VictoriaMetrics MCP-server

VictoriaMetrics MCP-server

Koppla dina AI-agenter till VictoriaMetrics för realtidsfrågor, hantering och övervakning av mätvärden – direkt i dina FlowHunt-arbetsflöden.

Vad gör “VictoriaMetrics” MCP-servern?

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.

Lista över promptmallar

Inga promptmallar är dokumenterade eller nämnda i det tillgängliga innehållet från källan.

Lista över resurser

Inga explicita resurser är dokumenterade eller listade i det tillgängliga källmaterialet.

Lista över verktyg

Inga verktyg är direkt listade eller beskrivna i det tillgängliga källmaterialet eller serverfilerna.

Användningsområden för denna MCP-server

  • Databasadministration: Möjliggör för AI-agenter att interagera med VictoriaMetrics för att fråga och hantera tidsseriedata.
  • Integrering av övervakning: Låter realtidsmätvärden från VictoriaMetrics integreras med intelligenta assistenter eller arbetsflöden.
  • Tidsserieanalys: Stöder AI-driven analys och tolkning av tidsseriedata, användbart för avvikelsedetektion och trendanalys.
  • Automatisering av mätvärdeshämtning: Underlättar automatiseringen av att hämta relevanta mätvärden och insikter till applikationer, dashboards eller larm.
  • Kontextuell dataförstärkning: Förstärker LLM-modeller och agenter genom att erbjuda kontextuell övervakningsdata direkt från VictoriaMetrics.

Så här sätter du upp det

Windsurf

  1. Se till att förutsättningar såsom Node.js är installerade.
  2. Leta upp din Windsurf-konfigurationsfil.
  3. Lägg till VictoriaMetrics MCP-server med följande JSON-snutt:
    {
      "mcpServers": {
        "victoriametrics": {
          "command": "npx",
          "args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
  5. Verifiera installationen genom att kontrollera serverstatus.

Skydda API-nycklar

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}"
      }
    }
  }
}

Claude

  1. Installera nödvändiga förutsättningar.
  2. Öppna konfigurationsfilen för Claude.
  3. Lägg till följande konfiguration:
    {
      "mcpServers": {
        "victoriametrics": {
          "command": "npx",
          "args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Spara och starta om Claude-tjänsten.
  5. Bekräfta anslutning till MCP-servern.

Skydda API-nycklar

Samma som ovan.

Cursor

  1. Kontrollera att Node.js och andra beroenden är installerade.
  2. Redigera Cursors konfigurationsfil.
  3. Lägg in MCP-serverposten:
    {
      "mcpServers": {
        "victoriametrics": {
          "command": "npx",
          "args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Spara och starta om Cursor.
  5. Kontrollera att MCP-servern körs.

Skydda API-nycklar

Samma som ovan.

Cline

  1. Förbered din miljö (installera Node.js, etc.).
  2. Öppna Clines konfiguration.
  3. Lägg till blocket för VictoriaMetrics MCP-server:
    {
      "mcpServers": {
        "victoriametrics": {
          "command": "npx",
          "args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Spara ändringarna och starta om Cline.
  5. Verifiera installation via loggar eller statuskontroller.

Skydda API-nycklar

Samma som ovan.

Så använder du denna MCP i flöden

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:

FlowHunt MCP-flöde

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.


Översikt

SektionTillgänglighetDetaljer/Kommentarer
ÖversiktÖversikt hittad i repo-beskrivningen
Lista över promptmallarInga promptar dokumenterade
Lista över resurserInga resurser dokumenterade
Lista över verktygInga verktyg listade i kod/dokument
Skydda API-nycklarIngår 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.


MCP-betyg

Har LICENS✅ (Apache-2.0)
Har minst ett verktyg
Antal förgreningar3
Antal stjärnor36

Vanliga frågor

Vad är VictoriaMetrics MCP-server?

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.

Vilka är vanliga användningsområden för denna MCP-server?

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.

Hur skyddar jag mina API-nycklar vid konfiguration av servern?

Lagra dina API-nycklar som miljövariabler och referera till dem i MCP-serverkonfigurationen för att undvika att exponera inloggningsuppgifter direkt i dina inställningsfiler.

Ingår promptmallar eller inbyggda verktyg i VictoriaMetrics MCP-server?

Nej, det finns för närvarande inga dokumenterade promptmallar eller verktyg inkluderade. Servern fokuserar på att möjliggöra uppkoppling och datautbyte mellan AI-agenter och VictoriaMetrics.

Vad krävs för att installera servern med FlowHunt?

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.

Integrera VictoriaMetrics med dina AI-arbetsflöden

Effektivisera analys och övervakning av tidsseriedata genom att koppla FlowHunt till VictoriaMetrics med denna kraftfulla MCP-server.

Lär dig mer

JMeter MCP-server
JMeter MCP-server

JMeter MCP-server

JMeter MCP-servern bygger en bro mellan Apache JMeter och AI-drivna arbetsflöden, vilket möjliggör automatiserad prestandatestning, analys och sömlös integratio...

4 min läsning
Performance Testing AI Integration +4
ModelContextProtocol (MCP) Server-integration
ModelContextProtocol (MCP) Server-integration

ModelContextProtocol (MCP) Server-integration

ModelContextProtocol (MCP) Server fungerar som en brygga mellan AI-agenter och externa datakällor, API:er och tjänster, vilket gör det möjligt för FlowHunt-anvä...

3 min läsning
AI Integration +4
Metoro MCP Server-integration
Metoro MCP Server-integration

Metoro MCP Server-integration

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...

3 min läsning
AI MCP +4