Kibana MCP-serverintegration

Vad gör “Kibana” MCP Server?

Kibana MCP (Model Context Protocol) Server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och klienter med Kibana, vilket möjliggör förbättrad sökning, hantering och automatisering i Kibana-miljöer. Genom att exponera Kibanans funktioner via MCP-standarden låter denna server AI-drivna arbetsflöden interagera med Kibana-resurser—såsom att göra databasfrågor, hantera dashboards eller automatisera vanliga uppgifter. Denna integration effektiviserar utvecklingsarbetsflöden, stödjer datadrivna beslut och gör det möjligt för utvecklare att bygga smartare verktyg genom att utnyttja Kibanans kapabiliteter via standardiserade API:er och protokoll.

Lista över promptar

Inga promptmallar anges uttryckligen i tillgänglig dokumentation eller kod.

Lista över resurser

Ingen explicit lista över MCP-resurser tillhandahålls i tillgänglig dokumentation eller kod.

Lista över verktyg

Inga explicita verktygsdefinitioner hittades i tillgänglig dokumentation eller kod. Repositoriet kan exponera Kibana-funktioner som verktyg, men dessa är inte uppräknade.

Användningsområden för denna MCP Server

• Automatiserad datasökning i Kibana: Integrera AI-assistenter för att automatiskt utföra sökningar och datafrågor i Kibana, vilket minskar manuellt arbete och ger snabbare insikter.
• Dashboard-hantering: Använd MCP-gränssnittet för att programmera skapande, uppdatering eller hantering av Kibana-dashboards och stödja CI/CD- och DevOps-arbetsflöden.
• Larmövervakning: AI-agenter kan komma åt och övervaka larm eller loggar i Kibana, vilket möjliggör proaktiv incidentupptäckt och lösning.
• Rapportering och visualisering: Automatisera generering och hämtning av visuella rapporter från Kibana och integrera dem i bredare analysflöden.
• Automatisering av åtkomstkontroll: Utnyttja MCP-servern för att script- och automatisera åtkomstkontroll och användarhantering i Kibana, vilket förbättrar säkerhet och regelefterlevnad.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Kontrollera att du har Node.js installerat.
2. Lokalisera Windsurf-konfigurationsfilen (vanligen windsurf.config.json).
3. Lägg till Kibana MCP Server i avsnittet mcpServers:

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

4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
5. Verifiera att Kibana MCP Server körs i Windsurf-miljön.

Claude

1. Kontrollera att nödvändiga beroenden (t.ex. Node.js) finns tillgängliga.
2. Redigera Claude-konfigurationsfilen.
3. Lägg till Kibana MCP Server enligt följande:

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

4. Spara och starta om Claude.
5. Bekräfta att MCP-servern är tillgänglig.

Cursor

1. Installera Node.js om det inte redan finns.
2. Öppna Cursors konfiguration.
3. Infoga följande kodsnutt i avsnittet mcpServers:

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

4. Spara och starta om Cursor.
5. Kontrollera att Cursor ansluter till Kibana MCP Server.

Cline

1. Kontrollera att Node.js är installerat på ditt system.
2. Uppdatera Cline-konfigurationsfilen.
3. Lägg till posten för Kibana MCP Server:

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

4. Spara och starta om Cline.
5. Bekräfta att tjänsten är tillgänglig.

Säkerställ API-nycklar

Lagra dina Kibana- eller Elasticsearch API-nycklar med hjälp av miljövariabler för att öka säkerheten. Exempel på konfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "kibana": {
      "command": "npx",
      "args": ["@tocharian/mcp-server-kibana@latest"],
      "env": {
        "KIBANA_API_KEY": "${KIBANA_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "kibana_url": "https://your-kibana.example.com"
      }
    }
  }
}

Så använder du denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och anslut den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationsavsnitt, ange dina MCP-serverdetaljer med detta JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapabiliteter. Kom ihåg att byta ut “kibana” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätt URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Roots-stöd: Ej dokumenterat
Sampling-stöd: Ej dokumenterat

Baserat på tillgänglig information ger Kibana MCP Server en grundläggande översikt och installationsdokumentation, med tydlig licensiering och grundläggande användningsdetaljer men saknar dokumentation för promptar, resurser, verktyg och avancerade MCP-funktioner. Jag skulle ge denna MCP-server 4/10 för övergripande dokumentation och utvecklarberedskap.

MCP Score