
Integrare Metoro MCP Server
Metoro MCP Server face legătura între agenții AI și surse externe de date, API-uri și servicii, permițând utilizatorilor FlowHunt să automatizeze fluxuri de luc...
Conectează-ți agenții AI la VictoriaMetrics pentru interogare, gestionare și monitorizare a metricilor în timp real — direct în fluxurile tale FlowHunt.
VictoriaMetrics MCP Server este o implementare a Model Context Protocol (MCP), proiectată să conecteze asistenții AI cu baza de date de serii temporale VictoriaMetrics. Acest server acționează ca un middleware, permițând agenților AI și instrumentelor de dezvoltare să interacționeze cu VictoriaMetrics prin interfețe MCP standardizate. Prin conectarea clienților AI și VictoriaMetrics, oferă fluxuri de dezvoltare îmbunătățite precum interogarea metricilor, gestionarea datelor de serii temporale și integrarea insight-urilor de monitorizare direct în procesele conduse de AI. Această conectivitate simplifică sarcini precum interogări de baze de date, analiză de date în timp real și automatizarea preluării metricalor, oferind dezvoltatorilor un instrument puternic pentru a integra date externe în aplicațiile și fluxurile LLM.
Nu sunt documentate sau menționate template-uri de prompt în conținutul disponibil al repository-ului.
Nu sunt documentate sau listate resurse explicite în conținutul repository-ului disponibil.
Nu sunt listate sau descrise direct unelte în conținutul repository-ului sau fișierele serverului.
{
"mcpServers": {
"victoriametrics": {
"command": "npx",
"args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"]
}
}
}
Folosește variabile de mediu pentru a securiza cheile 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"]
}
}
}
La fel ca mai sus.
{
"mcpServers": {
"victoriametrics": {
"command": "npx",
"args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"]
}
}
}
La fel ca mai sus.
{
"mcpServers": {
"victoriametrics": {
"command": "npx",
"args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"]
}
}
}
La fel ca mai sus.
Utilizarea MCP în FlowHunt
Pentru a integra MCP servere în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul tău AI:
Apasă pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare sistem MCP, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:
{
"victoriametrics": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
După configurare, agentul AI poate folosi acest MCP ca un instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “victoriametrics” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu cel al serverului tău MCP propriu.
Secțiune | Disponibilitate | Detalii/Note |
---|---|---|
Prezentare generală | ✅ | Găsită în descrierea repo-ului |
Listă de Prompts | ⛔ | Nu sunt documentate prompt-uri |
Listă de Resurse | ⛔ | Nu sunt documentate resurse |
Listă de Unelte | ⛔ | Nu sunt listate unelte în cod/documentație |
Securizarea cheilor API | ✅ | Inclusă în instrucțiuni de configurare |
Suport Sampling (mai puțin relevant la evaluare) | ⛔ | Nu este menționat |
Pe baza tabelelor de mai sus, VictoriaMetrics MCP Server oferă documentație de bază și instrucțiuni standard de configurare, dar îi lipsesc informații detaliate despre prompt-uri, resurse și unelte. Valoarea sa principală constă în rolul său de punte către VictoriaMetrics, însă ar beneficia de o documentație mai cuprinzătoare. Aș acorda acestui MCP un 4/10 în stadiul actual pentru completitudine și prietenie pentru dezvoltatori.
Are LICENȚĂ | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Are cel puțin o unealtă | ⛔ |
Număr Forks | 3 |
Număr Stars | 36 |
Este un server MCP (Model Context Protocol) care conectează agenții AI și fluxurile de lucru la baza de date de serii temporale VictoriaMetrics, permițând interogarea, gestionarea și integrarea metricilor de serii temporale pentru procese AI.
Cazuri de utilizare tipice includ gestionarea bazelor de date, integrarea monitorizării, analiza seriilor temporale, automatizarea preluării de metrici pentru dashboard-uri sau alerte și îmbogățirea fluxurilor AI cu date contextuale de monitorizare.
Stochează cheile API ca variabile de mediu și folosește-le în configurația serverului MCP pentru a evita expunerea credențialelor direct în fișierele de configurare.
Nu, momentan nu sunt incluse template-uri de prompt sau unelte documentate. Serverul este axat pe conectivitate și schimb de date între agenții AI și VictoriaMetrics.
Adaugă configurația MCP server în componenta MCP din FlowHunt, introdu detaliile corecte ale serverului și asigură-te că mediul tău este configurat conform instrucțiunilor oferite.
Simplifică analiza și monitorizarea datelor de serii temporale conectând FlowHunt la VictoriaMetrics cu acest server MCP puternic.
Metoro MCP Server face legătura între agenții AI și surse externe de date, API-uri și servicii, permițând utilizatorilor FlowHunt să automatizeze fluxuri de luc...
JMeter MCP Server face legătura dintre Apache JMeter și fluxurile de lucru bazate pe inteligență artificială, permițând testarea automată a performanței, analiz...
Serverul ModelContextProtocol (MCP) acționează ca o punte între agenții AI și sursele externe de date, API-uri și servicii, permițând utilizatorilor FlowHunt să...