VictoriaMetrics MCP Sunucusu

VictoriaMetrics MCP Sunucusu

AI ajanlarınızı, gerçek zamanlı metrik sorgulama, yönetim ve izleme için VictoriaMetrics’e bağlayın—doğrudan FlowHunt iş akışlarınız içinde.

“VictoriaMetrics” MCP Sunucusu ne yapar?

VictoriaMetrics MCP Sunucusu, Model Context Protocol’ün (MCP) bir uygulaması olarak, AI asistanlarıyla VictoriaMetrics zaman serisi veritabanı arasında bağlantı kurmak üzere tasarlanmıştır. Bu sunucu, bir ara katman görevi görerek AI ajanlarının ve geliştirme araçlarının VictoriaMetrics ile standart MCP arayüzleri üzerinden etkileşim kurmasını sağlar. AI istemcileriyle VictoriaMetrics’i birbirine bağlayarak; metrik sorgulama, zaman serisi verilerinin yönetimi ve izleme içgörülerinin doğrudan AI tabanlı süreçlere entegre edilmesi gibi gelişmiş geliştirme iş akışlarına olanak tanır. Bu bağlantı, veritabanı sorguları, gerçek zamanlı veri analizi ve metriklerin otomatik alınması gibi görevleri kolaylaştırır ve geliştiricilere harici verileri LLM uygulamalarına ve iş akışlarına dahil etmek için güçlü bir araç sunar.

Prompt Listesi

Mevcut depo içeriğinde prompt şablonları belgelenmemiş veya belirtilmemiştir.

Kaynak Listesi

Mevcut depo içeriğinde açıkça belgelenmiş veya listelenmiş kaynak yoktur.

Araç Listesi

Mevcut depo içeriğinde veya sunucu dosyalarında doğrudan listelenmiş veya tanımlanmış araç yoktur.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

  • Veritabanı Yönetimi: AI ajanlarının VictoriaMetrics veritabanı ile zaman serisi verileri sorgulamasını ve yönetmesini sağlar.
  • İzleme Entegrasyonu: Gerçek zamanlı metriklerin VictoriaMetrics’ten akıllı asistanlara veya iş akışlarına entegre edilmesine imkan tanır.
  • Zaman Serisi Analizi: AI tabanlı zaman serisi verisi analizini ve yorumlanmasını destekler; anomali tespiti ve eğilim analizi için uygundur.
  • Metrik Alımının Otomasyonu: Uygulamalar, panolar veya uyarı sistemleri için ilgili metrik ve içgörülerin otomatik olarak alınmasını kolaylaştırır.
  • Bağlamsal Veri Zenginleştirme: LLM’ler ve ajanlar için doğrudan VictoriaMetrics’ten bağlamsal izleme verisi sağlar.

Kurulumu nasıl yapılır

Windsurf

  1. Node.js gibi ön koşulların yüklü olduğundan emin olun.
  2. Windsurf yapılandırma dosyanızı bulun.
  3. VictoriaMetrics MCP Sunucusunu aşağıdaki JSON ile ekleyin:
    {
      "mcpServers": {
        "victoriametrics": {
          "command": "npx",
          "args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Yapılandırmayı kaydedin ve Windsurf’u yeniden başlatın.
  5. Sunucu durumunu kontrol ederek kurulumu doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenli Tutma

API anahtarlarınızı güvenli tutmak için ortam değişkenlerini kullanın:

{
  "mcpServers": {
    "victoriametrics": {
      "command": "npx",
      "args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "VICTORIAMETRICS_API_KEY": "${VICTORIAMETRICS_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${VICTORIAMETRICS_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

  1. Gerekli ön koşulları yükleyin.
  2. Claude yapılandırma dosyasını açın.
  3. Aşağıdaki yapılandırmayı ekleyin:
    {
      "mcpServers": {
        "victoriametrics": {
          "command": "npx",
          "args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Kaydedin ve Claude servisini yeniden başlatın.
  5. MCP sunucusuna bağlantıyı doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenli Tutma

Yukarıdaki ile aynıdır.

Cursor

  1. Node.js ve diğer bağımlılıkların yüklü olduğundan emin olun.
  2. Cursor yapılandırma dosyasını düzenleyin.
  3. MCP sunucusu girişini ekleyin:
    {
      "mcpServers": {
        "victoriametrics": {
          "command": "npx",
          "args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın.
  5. MCP sunucusunun çalıştığını doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenli Tutma

Yukarıdaki ile aynıdır.

Cline

  1. Ortamınızı hazırlayın (Node.js vb. kurun).
  2. Cline yapılandırmasını açın.
  3. VictoriaMetrics MCP Sunucusu bloğunu ekleyin:
    {
      "mcpServers": {
        "victoriametrics": {
          "command": "npx",
          "args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Değişiklikleri kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.
  5. Günlükler veya durum kontrolleri ile kurulumu doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenli Tutma

Yukarıdaki ile aynıdır.

