Serverul MCP Prometheus

Ce face Serverul MCP „Prometheus”?

Serverul MCP Prometheus este o implementare Model Context Protocol (MCP) care permite asistenților AI să interacționeze cu metricele Prometheus folosind interfețe standardizate. Acționând ca o punte între agenții AI și Prometheus, permite execuția fără întreruperi a interogărilor PromQL, descoperirea și explorarea datelor metrice și oferă acces direct la analizele time-series. Acest lucru oferă dezvoltatorilor și instrumentelor AI posibilitatea de a automatiza monitorizarea, analiza sănătății infrastructurii și de a obține perspective operaționale fără extragerea manuală a datelor. Caracteristicile cheie includ listarea metricilor, accesul la metadate, suport pentru interogări instantanee și pe interval, precum și autentificare configurabilă (basic auth sau bearer token). Serverul este de asemenea containerizat pentru implementare facilă și poate fi integrat flexibil în diverse fluxuri de dezvoltare AI.

Listă de Prompts

În acest depozit nu sunt furnizate informații despre șabloane de prompt.

Listă de Resurse

În acest depozit nu sunt listate resurse explicite (așa cum sunt definite de MCP).

Listă de Instrumente

• Execută interogări PromQL: Permite clienților să ruleze interogări PromQL direct pe serverul Prometheus.
• Listează metricile disponibile: Permite enumerarea tuturor metricilor prezenți în instanța Prometheus.
• Obține metadate pentru metrici: Oferă metadate detaliate pentru un anumit metric, susținând analiza contextuală.
• Vezi rezultate pentru interogări instantanee: Recuperează valorile curente (instantanee) pentru metrici Prometheus specifici.
• Vezi rezultate pentru interogări pe interval: Preia valorile metrice pe un interval de timp specificat, cu diverse trepte de eșantionare.

Cazuri de utilizare pentru acest server MCP

• Monitorizare automată a infrastructurii: Asistenții AI pot interoga Prometheus pentru a verifica indicatori de sănătate și performanță, automatizând alertarea și detectarea anomaliilor.
• Analize DevOps: Dezvoltatorii pot folosi serverul pentru a analiza tendințe istorice, tipare de utilizare și blocaje de resurse.
• Trierea incidentelor: La apariția incidentelor, agenții AI pot extrage rapid instantanee relevante de metrici și intervale de timp pentru a ajuta la analiza cauzei principale.
• Generare automată de dashboard-uri: Recuperează programatic metrici și metadate pentru a crea sau actualiza dashboard-uri integrate cu perspective AI.
• Audit de securitate și conformitate: Folosește capabilitățile de interogare pentru a colecta metrici relevanți pentru verificări de conformitate și raportare, totul automatizat prin fluxuri AI.

Cum se configurează

Windsurf

În depozit nu sunt furnizate instrucțiuni specifice pentru Windsurf.

Claude

1. Asigură-te că serverul tău Prometheus este accesibil din mediul de implementare.
2. Configurează variabilele de mediu pentru Prometheus (de ex., PROMETHEUS_URL, credentiale).
3. În Claude Desktop, adaugă configurația serverului la obiectul tău mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "prometheus": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "<calea completă către directorul 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. Salvează configurația și repornește Claude Desktop.
5. Verifică dacă serverul Prometheus este listat și accesibil.

Notă: Dacă vezi Error: spawn uv ENOENT, specifică calea completă către uv sau setează variabila de mediu NO_UV=1 în configurație.

Cursor

În depozit nu sunt furnizate instrucțiuni specifice pentru Cursor.

Cline

În depozit nu sunt furnizate instrucțiuni specifice pentru Cline.

Securizarea cheilor API
Valorile sensibile precum cheile API, numele de utilizator și parolele trebuie setate prin variabile de mediu.
Exemplu (în configurație JSON):

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

Cum se folosește acest MCP în interiorul fluxurilor

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra serverele MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul tău AI:

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

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

După configurare, agentul AI va putea folosi acest MCP ca instrument, având acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să modifici “prometheus” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu cel propriu.

Prezentare generală

Pe baza celor de mai sus, Serverul MCP Prometheus oferă o integrare solidă a instrumentelor și securitate clară pentru cheile API. Unele funcții MCP avansate (precum prompts, resurse explicite, eșantionare și roots) nu sunt documentate sau implementate.

Opinia noastră

Serverul MCP Prometheus primește un scor bun pentru suportul de bază al instrumentelor MCP și integrarea practică, însă îi lipsesc documentația sau implementarea pentru prompts, resurse și funcții MCP avansate. Este fiabil pentru analiza metricilor, dar nu reprezintă un exemplu complet MCP. Scor: 6/10.

Scor MCP