Tích Hợp Máy Chủ Grafana MCP

Máy chủ “Grafana” MCP làm gì?

Grafana MCP (Model Context Protocol) Server là một lớp tích hợp kết nối trợ lý AI với Grafana, giúp truy cập nâng cao vào bảng điều khiển, nguồn dữ liệu và công cụ giám sát trong hệ sinh thái Grafana. Bằng cách cung cấp các khả năng của Grafana qua MCP, máy chủ này cho phép các client được AI hỗ trợ thực hiện các tác vụ như tìm kiếm bảng điều khiển, lấy thông tin chi tiết bảng điều khiển, quản lý bảng điều khiển, truy cập và truy vấn nguồn dữ liệu, và thực thi truy vấn Prometheus một cách tự động. Điều này giúp đơn giản hóa các quy trình phát triển và vận hành bằng việc cho phép trợ lý AI tương tác trực tiếp với dữ liệu quan sát, tự động hóa quản lý bảng điều khiển và hỗ trợ giám sát, khắc phục sự cố theo thời gian thực, tất cả trong bối cảnh môi trường phát triển do AI dẫn dắt.

Danh sách các Prompt

Không có template prompt cụ thể nào được đề cập trong các tệp hoặc tài liệu cung cấp.

Danh sách tài nguyên

• Dashboards: Truy cập và tìm kiếm bảng điều khiển Grafana theo tiêu đề hoặc metadata, lấy chi tiết đầy đủ bằng mã định danh duy nhất và quản lý nội dung bảng điều khiển.
• Datasources: Liệt kê tất cả nguồn dữ liệu đã cấu hình và lấy thông tin chi tiết từng nguồn, đặc biệt hỗ trợ Prometheus và Loki.
• Thông tin Datasource Prometheus: Lấy và tương tác với thông tin datasource Prometheus, bao gồm khả năng truy vấn.
• Panel Queries: Trích xuất chuỗi truy vấn và thông tin datasource từ mọi panel trong dashboard để phân tích nâng cao hoặc khắc phục sự cố.

Danh sách các công cụ

• Tìm kiếm dashboard: Tìm kiếm bảng điều khiển Grafana theo tiêu đề hoặc metadata.
• Lấy dashboard theo UID: Lấy thông tin chi tiết cho một dashboard cụ thể bằng mã định danh duy nhất.
• Cập nhật hoặc tạo dashboard: Sửa đổi hoặc tạo bảng điều khiển mới (cần lưu ý về giới hạn cửa sổ ngữ cảnh).
• Lấy truy vấn panel và thông tin datasource: Lấy chuỗi truy vấn và chi tiết datasource cho các panel trong dashboard.
• Liệt kê và lấy thông tin datasource: Liệt kê tất cả datasource đã cấu hình và lấy thông tin (Prometheus, Loki).
• Truy vấn Prometheus: Thực thi truy vấn PromQL (truy vấn tức thời và dải thời gian) với datasource Prometheus.

Các trường hợp sử dụng của MCP Server này

• Quản lý dashboard: Tự động tìm kiếm, lấy, tạo và cập nhật dashboard Grafana, đơn giản hóa quy trình quan sát cho lập trình viên và SRE.
• Khám phá nguồn dữ liệu: Liệt kê, lấy và phân tích nguồn dữ liệu sẵn có bằng lập trình, hỗ trợ kiểm toán hạ tầng hoặc onboarding.
• Trích xuất truy vấn panel: Trích xuất truy vấn và thông tin datasource từ các panel dashboard để hỗ trợ debug, tối ưu hóa hoặc tài liệu hóa.
• Tự động truy vấn Prometheus: Cho phép AI thực hiện truy vấn Prometheus, hỗ trợ truy vấn tức thời hoặc theo dải thời gian cho giám sát và cảnh báo.
• Tự động hóa DevOps: Tích hợp khả năng quan sát Grafana vào pipeline CI/CD hoặc khắc phục sự cố do AI dẫn dắt, giảm thao tác thủ công với dashboard.

Cách thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo đã cài đặt Node.js và Docker.
2. Tìm file cấu hình Windsurf của bạn (thường là windsurf.config.json).
3. Thêm Grafana MCP Server với đoạn JSON sau:

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

4. Lưu cấu hình và khởi động lại Windsurf.
5. Kiểm tra thiết lập bằng cách xác nhận máy chủ MCP đã xuất hiện trong danh sách chưa.

Ví dụ bảo mật API Key

{
  "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. Cài đặt các điều kiện cần thiết nếu cần (Node.js, Docker).
2. Mở file cấu hình Claude.
3. Thêm cấu hình máy chủ MCP:

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

4. Lưu và khởi động lại Claude.
5. Xác nhận đăng ký máy chủ trong phần trạng thái MCP của Claude.

Cursor

1. Chuẩn bị môi trường (Node.js/Docker).
2. Chỉnh sửa cursor.config.json.
3. Thêm khối JSON MCP server sau:

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

4. Lưu file và khởi động lại Cursor.
5. Đảm bảo MCP server đang chạy và sẵn sàng.

Cline

1. Xác nhận đã cài đặt đủ điều kiện cần thiết.
2. Mở file cấu hình của Cline.
3. Thêm cấu hình Grafana MCP server:

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

4. Lưu thay đổi và khởi động lại Cline.
5. Kiểm tra trạng thái máy chủ trong giao diện của Cline.

Ví dụ bảo mật API Key

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

Cách dùng MCP này trong flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt của bạn, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với agent AI:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình MCP hệ thống, hãy nhập chi tiết máy chủ MCP bằng định dạng JSON này:

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

Sau khi cấu hình, agent AI có thể sử dụng MCP này như một công cụ với quyền truy cập đầy đủ các chức năng và khả năng của nó. Nhớ đổi “grafana-mcp” thành tên thực của máy chủ MCP và thay URL bằng địa chỉ MCP server của bạn.

Tổng quan

Dựa trên những nội dung trên, máy chủ Grafana MCP được tài liệu hóa tốt về cách thiết lập và bao quát các nguyên tắc MCP cốt lõi (tài nguyên, công cụ, bảo mật API key), nhưng chưa có template prompt cụ thể và thông tin về hỗ trợ sampling. Đây là dự án mạnh mẽ, thực tế cho người dùng và lập trình viên Grafana.

MCP Score