Prometheus MCP Sunucusu

“Prometheus” MCP Sunucusu ne işe yarar?

Prometheus MCP Sunucusu, AI asistanlarının Prometheus metrikleriyle standartlaştırılmış arayüzler aracılığıyla etkileşime geçmesini sağlayan bir Model Context Protocol (MCP) uygulamasıdır. AI ajanları ile Prometheus arasında bir köprü görevi görerek PromQL sorgularının sorunsuz çalıştırılmasına, metrik verilerinin keşfedilip incelenmesine ve zaman serisi analizlerine doğrudan erişim sağlar. Bu, geliştiricilere ve AI araçlarına manuel veri çekmeye gerek kalmadan izlemeyi otomatikleştirme, altyapı sağlığını analiz etme ve operasyonel içgörü kazanma imkânı sunar. Temel özellikler arasında metrik listeleme, metadata erişimi, anlık ve aralık sorgularını destekleme ve yapılandırılabilir kimlik doğrulama (basic auth veya bearer token) bulunur. Sunucu, kolay dağıtım için konteynerleştirilmiştir ve çeşitli AI geliştirme iş akışlarıyla esnek biçimde entegre edilebilir.

Prompt Listesi

Depoda prompt şablonları hakkında bilgi bulunmamaktadır.

Kaynak Listesi

Depoda açıkça (MCP tarafından tanımlandığı şekilde) kaynak listesi yoktur.

Araç Listesi

• PromQL sorgularını çalıştırma: İstemcilerin Prometheus sunucusuna doğrudan PromQL sorguları göndermesini sağlar.
• Mevcut metrikleri listeleme: Prometheus örneğinde bulunan tüm metriklerin listelenmesine olanak tanır.
• Metriklerin metadata’sını alma: Belirli bir metrik için ayrıntılı metadata sağlayarak bağlamsal analiz imkânı sunar.
• Anlık sorgu sonuçlarını görüntüleme: Belirli Prometheus metrikleri için gerçek zamanlı (anlık) değerleri getirir.
• Aralık sorgu sonuçlarını görüntüleme: Belirli bir zaman aralığında farklı adım aralıklarıyla metrik değerlerini çeker.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• Otomatik Altyapı İzleme: AI asistanları Prometheus’tan sağlık ve performans göstergelerini sorgulayabilir, alarm ve anomali tespitini otomatikleştirebilir.
• DevOps Analitikleri: Geliştiriciler, sunucuyu kullanarak geçmiş eğilimleri, kullanım kalıplarını ve kaynak darboğazlarını analiz edebilir.
• Olay Derecelendirme: Olay meydana geldiğinde AI ajanları ilgili metrik anlık görüntülerini ve zaman aralıklarını çekerek kök neden analizine yardımcı olabilir.
• Özel Gösterge Paneli Oluşturma: Metrik ve metadata’yı programlı olarak çekerek AI destekli içgörülerle entegre panolar oluşturulabilir veya güncellenebilir.
• Güvenlik ve Uyumluluk Denetimi: Sorgulama yetenekleriyle uyumluluk kontrolleri ve raporlama için ilgili metrikler toplanabilir; tümü AI iş akışlarıyla otomatikleştirilebilir.

Kurulum Nasıl Yapılır

Windsurf

Depoda Windsurf için özel bir talimat verilmemiştir.

Claude

1. Prometheus sunucunuzun dağıtım ortamından erişilebilir olduğundan emin olun.
2. Prometheus için ortam değişkenlerini yapılandırın (ör. PROMETHEUS_URL, kimlik bilgileri).
3. Claude Desktop’ta sunucu yapılandırmasını mcpServers nesnenize ekleyin:

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

4. Yapılandırmayı kaydedin ve Claude Desktop’ı yeniden başlatın.
5. Prometheus sunucusunun listelenip erişilebilir olduğunu doğrulayın.

Not: Eğer Error: spawn uv ENOENT hatası alırsanız, uv‘nin tam yolunu belirtin veya yapılandırmada NO_UV=1 ortam değişkenini ayarlayın.

Cursor

Depoda Cursor için özel bir talimat verilmemiştir.

Cline

Depoda Cline için özel bir talimat verilmemiştir.

API Anahtarlarını Güvenceye Alma
API anahtarları, kullanıcı adı ve şifre gibi hassas değerler ortam değişkenleriyle ayarlanmalıdır.
Örnek (JSON yapılandırmada):

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

Bu MCP’yi Akışlarda Nasıl Kullanırsınız

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, akışınıza MCP bileşenini ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırması bölümüne, MCP sunucu ayrıntılarınızı şu JSON formatında ekleyin:

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

Yapılandırdıktan sonra, AI ajanınız bu MCP’yi bir araç olarak, tüm işlev ve yeteneklerine erişecek şekilde kullanabilir. “prometheus"u gerçek MCP sunucu adınızla ve URL’yi kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeniz gerektiğini unutmayın.

Genel Bakış

Yukarıdakilere göre, Prometheus MCP Sunucusu güçlü araç entegrasyonu ve net API anahtarı güvenliği sunar. Bazı gelişmiş MCP özellikleri (promptlar, açık kaynaklar, örnekleme ve kökler gibi) belgelenmemiş veya uygulanmamıştır.

Bizim görüşümüz

Prometheus MCP Sunucusu, temel MCP araç desteği ve pratik entegrasyon açısından iyi puan alıyor; ancak promptlar, kaynaklar ve gelişmiş MCP özellikleri için yeterli dokümantasyon veya uygulama sunmuyor. Metrik analizi için güvenilir, fakat tam özellikli bir MCP örneği değildir. Puan: 6/10.

MCP Puanı