Servidor Prometheus MCP

O que faz o Servidor “Prometheus” MCP?

O Servidor Prometheus MCP é uma implementação do Model Context Protocol (MCP) que permite que assistentes de IA interajam com métricas do Prometheus por meio de interfaces padronizadas. Atuando como uma ponte entre agentes de IA e o Prometheus, ele permite a execução transparente de consultas PromQL, descoberta e exploração de dados de métricas e fornece acesso direto a análises de séries temporais. Isso capacita desenvolvedores e ferramentas de IA a automatizar monitoramento, analisar a saúde da infraestrutura e obter insights operacionais sem a necessidade de recuperação manual de dados. Os principais recursos incluem listagem de métricas, acesso a metadados, suporte a consultas instantâneas e de intervalo, além de autenticação configurável (basic auth ou bearer token). O servidor também é containerizado para facilitar a implantação e pode ser integrado de forma flexível a vários fluxos de trabalho de desenvolvimento de IA.

Lista de Prompts

Não há informações sobre templates de prompt no repositório.

Lista de Recursos

Nenhum recurso explícito (conforme definido pelo MCP) está listado no repositório.

Lista de Ferramentas

• Executar consultas PromQL: Permite que os clientes executem consultas PromQL diretamente no servidor Prometheus.
• Listar métricas disponíveis: Permite a enumeração de todas as métricas presentes na instância Prometheus.
• Obter metadados de métricas: Fornece metadados detalhados para uma métrica específica, apoiando a análise contextual.
• Visualizar resultados de consultas instantâneas: Recupera valores em tempo real (instantâneos) para métricas específicas do Prometheus.
• Visualizar resultados de consultas de intervalo: Busca valores de métricas em um intervalo de tempo especificado com diversos passos de intervalo.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Monitoramento Automatizado de Infraestrutura: Assistentes de IA podem consultar o Prometheus para verificar indicadores de saúde e desempenho, automatizando alertas e detecção de anomalias.
• Análises DevOps: Desenvolvedores podem usar o servidor para analisar tendências históricas, padrões de uso e gargalos de recursos.
• Triagem de Incidentes: Quando ocorrem incidentes, agentes de IA podem coletar snapshots de métricas relevantes e intervalos de tempo para auxiliar na análise de causa raiz.
• Geração de Dashboards Personalizados: Buscar programaticamente métricas e metadados para criar ou atualizar dashboards integrados a insights orientados por IA.
• Auditoria de Segurança e Conformidade: Utilizar as capacidades de consulta para coletar métricas relevantes para verificações de conformidade e relatórios, tudo automatizado por fluxos de trabalho de IA.

Como configurar

Windsurf

Não há instruções específicas para Windsurf no repositório.

Claude

1. Certifique-se de que seu servidor Prometheus seja acessível a partir do ambiente de implantação.
2. Configure variáveis de ambiente para o Prometheus (por exemplo, PROMETHEUS_URL, credenciais).
3. No Claude Desktop, adicione a configuração do servidor ao seu objeto mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "prometheus": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "<caminho completo para o diretório prometheus-mcp-server>",
           "run",
           "src/prometheus_mcp_server/main.py"
         ],
         "env": {
           "PROMETHEUS_URL": "http://seu-servidor-prometheus:9090",
           "PROMETHEUS_USERNAME": "seu_usuario",
           "PROMETHEUS_PASSWORD": "sua_senha"
         }
       }
     }
   }
   

4. Salve a configuração e reinicie o Claude Desktop.
5. Verifique se o servidor Prometheus está listado e acessível.

Nota: Se você visualizar Error: spawn uv ENOENT, especifique o caminho completo para uv ou defina a variável de ambiente NO_UV=1 na configuração.

Cursor

Não há instruções específicas para Cursor no repositório.

Cline

Não há instruções específicas para Cline no repositório.

Segurança de Chaves de API
Valores sensíveis como chaves de API, nomes de usuário e senhas devem ser definidos via variáveis de ambiente.
Exemplo (em configuração JSON):

"env": {
  "PROMETHEUS_URL": "http://seu-servidor-prometheus:9090",
  "PROMETHEUS_USERNAME": "seu_usuario",
  "PROMETHEUS_PASSWORD": "sua_senha"
}

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP em seu fluxo de trabalho FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "prometheus": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seumcpserver.exemplo/caminhoparamcp/url"
  }
}

Uma vez configurado, o agente de IA poderá utilizar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar “prometheus” pelo nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Com base no exposto, o Servidor Prometheus MCP oferece forte integração de ferramentas e segurança clara de chaves de API. Alguns recursos avançados do MCP (como prompts, recursos explícitos, amostragem e roots) não estão documentados ou implementados.

Nossa opinião

O Servidor Prometheus MCP obtém boa pontuação para suporte às ferramentas MCP principais e integração prática, mas carece de documentação ou implementação para prompts, recursos e funcionalidades MCP avançadas. É confiável para análise de métricas, mas não um exemplo MCP completo. Pontuação: 6/10.

Pontuação MCP