AI-agent för Prometheus MCP
Integrera dina Prometheus-metriker med Model Context Protocol (MCP) för smidig övervakning och avancerad analys. Denna AI-drivna integration möjliggör automatiserade PromQL-frågor, omedelbar metriksökning och direkt dataanalys, vilket ger AI-assistenter möjlighet att interagera med dina infrastrukturmetrik på ett säkert och effektivt sätt.
Automatisera PromQL-frågeutförande
Ge dina AI-assistenter möjlighet att utföra PromQL-frågor på begäran. Hämta omedelbart realtids- och historisk data, analysera trender och få handlingsbara insikter från din Prometheus-installation med standardiserade MCP-gränssnitt.
- Utför PromQL-frågor.
- Kör omedelbara eller intervallbaserade PromQL-frågor direkt på din Prometheus-instans för insikter i realtids- och historisk data.
- Visa frågeresultat.
- AI-agenter kan hämta och analysera frågeresultat direkt, vilket möjliggör snabbare felsökning och rapportering.
- Upptäck metrik.
- Lista och utforska alla tillgängliga metrik för att snabbt identifiera trender och avvikelser.
- Stöd för autentisering.
- Säkra dina frågor med basic auth eller bearer tokens konfigurerade via miljövariabler.
Omfattande metriksökning & metadata
Lista snabbt alla tillgängliga Prometheus-metriker, hämta metadata för specifika metrik och få djupare insikt i din övervakningsmiljö. Effektivisera metriksutforskning och möjliggör AI-drivna metrikanalyser.
- Lista tillgängliga metrik.
- AI-assistenter kan lista alla metrik i din Prometheus-server för bättre observabilitet.
- Hämta metadatametrik.
- Hämta viktig metadata för valfri metrik och effektivisera dokumentation och felsökning.
- Översikt över scrape-mål.
- Få en översikt över alla scrape-mål för att övervaka infrastrukturhälsa och täckning.
Flexibel, säker och enkel driftsättning
Distribuera Prometheus MCP Server säkert med Docker-stöd, miljöbaserad konfiguration och robust autentisering. Aktivera multi-tenant-stöd för komplexa miljöer och säkerställ tillförlitlig övervakning för alla användningsområden.
- Kontainerbaserad driftsättning.
- Distribuera snabbt med Docker för portabilitet och skalbarhet.
- Stöd för multi-tenant.
- Använd miljövariabler för att aktivera stöd för multi-tenant Prometheus-lösningar som Cortex, Mimir eller Thanos.
- Konfigurerbar verktygsåtkomst.
- Välj vilka MCP-verktyg som är tillgängliga för klienter och optimera säkerhet och prestanda.
MCP-INTEGRATION
Tillgängliga Prometheus MCP-integrationsverktyg
Följande verktyg är tillgängliga som en del av Prometheus MCP-integrationen:
- execute_query
Kör en PromQL-instant query mot Prometheus för att hämta realtidsdata för metrik.
- execute_range_query
Kör en PromQL-range query över ett angivet tidsfönster med anpassningsbara steginvervall.
- list_metrics
Lista alla tillgängliga metrik i den anslutna Prometheus-instansen för utforskning och integration.
- get_metric_metadata
Hämta detaljerad metadata för en specifik metrik, inklusive hjälptext och typinformation.
- get_targets
Hämta information om alla aktiva och inaktiva Prometheus scrape-mål.
Lås upp AI-drivna Prometheus-insikter
Koppla Prometheus till dina AI-assistenter och kör PromQL-frågor enkelt. Utforska metrik, automatisera analys och effektivisera observability med Prometheus MCP Server.
Vad är Prometheus MCP Server
Prometheus MCP Server är en öppen källkod Model Context Protocol (MCP) server som gör det möjligt för AI-assistenter att fråga och analysera metrik från Prometheus via standardiserade gränssnitt. Utvecklad och underhållen på GitHub fungerar denna server som en brygga mellan Prometheus—ett ledande verktyg för systemövervakning och larm—och AI-system genom att låta dem utföra PromQL-frågor, upptäcka tillgängliga metrik, hämta metadata och analysera tidsseriedata i realtid. Servern stöder säker autentisering via basic auth eller bearer tokens, är containeriserad för enkel driftsättning med Docker och är utformad för att göra realtidsövervakning och prestandainsikter tillgängliga för AI-baserade arbetsflöden och automationsverktyg. Dess flexibla design gör att användare kan konfigurera vilka verktyg och funktioner som exponeras för MCP-klienten, vilket optimerar kontextfönstret och resursutnyttjandet.
Kapabiliteter
Vad vi kan göra med Prometheus MCP Server
Prometheus MCP Server möjliggör sömlös interaktion mellan AI-assistenter och Prometheus övervakningsinfrastruktur. Den låter användare utföra komplexa metriksfrågor, automatisera systemhälsokontroller och hämta detaljerad metadata för operativ analys – allt via ett standardiserat protokollgränssnitt.
- Kör PromQL-frågor
- Utför omedelbara och intervallfrågor mot Prometheus för övervakning av realtids- eller historisk metrik.
- Upptäck och utforska metrik
- Lista alla tillgängliga metrik, inspektera metadata och förstå datastrukturen för avancerad övervakning.
- Säker autentisering
- Integrera med Prometheus-instanser med hjälp av basic auth eller bearer tokens för säker åtkomst.
- Docker-containerisering
- Distribuera MCP-servern snabbt och pålitligt med Docker för att säkerställa konsekventa miljöer.
- Interaktiva AI-verktyg
- Tillhandahåll konfigurerbara, interaktiva övervaknings- och analysfunktioner till AI-system.
Vad är Prometheus MCP Server
AI-agenter kan använda Prometheus MCP Server för att få kraftfulla, realtidsinsikter i systemets prestanda och hälsa. Genom att integrera med Prometheus kan AI-agenter automatisera övervakning, upptäcka avvikelser, optimera resursallokering och utlösa larm eller åtgärder – allt med hjälp av standardiserade frågegränssnitt. Detta möjliggör verkligt autonoma, intelligenta operationer och systemhantering.