VictoriaMetrics MCP Server

Čo robí “VictoriaMetrics” MCP Server?

VictoriaMetrics MCP Server je implementácia Model Context Protocol (MCP) navrhnutá na prepojenie AI asistentov s databázou časových radov VictoriaMetrics. Tento server funguje ako middleware, ktorý umožňuje AI agentom a vývojárskym nástrojom pracovať s VictoriaMetrics cez štandardizované MCP rozhrania. Prepájaním AI klientov a VictoriaMetrics umožňuje rozšírené vývojárske pracovné toky, ako sú dopytovanie metrík, správa časových radov a priame začleňovanie monitorovacích poznatkov do AI procesov. Táto konektivita zjednodušuje úlohy ako dotazovanie na databázu, analýzu dát v reálnom čase a automatizované získavanie metrík, čím poskytuje vývojárom výkonný nástroj na integráciu externých dát do ich LLM aplikácií a pracovných tokov.

Zoznam promptov

V dostupnom obsahu repozitára nie sú zdokumentované ani uvedené žiadne šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

V dostupnom obsahu repozitára nie sú explicitne zdokumentované ani uvedené žiadne zdroje.

Zoznam nástrojov

V dostupnom obsahu repozitára ani v serverových súboroch nie sú priamo uvedené ani popísané žiadne nástroje.

Prípady použitia tohto MCP servera

• Správa databázy: Umožňuje AI agentom interakciu s databázou VictoriaMetrics pre dopytovanie a správu časových radov.
• Integrácia monitoringu: Umožňuje integráciu metrík v reálnom čase z VictoriaMetrics do inteligentných asistentov či pracovných tokov.
• Analýza časových radov: Podporuje AI-riadenú analýzu a interpretáciu časových radov, užitočné pre detekciu anomálií a analýzu trendov.
• Automatizácia získavania metrík: Uľahčuje automatizované získavanie relevantných metrík a poznatkov pre aplikácie, dashboardy alebo výstražné systémy.
• Kontextová dátová augmentácia: Rozširuje LLM a agentov poskytovaním kontextových monitorovacích údajov priamo z VictoriaMetrics.

Ako to nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že sú nainštalované predpoklady ako Node.js.
2. Nájdite svoj konfiguračný súbor Windsurf.
3. Pridajte VictoriaMetrics MCP Server pomocou nasledujúceho JSON úryvku:

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

4. Uložte konfiguráciu a reštartujte Windsurf.
5. Overte nastavenie kontrolou stavu servera.

Zabezpečenie API kľúčov

Použite premenné prostredia na ochranu API kľúčov:

{
  "mcpServers": {
    "victoriametrics": {
      "command": "npx",
      "args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "VICTORIAMETRICS_API_KEY": "${VICTORIAMETRICS_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${VICTORIAMETRICS_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Nainštalujte potrebné predpoklady.
2. Otvorte konfiguračný súbor pre Claude.
3. Pridajte nasledujúcu konfiguráciu:

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

4. Uložte a reštartujte službu Claude.
5. Potvrďte pripojenie k MCP serveru.

Zabezpečenie API kľúčov

Rovnaké ako vyššie.

Cursor

1. Uistite sa, že Node.js a ďalšie závislosti sú nainštalované.
2. Editujte konfiguračný súbor Cursor.
3. Vložte záznam MCP servera:

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

4. Uložte a reštartujte Cursor.
5. Overte, že MCP server beží.

Zabezpečenie API kľúčov

Rovnaké ako vyššie.

Cline

1. Pripravte si prostredie (nainštalujte Node.js a pod.).
2. Otvorte konfiguráciu Cline.
3. Pridajte blok VictoriaMetrics MCP Server:

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

4. Uložte zmeny a reštartujte Cline.
5. Overte nastavenie cez logy alebo kontrolu stavu.

Zabezpečenie API kľúčov

Rovnaké ako vyššie.

Ako použiť tento MCP vo flowoch

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do vášho FlowHunt pracovného toku začnite pridaním MCP komponentu do flowu a jeho prepojením s AI agentom:

Kliknite na MCP komponent, čím otvoríte konfiguračný panel. V sekcii konfigurácie systémového MCP zadajte údaje o MCP serveri v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní môže AI agent používať tento MCP ako nástroj so všetkými jeho funkciami a možnosťami. Nezabudnite zmeniť “victoriametrics” na skutočný názov vášho MCP servera a nahradiť URL adresou vášho vlastného MCP servera.

Prehľad

Na základe vyššie uvedených tabuliek poskytuje VictoriaMetrics MCP Server základnú dokumentáciu a štandardné inštrukcie na nastavenie, no chýbajú mu podrobné informácie o promptoch, zdrojoch a nástrojoch. Jeho hlavná hodnota spočíva v prepojení s VictoriaMetrics, avšak viac komplexnej dokumentácie by bolo prínosom. V aktuálnom stave by som tento MCP ohodnotil na 4/10 za úplnosť a priateľskosť pre vývojárov.

MCP hodnotenie