
JMeter MCP Server
Serwer JMeter MCP łączy Apache JMeter z przepływami pracy opartymi na AI, umożliwiając automatyczne testy wydajnościowe, analizę oraz płynną integrację w pipeli...
Połącz swoich agentów AI z VictoriaMetrics, aby w czasie rzeczywistym wykonywać zapytania, zarządzać i monitorować metryki — bezpośrednio w swoich przepływach pracy FlowHunt.
VictoriaMetrics MCP Server to implementacja Model Context Protocol (MCP) zaprojektowana do łączenia asystentów AI z bazą danych szeregów czasowych VictoriaMetrics. Serwer ten działa jako pośrednik, umożliwiając agentom AI i narzędziom deweloperskim interakcję z VictoriaMetrics poprzez standaryzowane interfejsy MCP. Dzięki połączeniu klientów AI z VictoriaMetrics, umożliwia usprawnione przepływy programistyczne, takie jak zapytania o metryki, zarządzanie danymi szeregów czasowych oraz integrację wglądu monitoringu bezpośrednio z procesami opartymi na AI. To połączenie upraszcza zadania takie jak zapytania do bazy danych, analiza danych w czasie rzeczywistym czy automatyzacja pobierania metryk, oferując deweloperom potężne narzędzie do włączania zewnętrznych danych w aplikacje i przepływy LLM.
Brak udokumentowanych lub opisanych szablonów promptów w dostępnej zawartości repozytorium.
Brak udokumentowanych lub wymienionych zasobów w dostępnej zawartości repozytorium.
Brak bezpośrednio wymienionych lub opisanych narzędzi w repozytorium lub plikach serwera.
{
"mcpServers": {
"victoriametrics": {
"command": "npx",
"args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"]
}
}
}
Użyj zmiennych środowiskowych do zabezpieczania kluczy API:
{
"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"]
}
}
}
Tak samo jak powyżej.
{
"mcpServers": {
"victoriametrics": {
"command": "npx",
"args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"]
}
}
}
Tak samo jak powyżej.
{
"mcpServers": {
"victoriametrics": {
"command": "npx",
"args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"]
}
}
}
Tak samo jak powyżej.
Korzystanie z MCP w FlowHunt
Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie FlowHunt, dodaj komponent MCP do swojego przepływu i połącz go ze swoim agentem AI:
Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracyjny. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wstaw dane serwera MCP w formacie JSON:
{
"victoriametrics": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zamienić “victoriametrics” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP oraz podać własny URL do serwera MCP.
Sekcja | Dostępność | Szczegóły/Uwagi |
---|---|---|
Przegląd | ✅ | Opis ogólny w repozytorium |
Lista promptów | ⛔ | Brak udokumentowanych promptów |
Lista zasobów | ⛔ | Brak udokumentowanych zasobów |
Lista narzędzi | ⛔ | Brak narzędzi w kodzie/dokumentacji |
Zabezpieczanie kluczy API | ✅ | Uwzględnione w instrukcji konfiguracji |
Obsługa sampling (mało istotne przy ocenie) | ⛔ | Nie wspomniano |
Na podstawie powyższych tabel serwer VictoriaMetrics MCP oferuje podstawową dokumentację i standardowe instrukcje konfiguracji, lecz brakuje bardziej szczegółowych informacji o promptach, zasobach i narzędziach. Jego główną wartością jest rola mostu do VictoriaMetrics, jednak zyskałby na bardziej rozbudowanej dokumentacji. Oceniam ten MCP na 4/10 pod względem kompletności i przyjazności dla deweloperów.
Czy posiada LICENCJĘ | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Czy ma choć jedno narzędzie | ⛔ |
Liczba Forków | 3 |
Liczba Gwiazdek | 36 |
To serwer MCP (Model Context Protocol), który łączy agentów AI i przepływy pracy z bazą danych szeregów czasowych VictoriaMetrics, umożliwiając płynne zapytania, zarządzanie i integrację metryk szeregów czasowych dla procesów opartych na AI.
Typowe przypadki użycia obejmują zarządzanie bazą danych, integrację z monitoringiem, analizę szeregów czasowych, automatyczne pobieranie metryk do dashboardów lub alertów oraz wzbogacanie przepływów AI o kontekstowe dane monitoringowe.
Przechowuj klucze API jako zmienne środowiskowe i odwołuj się do nich w konfiguracji serwera MCP, aby nie umieszczać danych uwierzytelniających bezpośrednio w plikach konfiguracyjnych.
Nie, obecnie nie ma udokumentowanych szablonów promptów ani narzędzi. Serwer skupia się na umożliwieniu połączenia i wymiany danych między agentami AI a VictoriaMetrics.
Dodaj konfigurację serwera MCP do komponentu MCP w FlowHunt, podaj odpowiednie dane serwera i upewnij się, że środowisko jest poprawnie skonfigurowane zgodnie z instrukcjami.
Usprawnij analizę i monitoring danych szeregów czasowych, łącząc FlowHunt z VictoriaMetrics za pomocą tego potężnego serwera MCP.
Serwer JMeter MCP łączy Apache JMeter z przepływami pracy opartymi na AI, umożliwiając automatyczne testy wydajnościowe, analizę oraz płynną integrację w pipeli...
Serwer Metoro MCP łączy agentów AI z zewnętrznymi źródłami danych, API i usługami, umożliwiając użytkownikom FlowHunt automatyzację przepływów pracy, standaryza...
Serwer Model Context Protocol (MCP) łączy asystentów AI z zewnętrznymi źródłami danych, API i usługami, umożliwiając płynną integrację złożonych przepływów prac...