Integrare Server Grafana MCP

Ce face Serverul “Grafana” MCP?

Serverul Grafana MCP (Model Context Protocol) este un strat de integrare care conectează asistenții AI cu Grafana, permițând acces îmbunătățit la dashboard-uri, surse de date și instrumente de monitorizare din ecosistemul Grafana. Prin expunerea capabilităților Grafana prin MCP, serverul permite clienților alimentați de AI să efectueze sarcini precum căutarea dashboard-urilor, recuperarea informațiilor detaliate despre dashboard-uri, gestionarea dashboard-urilor, accesarea și interogarea surselor de date și executarea interogărilor Prometheus în mod programatic. Acest lucru optimizează fluxurile de lucru de dezvoltare și operaționale, permițând asistenților AI să interacționeze direct cu datele de observabilitate, să automatizeze gestionarea dashboard-urilor și să faciliteze monitorizarea și depanarea în timp real, toate în contextul mediilor de dezvoltare conduse de AI.

Lista de Prompturi

Nu există template-uri explicite de prompt menționate în fișierele sau documentația furnizate.

Lista de Resurse

• Dashboard-uri: Accesați și căutați dashboard-uri Grafana după titlu sau metadate, recuperați detalii complete folosind identificatori unici și gestionați conținutul dashboard-ului.
• Surse de date: Listați toate sursele de date configurate și obțineți informații detaliate despre fiecare, cu suport special pentru Prometheus și Loki.
• Informații despre sursa de date Prometheus: Recuperați și interacționați cu informațiile despre sursa de date Prometheus, inclusiv cu capabilitățile de interogare.
• Interogări din panouri: Extrageți string-urile de interogare și informațiile despre sursa de date din fiecare panou al unui dashboard pentru analize avansate sau depanare.

Lista de Unelte

• Căutare dashboard-uri: Căutați dashboard-uri Grafana după titlu sau metadate.
• Preluare dashboard după UID: Recuperați informații detaliate pentru un dashboard specific folosind identificatorul unic.
• Actualizare sau creare dashboard: Modificați sau creați dashboard-uri noi (cu atenție la limitările ferestrei de context).
• Preluare interogări panou și informații sursă de date: Obțineți string-urile de interogare și detaliile sursei de date pentru panourile dashboard-ului.
• Listare și preluare informații surse de date: Listați toate sursele de date configurate și obțineți informații (Prometheus, Loki).
• Interogare Prometheus: Executați interogări PromQL (instant și pe interval) asupra surselor de date Prometheus.

Cazuri de utilizare ale acestui MCP Server

• Gestionare dashboard-uri: Automatizați căutarea, preluarea, crearea și actualizarea dashboard-urilor Grafana, simplificând fluxurile de observabilitate pentru dezvoltatori și SRE.
• Explorare surse de date: Listați, preluați și analizați programatic sursele de date disponibile, facilitând auditarea infrastructurii sau onboarding-ul.
• Extragere interogări din panouri: Extrageți interogări și detalii despre sursa de date din panourile dashboard-ului pentru a ajuta la depanare, optimizare sau documentare.
• Interogare Prometheus automată: Permiteți asistenților AI să execute interogări Prometheus, susținând interogări instantanee sau pe interval pentru monitorizare și alertare.
• Automatizare DevOps: Integrați capabilitățile de observabilitate Grafana în pipeline-uri CI/CD sau în depanarea automată cu AI, reducând operațiunile manuale pe dashboard-uri.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigurați-vă că prerchizitele, precum Node.js și Docker, sunt instalate.
2. Localizați fișierul de configurare Windsurf (de obicei windsurf.config.json).
3. Adăugați Grafana MCP Server folosind următorul fragment JSON:

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

4. Salvați configurația și reporniți Windsurf.
5. Verificați instalarea verificând dacă serverul MCP apare în lista de servere MCP.

Exemplu de securizare a cheilor API

{
  "mcpServers": {
    "grafana-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@grafana/mcp-grafana@latest"],
      "env": {
        "GRAFANA_API_KEY": "${GRAFANA_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "grafana_url": "https://your-grafana-instance"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Instalați prerchizitele dacă este necesar (Node.js, Docker).
2. Deschideți fișierul de configurare Claude.
3. Introduceți configurația serverului MCP:

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

4. Salvați și reporniți Claude.
5. Confirmați înregistrarea serverului în vizualizarea de status MCP server din Claude.

Cursor

1. Pregătiți-vă mediul (Node.js/Docker).
2. Editați fișierul cursor.config.json.
3. Adăugați următorul bloc JSON pentru serverul MCP:

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

4. Salvați fișierul și reporniți Cursor.
5. Asigurați-vă că serverul MCP rulează și este accesibil.

Cline

1. Confirmați că prerchizitele necesare sunt instalate.
2. Deschideți fișierul de configurare Cline.
3. Introduceți configurația pentru Grafana MCP server:

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

4. Salvați modificările și reporniți Cline.
5. Verificați statusul serverului în interfața Cline.

Exemplu de securizare a cheilor API

{
  "mcpServers": {
    "grafana-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@grafana/mcp-grafana@latest"],
      "env": {
        "GRAFANA_API_KEY": "${GRAFANA_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "grafana_url": "https://your-grafana-instance"
      }
    }
  }
}

Cum se folosește acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra serverele MCP în fluxul dvs. FlowHunt, începeți prin a adăuga componenta MCP în flux și conectați-o la agentul AI:

Faceți clic pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurație MCP de sistem, introduceți detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

{
  "grafana-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Odată configurat, agentul AI poate folosi acest MCP ca unealtă având acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uitați să schimbați “grafana-mcp” cu numele real al serverului MCP și să înlocuiți URL-ul cu propriul URL MCP server.

Prezentare generală

Pe baza celor de mai sus, serverul Grafana MCP este bine documentat pentru instalare și acoperă primitivele MCP de bază (resurse, unelte, securitate chei API), dar nu are template-uri explicite de prompt și informații despre suportul pentru sampling. Este un proiect practic și solid pentru utilizatorii și dezvoltatorii Grafana.

Scor MCP