Bu MCP’yi akışlar içerisinde nasıl kullanırsınız

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

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

FlowHunt MCP flow

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırması bölümüne MCP sunucu bilgilerinizi şu JSON formatında girin:

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

Yapılandırma tamamlandığında, AI ajanınız artık bu MCP’yi tüm işlevleri ve yetenekleriyle bir araç olarak kullanabilir. “victoriametrics” adını kendi MCP sunucunuzun gerçek adıyla ve URL’yi de kendi MCP sunucu URL’nizle değiştirmeyi unutmayın.


Genel Bakış

BölümMevcutDetaylar/Notlar
Genel BakışRepo açıklamasında mevcut
Prompt ListesiPrompt belgelenmemiş
Kaynak ListesiKaynak belgelenmemiş
Araç ListesiKodda/dokümantasyonda araç yok
API Anahtarlarını Güvenli TutmaKurulumda dahil
Örnekleme Desteği (değerlendirmede daha az önemli)Bahsedilmemiş

Yukarıdaki tablolara göre, VictoriaMetrics MCP Sunucusu temel belgeler ve standart kurulum talimatları sunar ancak prompt, kaynak ve araç konusunda ayrıntılı bilgi sağlamaz. Temel değeri VictoriaMetrics ile köprü oluşturmasında yatmaktadır, ancak daha kapsamlı dokümantasyondan fayda görecektir. Bu MCP’ye mevcut haliyle tamamlanmışlık ve geliştirici dostluğu açısından 4/10 puan veriyorum.


MCP Puanı

Lisansı Var mı?✅ (Apache-2.0)
En az bir aracı var mı?
Fork Sayısı3
Yıldız Sayısı36

Sıkça sorulan sorular

VictoriaMetrics MCP Sunucusu nedir?

AI ajanlarını ve iş akışlarını VictoriaMetrics zaman serisi veritabanına bağlayan, zaman serisi metriklerinin AI tabanlı süreçler için sorunsuz bir şekilde sorgulanmasını, yönetilmesini ve entegre edilmesini sağlayan bir MCP (Model Context Protocol) sunucusudur.

Bu MCP sunucusunun yaygın kullanım alanları nelerdir?

Yaygın kullanım alanları; veritabanı yönetimi, izleme entegrasyonu, zaman serisi analizi, panolar veya uyarılar için metriklerin otomatik alınması ve AI iş akışlarının bağlamsal izleme verileriyle zenginleştirilmesi gibi işlemleri içerir.

Sunucuyu yapılandırırken API anahtarlarımı nasıl güvenli tutabilirim?

API anahtarlarınızı ortam değişkenleri olarak saklayın ve MCP sunucu yapılandırmanızda bu değişkenlere referans vererek, kimlik bilgilerinizi doğrudan kurulum dosyalarınızda göstermemiş olursunuz.

VictoriaMetrics MCP Sunucusu'nda hazır prompt şablonları veya yerleşik araçlar var mı?

Hayır, şu anda dahil edilmiş prompt şablonları veya belgelenmiş araçlar yok. Sunucu, bağlantı ve veri alışverişini etkinleştirmeye odaklanır.

Sunucuyu FlowHunt ile kurmak için ne gerekiyor?

FlowHunt içindeki MCP bileşeninize MCP sunucu yapılandırmasını ekleyin, doğru sunucu detaylarını girin ve verilen kurulum talimatlarına göre ortamınızın düzgün şekilde ayarlandığından emin olun.

VictoriaMetrics'i AI İş Akışlarınızla Entegre Edin

Bu güçlü MCP sunucusu ile FlowHunt'ı VictoriaMetrics'e bağlayarak zaman serisi veri analizi ve izlemesini kolaylaştırın.

Daha fazla bilgi

MCP Veritabanı Sunucusu
MCP Veritabanı Sunucusu

MCP Veritabanı Sunucusu

MCP Veritabanı Sunucusu, AI asistanları ve otomasyon araçları için SQLite, SQL Server, PostgreSQL ve MySQL gibi popüler veritabanlarına güvenli ve programatik e...

4 dakika okuma
AI Database +4
Metricool MCP Sunucusu
Metricool MCP Sunucusu

Metricool MCP Sunucusu

Metricool MCP Sunucusu, FlowHunt AI ajanlarını Metricool API'ye bağlayarak çoklu ağlarda sosyal medya analizlerine, gönderi zamanlamasına ve kampanya yönetimine...

4 dakika okuma
AI Social Media +6
JMeter MCP Sunucusu
JMeter MCP Sunucusu

JMeter MCP Sunucusu

JMeter MCP Sunucusu, Apache JMeter'ı yapay zeka destekli iş akışlarına bağlayarak otomatikleştirilmiş performans testi, analiz ve geliştirme süreçlerinde soruns...

4 dakika okuma
Performance Testing AI Integration +4