Tempo MCP Sunucusu Entegrasyonu

“Tempo” MCP Sunucusu ne yapar?

Tempo MCP Sunucusu, Model Context Protocol (MCP)‘ün Go tabanlı bir uygulamasıdır ve Grafana Tempo (dağıtık izleme arka ucu) ile entegre çalışır. Bu sunucu, AI asistanlarının dağıtık izleme verilerini sorgulamasını ve analiz etmesini sağlayarak geliştiricilerin uygulama performansını anlamasına ve sistem davranışını izlemesine olanak tanır. MCP ile uyumlu araç tanımları sunarak, Tempo MCP Sunucusu AI istemcilerinin (ör. Claude Desktop) iz verisi sorgulama, gerçek zamanlı olay akışı ve izleme bilgisini geliştirme iş akışlarına entegre etme gibi görevler yapmasına imkan verir. HTTP (gerçek zamanlı güncellemeler için SSE desteğiyle) ve standart giriş/çıkış desteğiyle, geniş bir platform ve araç yelpazesinde esnek entegrasyon sağlar; böylece modern dağıtık sistemler için gözlemlenebilirlik ve hata ayıklama yeteneklerini artırır.

Prompt Listesi

Depoda prompt şablonu bulunamadı.

Kaynak Listesi

Depoda açık bir MCP kaynağı listelenmemiş.

Araç Listesi

• Tempo Query Tool
  • AI istemcilerinin Grafana Tempo’dan dağıtık izleme verilerini sorgulamasına ve analiz etmesine olanak tanır. Bu araç, iz verisine programatik erişim sağlayarak MCP arayüzü üzerinden sistem performansı ve davranışının ayrıntılı incelenmesini mümkün kılar.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Senaryoları

• Dağıtık İzleme Analizi
  • Geliştiriciler, AI asistanlarını kullanarak Grafana Tempo’dan iz verisini sorgulayabilir ve görselleştirebilir, böylece performans darboğazlarını tespit edebilir ve dağıtık sistemlerde daha etkili hata ayıklama gerçekleştirebilir.
• Gerçek Zamanlı Olay Akışı
  • SSE uç noktasından faydalanılarak, kullanıcılar gerçek zamanlı iz olaylarını akış olarak alabilir; bu, sistem sağlığını izlemeyi ve sorunlara hızlı yanıt vermeyi kolaylaştırır.
• AI Geliştirme Araçlarına Entegrasyon
  • MCP sunucusu, Claude Desktop gibi AI istemcilerine entegre edilebilir; böylece geliştirici iş akışlarında bağlamsal iz sorguları ve gözlemlenebilirlik görevleri otomatik hale getirilir.
• Otomatik Hata Ayıklama
  • AI destekli araçlar, Tempo’nun iz verisini kullanarak düzeltme önerilerinde bulunabilir, anormallikleri vurgulayabilir veya sistem çalışmasının özetini sağlayabilir; böylece hata ayıklama süreci hızlanır.

Kurulum Nasıl Yapılır

Windsurf

1. Go 1.21+ ve Docker’ın kurulu olduğundan emin olun.
2. Sunucuyu derleyin:

   go build -o tempo-mcp-server ./cmd/server
   

3. Windsurf yapılandırma dosyasına MCP sunucusu ayarını ekleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "tempo": {
         "command": "./tempo-mcp-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Yapılandırmayı kaydedin ve Windsurf’ü yeniden başlatın.
5. Bir AI istemcisini MCP sunucu uç noktasına bağlayarak entegrasyonu doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenli Hale Getirme

Hassas veriler için ortam değişkenlerini kullanın:

{
  "mcpServers": {
    "tempo": {
      "command": "./tempo-mcp-server",
      "env": {
        "SSE_PORT": "8080"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Claude

1. Go 1.21+ ve Docker’ın kurulu olduğundan emin olun.
2. Sunucuyu yukarıda açıklandığı gibi derleyip çalıştırın.
3. Claude yapılandırmasını aşağıdakilerle güncelleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "tempo": {
         "command": "./tempo-mcp-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Claude’u yeniden başlatın ve MCP bağlantısını test edin.

Cursor

1. Gereksinimleri yükleyin (Go, Docker).
2. tempo-mcp-server‘ı derleyip çalıştırın.
3. Cursor yapılandırmasını aşağıdakiyle güncelleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "tempo": {
         "command": "./tempo-mcp-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Cursor’u yeniden başlatın ve MCP sunucusunun araç olarak göründüğünü doğrulayın.

Cline

1. Go 1.21+ ve Docker’ı kurun.
2. Sunucuyu go build veya Docker ile derleyin/çalıştırın.
3. Cline’ın MCP sunucuları yapılandırmasına ekleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "tempo": {
         "command": "./tempo-mcp-server",
         "env": {
           "SSE_PORT": "8080"
         }
       }
     }
   }
   

4. Değişiklikleri kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.
5. Belirtilen port üzerinden MCP sunucusu ile bağlantıyı doğrulayın.

Bu MCP’yi akışlarda nasıl kullanabilirim?

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 bilgilerinizi şu JSON formatında girin:

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

Yapılandırma tamamlandığında, AI ajanı bu MCP’yi bir araç olarak kullanabilir ve tüm işlev ve yeteneklerine erişebilir. “tempo” ismini kendi MCP sunucunuzun adıyla, URL’yi de kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeyi unutmayın.

Genel Bakış

Yukarıdaki verilere göre, Tempo MCP Sunucusu Grafana Tempo ile dağıtık izleme için pratik bir entegrasyon sunar; ancak kapsamlı MCP prompt şablonları ve kaynak tanımları eksiktir ve mevcut dokümantasyona göre örnekleme veya kök desteği açıkça bulunmamaktadır. Go ve Docker’a aşina geliştiriciler için kurulum basit olsa da, genel MCP özellik seti sınırlıdır.

MCP Puanı

Bizim görüşümüz:
Sınırlı MCP özellik seti (prompt/kaynak yok, açık örnekleme/kök desteği yok, lisans yok), ancak çalışan aracı ve net kurulumu ile bu MCP’nin genel protokol uygulanabilirliği ve ekosistem uygunluğuna puanımız 3/10.