
JMeter MCP-server
JMeter MCP-servern bygger en bro mellan Apache JMeter och AI-drivna arbetsflöden, vilket möjliggör automatiserad prestandatestning, analys och sömlös integratio...
Koppla dina AI-agenter till VictoriaMetrics för realtidsfrågor, hantering och övervakning av mätvärden – direkt i dina FlowHunt-arbetsflöden.
VictoriaMetrics MCP-server är en implementation av Model Context Protocol (MCP) som är utformad för att koppla AI-assistenter till tidsseriedatabasen VictoriaMetrics. Denna server fungerar som en mellanhand, så att AI-agenter och utvecklingsverktyg kan interagera med VictoriaMetrics via standardiserade MCP-gränssnitt. Genom att länka AI-klienter och VictoriaMetrics möjliggör den förbättrade arbetsflöden för utvecklare såsom att fråga efter mätvärden, hantera tidsseriedata och integrera övervakningsinsikter direkt i AI-drivna processer. Denna koppling effektiviserar uppgifter som databasfrågor, realtidsdataanalys och automatisering av mätvärdeshämtning, och ger utvecklare ett kraftfullt verktyg för att integrera extern data i sina LLM-applikationer och arbetsflöden.
Inga promptmallar är dokumenterade eller nämnda i det tillgängliga innehållet från källan.
Inga explicita resurser är dokumenterade eller listade i det tillgängliga källmaterialet.
Inga verktyg är direkt listade eller beskrivna i det tillgängliga källmaterialet eller serverfilerna.
{
"mcpServers": {
"victoriametrics": {
"command": "npx",
"args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"]
}
}
}
Använd miljövariabler för att skydda API-nycklar:
{
"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"]
}
}
}
Samma som ovan.
{
"mcpServers": {
"victoriametrics": {
"command": "npx",
"args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"]
}
}
}
Samma som ovan.
{
"mcpServers": {
"victoriametrics": {
"command": "npx",
"args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"]
}
}
}
Samma som ovan.
Att använda 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-konfigurationssektion lägger du in dina MCP-serveruppgifter enligt följande JSON-format:
{
"victoriametrics": {
"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 ändra “victoriametrics” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-serveradress.
Sektion | Tillgänglighet | Detaljer/Kommentarer |
---|---|---|
Översikt | ✅ | Översikt hittad i repo-beskrivningen |
Lista över promptmallar | ⛔ | Inga promptar dokumenterade |
Lista över resurser | ⛔ | Inga resurser dokumenterade |
Lista över verktyg | ⛔ | Inga verktyg listade i kod/dokument |
Skydda API-nycklar | ✅ | Ingår i installationsinstruktioner |
Samplingstöd (mindre viktigt i utvärdering) | ⛔ | Ej nämnt |
Baserat på tabellen ovan erbjuder VictoriaMetrics MCP-server grundläggande dokumentation och standardiserade installationsinstruktioner men saknar detaljerad information om promptar, resurser och verktyg. Dess kärnvärde ligger i rollen som brygga till VictoriaMetrics, men den skulle vinna på mer omfattande dokumentation. Jag skulle ge denna MCP betyget 4/10 i nuvarande skick vad gäller fullständighet och användarvänlighet för utvecklare.
Har LICENS | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Har minst ett verktyg | ⛔ |
Antal förgreningar | 3 |
Antal stjärnor | 36 |
Det är en MCP-server (Model Context Protocol) som kopplar AI-agenter och arbetsflöden till tidsseriedatabasen VictoriaMetrics och möjliggör smidig frågeställning, hantering och integrering av tidsseriemått för AI-drivna processer.
Typiska användningsområden är databasadministration, integrering av övervakning, analys av tidsserier, automatisering av mätvärdeshämtning för dashboards eller larm och att förstärka AI-arbetsflöden med kontextuell övervakningsdata.
Lagra dina API-nycklar som miljövariabler och referera till dem i MCP-serverkonfigurationen för att undvika att exponera inloggningsuppgifter direkt i dina inställningsfiler.
Nej, det finns för närvarande inga dokumenterade promptmallar eller verktyg inkluderade. Servern fokuserar på att möjliggöra uppkoppling och datautbyte mellan AI-agenter och VictoriaMetrics.
Lägg till MCP-serverkonfigurationen i din MCP-komponent inom FlowHunt, ange rätt serveruppgifter och säkerställ att din miljö är korrekt konfigurerad enligt de angivna instruktionerna.
Effektivisera analys och övervakning av tidsseriedata genom att koppla FlowHunt till VictoriaMetrics med denna kraftfulla MCP-server.
JMeter MCP-servern bygger en bro mellan Apache JMeter och AI-drivna arbetsflöden, vilket möjliggör automatiserad prestandatestning, analys och sömlös integratio...
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerar som en brygga mellan AI-agenter och externa datakällor, API:er och tjänster, vilket gör det möjligt för FlowHunt-anvä...
Metoro MCP Server fungerar som en brygga mellan AI-agenter och externa datakällor, API:er och tjänster, vilket gör det möjligt för FlowHunt-användare att automa...