Grafana MCP Sunucusu Entegrasyonu

“Grafana” MCP Sunucusu ne yapar?

Grafana MCP (Model Context Protocol) Sunucusu, yapay zeka asistanlarını Grafana ile entegre eden ve Grafana ekosistemi içinde panolara, veri kaynaklarına ve izleme araçlarına gelişmiş erişim sağlayan bir entegrasyon katmanıdır. MCP aracılığıyla Grafana’nın yeteneklerini açığa çıkararak, yapay zeka destekli istemcilerin pano arama, ayrıntılı pano bilgisi getirme, panoları yönetme, veri kaynaklarına erişme ve sorgulama, Prometheus sorgularını programatik olarak çalıştırma gibi görevleri yerine getirmesine olanak tanır. Böylece yapay zeka asistanlarının gözlemlenebilirlik verileriyle doğrudan etkileşime geçmesi, pano yönetimini otomatikleştirmesi ve gerçek zamanlı izleme ile sorun gidermeyi kolaylaştırarak, yapay zeka odaklı geliştirme ortamlarında geliştirme ve operasyonel iş akışlarını hızlandırır.

Komut Listesi

Verilen dosyalarda veya dokümantasyonda açık komut şablonları belirtilmemiştir.

İşinizi büyütmeye hazır mısınız?

Bugün ücretsiz denemenizi başlatın ve günler içinde sonuçları görün.

Demo talep et Giriş yap

Kaynak Listesi

• Panolar: Grafana panolarına başlık veya meta veriye göre erişin ve arayın, benzersiz tanımlayıcılarla tam pano ayrıntılarını getirin ve pano içeriğini yönetin.
• Veri Kaynakları: Tüm yapılandırılmış veri kaynaklarını listeleyin ve özellikle Prometheus ve Loki’yi destekleyerek her biri hakkında ayrıntılı bilgi alın.
• Prometheus Veri Kaynağı Bilgisi: Prometheus veri kaynağı bilgilerini alın ve sorgulama yetenekleri dahil etkileşimde bulunun.
• Panel Sorguları: Gelişmiş analiz veya sorun giderme için bir panodaki her panelden sorgu dizelerini ve veri kaynağı bilgisini çıkarın.

Araç Listesi

• Panolarda arama yapın: Grafana panolarını başlık veya meta veriye göre arayın.
• UID ile pano getirin: Belirli bir panoya benzersiz tanımlayıcısıyla ayrıntılı bilgi alın.
• Pano oluşturun veya güncelleyin: Yeni panolar oluşturun veya mevcutları değiştirin (bağlam penceresi sınırlamalarına dikkat edin).
• Panel sorgularını ve veri kaynağı bilgisini alın: Pano panelleri için sorgu dizelerini ve veri kaynağı ayrıntılarını getirin.
• Veri kaynağı bilgisini listeleyin ve alın: Tüm yapılandırılmış veri kaynaklarını listeleyin ve ayrıntılarını alın (Prometheus, Loki).
• Prometheus’u sorgulayın: Prometheus veri kaynakları üzerinde PromQL (anlık ve aralık sorguları) çalıştırın.

Bültenimize katılın

En son ipuçlarını, trendleri ve teklifleri ücretsiz alın.

E-posta adresi

Abone ol

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Senaryoları

• Pano Yönetimi: Grafana panolarını arama, getirme, oluşturma ve güncelleme işlemlerini otomatikleştirerek geliştiriciler ve SRE’ler için gözlemlenebilirlik iş akışlarını kolaylaştırın.
• Veri Kaynağı Keşfi: Altyapı denetimleri veya işe alım süreçlerinde yapılandırılmış veri kaynaklarını programatik olarak listeleyin, getirin ve analiz edin.
• Panel Sorgusu Çıkarma: Hata ayıklama, optimizasyon veya dokümantasyon için pano panellerinden sorgu ve veri kaynağı bilgisini çıkarın.
• Otomatik Prometheus Sorgulama: İzleme ve uyarı için anlık veya aralıklı Prometheus sorgularını çalıştırarak yapay zeka asistanlarının metrik sorgulamasını sağlayın.
• DevOps Otomasyonu: Grafana gözlemlenebilirlik yeteneklerini CI/CD boru hatlarına veya yapay zeka tabanlı sorun gidermeye entegre ederek manuel pano işlemlerini azaltın.

Nasıl kurulur

Windsurf

1. Node.js ve Docker gibi önkoşulların kurulu olduğundan emin olun.
2. Windsurf yapılandırma dosyanızı bulun (genellikle windsurf.config.json).
3. Aşağıdaki JSON kod parçasını kullanarak Grafana MCP Sunucusunu ekleyin:

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

4. Yapılandırmayı kaydedin ve Windsurf’ü yeniden başlatın.
5. MCP sunucusunun MCP sunucuları listesinde görünüp görünmediğini kontrol ederek kurulumu doğrulayın.

API Anahtarlarının Güvenliğini Sağlama Örneği

{
  "mcpServers": {
    "grafana-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@grafana/mcp-grafana@latest"],
      "env": {
        "GRAFANA_API_KEY": "${GRAFANA_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "grafana_url": "https://your-grafana-instance"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Gerekirse önkoşulları kurun (Node.js, Docker).
2. Claude yapılandırma dosyasını açın.
3. MCP sunucu yapılandırmasını ekleyin:

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

4. Kaydedin ve Claude’u yeniden başlatın.
5. Claude’un MCP sunucu durumu görünümünden sunucunun kaydını doğrulayın.

Cursor

1. Ortamınızı hazırlayın (Node.js/Docker).
2. cursor.config.json dosyasını düzenleyin.
3. Aşağıdaki MCP sunucu JSON bloğunu ekleyin:

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

4. Dosyayı kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın.
5. MCP sunucusunun çalıştığından ve erişilebilir olduğundan emin olun.

Cline

1. Gerekli önkoşulların kurulu olduğundan emin olun.
2. Cline’ın yapılandırma dosyasını açın.
3. Grafana MCP sunucu yapılandırmasını ekleyin:

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

4. Değişiklikleri kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.
5. Cline’ın arayüzünden sunucu durumunu kontrol edin.

API Anahtarlarının Güvenliğini Sağlama Örneği

{
  "mcpServers": {
    "grafana-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@grafana/mcp-grafana@latest"],
      "env": {
        "GRAFANA_API_KEY": "${GRAFANA_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "grafana_url": "https://your-grafana-instance"
      }
    }
  }
}

Bu MCP’yi akışlarda nasıl kullanırsınız

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, akışınıza MCP bileşeni ekleyip AI ajanınıza bağlayarak başlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümünde, aşağıdaki JSON formatını kullanarak MCP sunucu ayrıntılarınızı girin:

{
  "grafana-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Yapılandırma tamamlandığında, AI ajanı artık tüm işlevlere ve yeteneklere erişebilen bu MCP’yi bir araç olarak kullanabilir. “grafana-mcp” adını kendi MCP sunucunuzun gerçek adıyla ve URL’yi kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeyi unutmayın.

Genel Bakış

Yukarıdakilere dayanarak, Grafana MCP sunucusu kurulum için iyi belgelenmiş olup temel MCP ilkelerini (kaynaklar, araçlar, API anahtarı güvenliği) kapsar, ancak açık komut şablonları ve örnekleme desteği bilgisi eksiktir. Grafana kullanıcıları ve geliştiricileri için güçlü ve pratik bir projedir.

MCP Puanı