Prometheus MCP-server

Vad gör “Prometheus” MCP-servern?

Prometheus MCP-server är en implementation av Model Context Protocol (MCP) som gör det möjligt för AI-assistenter att interagera med Prometheus-mätvärden via standardiserade gränssnitt. Genom att fungera som en brygga mellan AI-agenter och Prometheus möjliggör den smidig körning av PromQL-frågor, upptäckt och utforskning av mätvärdesdata samt ger direkt tillgång till tidsserieanalys. Detta gör det möjligt för utvecklare och AI-verktyg att automatisera övervakning, analysera infrastrukturhälsa och få operativa insikter utan manuell datahämtning. Nyckelfunktioner inkluderar listning av mätvärden, åtkomst till metadata, stöd för både omedelbara och intervallbaserade frågor samt konfigurerbar autentisering (basal auth eller bearer token). Servern är även containeriserad för enkel driftsättning och kan flexibelt integreras i olika AI-utvecklingsarbetsflöden.

Lista över promptmallar

Ingen information om promptmallar finns i arkivet.

Lista över resurser

Inga explicita resurser (så som definieras av MCP) listas i arkivet.

Lista över verktyg

• Kör PromQL-frågor: Gör det möjligt för klienter att köra PromQL-frågor direkt mot Prometheus-servern.
• Lista tillgängliga mätvärden: Tillåter uppräkning av alla mätvärden i Prometheus-instansen.
• Hämta metadata för mätvärden: Ger detaljerad metadata för ett specifikt mätvärde och möjliggör kontextuell analys.
• Visa resultat för omedelbara frågor: Hämtar realtidsvärden (omedelbara) för specifika Prometheus-mätvärden.
• Visa resultat för intervallfrågor: Hämtar mätvärden över en angiven tidsperiod med olika steglängder.

Användningsområden för denna MCP-server

• Automatiserad infrastrukturovervakning: AI-assistenter kan fråga Prometheus för att kontrollera hälsa och prestandaindikatorer, vilket automatiserar larm och avvikelsedetektering.
• DevOps-analys: Utvecklare kan använda servern för att analysera historiska trender, användningsmönster och flaskhalsar i resurser.
• Incidenthantering: Vid incidenter kan AI-agenter hämta relevanta mätvärdessnapshots och tidsintervall för att hjälpa till med rotorsaksanalys.
• Generering av anpassade dashboards: Hämta mätvärden och metadata programmatiskt för att skapa eller uppdatera dashboards med AI-drivna insikter.
• Säkerhets- och efterlevnadsgranskning: Använd frågefunktionerna för att samla in mätvärden relevanta för efterlevnadskontroller och rapportering – allt automatiserat via AI-arbetsflöden.

Hur man sätter upp det

Windsurf

Inga specifika instruktioner finns för Windsurf i arkivet.

Claude

1. Kontrollera att din Prometheus-server är åtkomlig från driftsmiljön.
2. Konfigurera miljövariabler för Prometheus (t.ex. PROMETHEUS_URL, inloggningsuppgifter).
3. I Claude Desktop, lägg till serverkonfigurationen i din mcpServers-objekt:

   {
     "mcpServers": {
       "prometheus": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "<full path to prometheus-mcp-server directory>",
           "run",
           "src/prometheus_mcp_server/main.py"
         ],
         "env": {
           "PROMETHEUS_URL": "http://your-prometheus-server:9090",
           "PROMETHEUS_USERNAME": "your_username",
           "PROMETHEUS_PASSWORD": "your_password"
         }
       }
     }
   }
   

4. Spara konfigurationen och starta om Claude Desktop.
5. Kontrollera att Prometheus-servern listas och är åtkomlig.

Obs! Om du får Error: spawn uv ENOENT, ange hela sökvägen till uv eller ställ in miljövariabeln NO_UV=1 i konfigurationen.

Cursor

Inga specifika instruktioner finns för Cursor i arkivet.

Cline

Inga specifika instruktioner finns för Cline i arkivet.

Säkra API-nycklar
Känsliga värden som API-nycklar, användarnamn och lösenord bör anges som miljövariabler.
Exempel (i JSON-konfiguration):

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

Hur man använder denna MCP i flöden

Använd MCP i FlowHunt

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

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationsavsnitt anger du dina MCP-serveruppgifter enligt detta JSON-format:

{
  "prometheus": {
    "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 kapaciteter. Kom ihåg att byta ut “prometheus” mot det faktiska namnet på din MCP-server och ersätt URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Baserat på ovanstående erbjuder Prometheus MCP-server stark verktygsintegration och tydlig säkerhet för API-nycklar. Vissa avancerade MCP-funktioner (såsom promptmallar, explicita resurser, sampling och roots) är inte dokumenterade eller implementerade.

Vår bedömning

Prometheus MCP-server får höga poäng för kärnstöd för MCP-verktyg och praktisk integration, men saknar dokumentation eller implementation för promptmallar, resurser och avancerade MCP-funktioner. Den är pålitlig för mätvärdesanalys men inte ett fullfjädrat MCP-exempel. Betyg: 6/10.

MCP-betyg