Prometheus MCP Server

Co robi serwer “Prometheus” MCP?

Prometheus MCP Server to implementacja Model Context Protocol (MCP), która umożliwia asystentom AI interakcję z metrykami Prometheus za pomocą standaryzowanych interfejsów. Działając jako most między agentami AI a Prometheus, pozwala na bezproblemowe wykonywanie zapytań PromQL, odkrywanie i eksplorację danych metryk oraz zapewnia bezpośredni dostęp do analityki szeregów czasowych. Dzięki temu deweloperzy i narzędzia AI mogą automatyzować monitoring, analizować kondycję infrastruktury i uzyskiwać operacyjne wglądy bez ręcznego pobierania danych. Kluczowe funkcje to listowanie metryk, dostęp do metadanych, obsługa zarówno zapytań instant, jak i zakresowych oraz konfigurowalne uwierzytelnianie (basic auth lub token bearer). Serwer jest również konteneryzowany, co ułatwia wdrożenie i pozwala na elastyczną integrację z różnymi przepływami pracy AI.

Lista promptów

W repozytorium nie podano informacji o szablonach promptów.

Lista zasobów

W repozytorium nie wymieniono jawnych zasobów (zgodnie z definicją MCP).

Lista narzędzi

• Wykonywanie zapytań PromQL: Umożliwia klientom bezpośrednie wykonywanie zapytań PromQL do serwera Prometheus.
• Listowanie dostępnych metryk: Pozwala na wyświetlenie wszystkich metryk obecnych w instancji Prometheus.
• Pobieranie metadanych metryk: Dostarcza szczegółowe metadane o konkretnej metryce, wspierając analizę kontekstową.
• Podgląd wyników zapytań instant: Pobiera wartości w czasie rzeczywistym (instant) dla określonych metryk Prometheus.
• Podgląd wyników zapytań zakresowych: Pozyskuje wartości metryk w określonym zakresie czasowym z różnymi interwałami kroków.

Przypadki użycia tego serwera MCP

• Automatyczny monitoring infrastruktury: Asystenci AI mogą zapytywać Prometheus o wskaźniki kondycji i wydajności, automatyzując alertowanie i wykrywanie anomalii.
• Analityka DevOps: Deweloperzy mogą analizować trendy historyczne, wzorce wykorzystania i wąskie gardła zasobów.
• Triage incydentów: W przypadku incydentów agenci AI mogą pobierać odpowiednie zdjęcia metryk i zakresy czasowe do wsparcia analizy przyczyn źródłowych.
• Generowanie własnych dashboardów: Programowe pobieranie metryk i metadanych do tworzenia lub aktualizacji dashboardów zintegrowanych z wglądem AI.
• Audyt bezpieczeństwa i zgodności: Wykorzystaj możliwości zapytań do zbierania metryk istotnych dla kontroli zgodności i raportowania — wszystko automatyzowane przez przepływy AI.

Jak to skonfigurować

Windsurf

W repozytorium nie podano konkretnych instrukcji dla Windsurf.

Claude

1. Upewnij się, że Twój serwer Prometheus jest dostępny ze środowiska wdrożeniowego.
2. Skonfiguruj zmienne środowiskowe dla Prometheus (np. PROMETHEUS_URL, dane logowania).
3. W Claude Desktop dodaj konfigurację serwera do obiektu mcpServers:

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

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Claude Desktop.
5. Zweryfikuj, czy serwer Prometheus jest widoczny i dostępny.

Uwaga: Jeśli pojawi się Error: spawn uv ENOENT, wskaż pełną ścieżkę do uv lub ustaw zmienną środowiskową NO_UV=1 w konfiguracji.

Cursor

W repozytorium nie podano konkretnych instrukcji dla Cursor.

Cline

W repozytorium nie podano konkretnych instrukcji dla Cline.

Bezpieczne przechowywanie kluczy API
Wrażliwe wartości, takie jak klucze API, nazwy użytkowników i hasła, powinny być ustawiane za pomocą zmiennych środowiskowych.
Przykład (w konfiguracji JSON):

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

Jak używać tego MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z przepływem pracy FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i połączenia go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wstaw szczegóły serwera MCP używając poniższego formatu JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI będzie mógł używać tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zamienić “prometheus” na rzeczywistą nazwę swojego serwera MCP i podać własny adres URL serwera MCP.

Przegląd

Na podstawie powyższego, Prometheus MCP Server oferuje silną integrację narzędziową i przejrzyste zabezpieczenia kluczy API. Niektóre zaawansowane funkcje MCP (takie jak prompt templates, jawne zasoby, sampling czy roots) nie są udokumentowane ani zaimplementowane.

Nasza opinia

Prometheus MCP Server dobrze wypada pod względem wsparcia kluczowych narzędzi MCP i praktycznej integracji, ale brakuje mu dokumentacji lub implementacji szablonów, zasobów i zaawansowanych funkcji MCP. Jest niezawodny do analizy metryk, lecz nie stanowi pełnowartościowego przykładu MCP. Ocena: 6/10.

Ocena MCP