikring av API-nøkler

Samme som over.

Hvordan bruke denne MCP-en i flyter

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:

FlowHunt MCP flow

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.


Oversikt

SeksjonTilgjengelighetDetaljer/Notater
OversiktOversikt funnet i repo-beskrivelsen
Liste over PrompterIngen prompter dokumentert
Liste over RessurserIngen ressurser dokumentert
Liste over VerktøyIngen verktøy listet i kode/dok
Sikring av API-nøklerInkludert 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.


MCP-score

Har en LISENS✅ (Apache-2.0)
Har minst ett verktøy
Antall forks3
Antall stjerner36

Vanlige spørsmål

Hva er VictoriaMetrics MCP Server?

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.

Hva er vanlige brukstilfeller for denne MCP-serveren?

Typiske brukstilfeller inkluderer databaseadministrasjon, overvåkingsintegrasjon, tidsserieanalyse, automatisering av målehenting for dashbord eller varsler, og å utvide AI-arbeidsflyter med kontekstuelle overvåkingsdata.

Hvordan sikrer jeg API-nøklene mine når jeg konfigurerer serveren?

Lagre API-nøklene dine som miljøvariabler og referer til dem i MCP-serverkonfigurasjonen for å unngå å eksponere legitimasjon direkte i oppsettsfilene dine.

Følger det med prompt-maler eller innebygde verktøy med VictoriaMetrics MCP Server?

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.

Hva kreves for å sette opp serveren med FlowHunt?

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.

Integrer VictoriaMetrics med dine AI-arbeidsflyter

Effektiviser analyse og overvåking av tidsseriedata ved å koble FlowHunt til VictoriaMetrics med denne kraftige MCP-serveren.

Lær mer

JMeter MCP Server
JMeter MCP Server

JMeter MCP Server

JMeter MCP Server kobler Apache JMeter med AI-drevne arbeidsflyter, muliggjør automatisert ytelsestesting, analyse og sømløs integrasjon i utviklingspipelines. ...

4 min lesing
Performance Testing AI Integration +4
Metoro MCP Server-integrasjon
Metoro MCP Server-integrasjon

Metoro MCP Server-integrasjon

Metoro MCP Server kobler AI-agenter til eksterne datakilder, API-er og tjenester, slik at FlowHunt-brukere kan automatisere arbeidsflyter, standardisere integra...

3 min lesing
AI MCP +4
ModelContextProtocol (MCP) Server-integrering
ModelContextProtocol (MCP) Server-integrering

ModelContextProtocol (MCP) Server-integrering

ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-agenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, slik at FlowHunt-brukere kan bygge kontekst...

3 min lesing
AI Integration +4