Integracja serwera MCP Kibana

Co robi serwer MCP “Kibana”?

Serwer Kibana MCP (Model Context Protocol) działa jako most łączący asystentów AI oraz klientów z Kibana, umożliwiając zaawansowane wyszukiwanie, zarządzanie i automatyzację w środowiskach Kibana. Udostępniając funkcje Kibana przez standard MCP, ten serwer pozwala przepływom AI korzystać z zasobów Kibana — takich jak zapytania do danych, zarządzanie dashboardami czy automatyzacja typowych zadań. Ta integracja usprawnia procesy deweloperskie, wspiera podejmowanie decyzji opartych na danych i umożliwia programistom budowę inteligentniejszych narzędzi poprzez wykorzystanie możliwości Kibana przy użyciu standaryzowanych API i protokołów.

Lista promptów

Brak szablonów promptów wymienionych explicite w dostępnej dokumentacji lub kodzie.

Lista zasobów

Brak wyraźnej listy zasobów MCP w dostępnej dokumentacji lub kodzie.

Lista narzędzi

Nie znaleziono jawnych definicji narzędzi w dostępnej dokumentacji lub kodzie. Repozytorium może udostępniać funkcje Kibana jako narzędzia, lecz nie są one wyszczególnione.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Automatyzacja wyszukiwania danych w Kibana: Integracja asystentów AI, którzy automatycznie wyszukują i pobierają dane w Kibana, ograniczając pracę ręczną i przyspieszając uzyskiwanie wniosków.
• Zarządzanie dashboardami: Wykorzystanie interfejsu MCP do programowego tworzenia, aktualizowania i zarządzania dashboardami Kibana, wspierając przepływy CI/CD i DevOps.
• Monitorowanie alertów: Agenci AI mogą mieć dostęp i monitorować alerty lub logi w Kibana, umożliwiając proaktywną detekcję i rozwiązywanie incydentów.
• Raportowanie i wizualizacja: Automatyzacja generowania i pobierania wizualnych raportów z Kibana oraz integracja ich z szeroko rozumianymi pipeline’ami analitycznymi.
• Automatyzacja kontroli dostępu: Wykorzystanie serwera MCP do skryptowania i automatyzacji zarządzania dostępem i użytkownikami w Kibana, co podnosi poziom bezpieczeństwa i zgodności.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowany Node.js.
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny Windsurf (zazwyczaj windsurf.config.json).
3. Dodaj serwer MCP Kibana do sekcji mcpServers:

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

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
5. Sprawdź, czy serwer MCP Kibana działa w środowisku Windsurf.

Claude

1. Upewnij się, że wymagane zależności (np. Node.js) są dostępne.
2. Edytuj plik konfiguracyjny Claude.
3. Dodaj serwer MCP Kibana w następujący sposób:

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

4. Zapisz i zrestartuj Claude.
5. Potwierdź dostępność serwera MCP.

Cursor

1. Zainstaluj Node.js, jeśli nie jest obecny.
2. Otwórz konfigurację Cursor.
3. Wstaw poniższy fragment do sekcji mcpServers:

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

4. Zapisz i zrestartuj Cursor.
5. Sprawdź, czy Cursor łączy się z serwerem MCP Kibana.

Cline

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany w systemie.
2. Zaktualizuj plik konfiguracyjny Cline.
3. Dodaj wpis serwera MCP Kibana:

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

4. Zapisz i zrestartuj Cline.
5. Potwierdź dostępność usługi.

Zabezpieczanie kluczy API

Przechowuj swoje klucze API Kibana lub Elasticsearch jako zmienne środowiskowe dla podniesienia bezpieczeństwa. Przykładowa konfiguracja:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Jak używać tego MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w przepływie FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do przepływu i połącz go ze swoim agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracyjnej systemu MCP wprowadź dane serwera MCP w poniższym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI będzie mógł używać tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby “kibana” zmienić na rzeczywistą nazwę swojego serwera MCP i podmienić URL na własny adres serwera MCP.

Podsumowanie

Roots support: Brak dokumentacji
Sampling support: Brak dokumentacji

Na podstawie dostępnych informacji, serwer Kibana MCP oferuje podstawowy przegląd i dokumentację konfiguracji, czytelną licencję i podstawowe szczegóły użycia, ale brakuje mu dokumentacji promptów, zasobów, narzędzi oraz zaawansowanych funkcji MCP. Oceniam ten serwer MCP na 4/10 pod względem dokumentacji i gotowości dla deweloperów.

Ocena MCP