
Grafana MCP 服务器集成
通过 FlowHunt 的 Grafana MCP 服务器,将 Grafana 的仪表盘、数据源和监控工具集成并自动化到 AI 驱动的开发工作流中。实现无缝的 AI 驱动仪表盘管理、查询执行和可观测性集成。...
FlowHunt在您的内部系统和AI工具之间提供额外的安全层,让您能够精细控制从MCP服务器可访问哪些工具。托管在我们基础设施中的MCP服务器可以与FlowHunt的聊天机器人以及ChatGPT、Claude和各种AI编辑器等热门AI平台无缝集成。
Prometheus MCP 服务器是一种模型上下文协议(MCP)实现,使 AI 助手能够通过标准化接口与 Prometheus 指标交互。它作为 AI 代理与 Prometheus 之间的桥梁,实现 PromQL 查询的无缝执行、指标数据的发现与探索,并可直接访问时间序列分析。这让开发者和 AI 工具能够自动化监控、分析基础设施健康状况,并获得运维洞察,无需手动获取数据。其主要特性包括指标列表、元数据访问、支持即时与区间查询,以及可配置的认证(基本认证或 Bearer Token)。该服务器已容器化,便于部署,并可灵活集成于各类 AI 开发工作流。
仓库中未提供提示模板相关信息。
仓库中未列出任何显式资源(符合 MCP 定义)。
仓库中未提供 Windsurf 的具体说明。
PROMETHEUS_URL、凭证)。mcpServers 对象:{
"mcpServers": {
"prometheus": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"<prometheus-mcp-server 目录的完整路径>",
"run",
"src/prometheus_mcp_server/main.py"
],
"env": {
"PROMETHEUS_URL": "http://your-prometheus-server:9090",
"PROMETHEUS_USERNAME": "your_username",
"PROMETHEUS_PASSWORD": "your_password"
}
}
}
}
注意:如遇 Error: spawn uv ENOENT,请指定 uv 的完整路径,或在配置中设置环境变量 NO_UV=1。
仓库中未提供 Cursor 的具体说明。
仓库中未提供 Cline 的具体说明。
API 密钥安全措施
敏感值如 API 密钥、用户名和密码应通过环境变量设置。
示例(JSON 配置):
"env": {
"PROMETHEUS_URL": "http://your-prometheus-server:9090",
"PROMETHEUS_USERNAME": "your_username",
"PROMETHEUS_PASSWORD": "your_password"
}
在 FlowHunt 中使用 MCP
要将 MCP 服务器集成进您的 FlowHunt 工作流,请首先将 MCP 组件添加到流程,并连接到 AI 代理:
点击 MCP 组件打开其配置面板。在系统 MCP 配置部分,按如下 JSON 格式插入您的 MCP 服务器信息:
{
"prometheus": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
配置完成后,AI 代理即可作为工具使用该 MCP,访问其全部功能。请根据实际名称替换 “prometheus”,并将 URL 替换为您自己的 MCP 服务器地址。
| 部分 | 可用性 | 说明/备注 |
|---|---|---|
| 概览 | ✅ | Prometheus MCP 服务器支持 PromQL 查询与分析 |
| 提示模板列表 | ⛔ | 未列出提示模板 |
| 资源列表 | ⛔ | 未描述显式 MCP 资源 |
| 工具列表 | ✅ | PromQL 查询、指标列表、元数据、即时/区间查询 |
| API 密钥安全措施 | ✅ | 详细说明了环境变量用法 |
| 采样支持(评测时不重要) | ⛔ | 未说明 |
综上所述,Prometheus MCP 服务器在工具集成和 API 密钥安全方面表现突出,但部分高级 MCP 特性(如提示模板、显式资源、采样、roots)未有文档或实现。
Prometheus MCP 服务器在核心 MCP 工具支持和实际集成方面表现良好,但在提示、资源及高级 MCP 特性方面文档或实现不足。适合指标分析,但不算是完整的 MCP 标杆案例。评分:6/10。
| 是否有 LICENSE | ✅ (MIT) |
|---|---|
| 是否有至少一个工具 | ✅ |
| Fork 数量 | 22 |
| Star 数量 | 113 |
Prometheus MCP 服务器是一种模型上下文协议实现,让 AI 助手能够通过标准化工具连接并交互 Prometheus 指标。它支持 PromQL 查询、指标发现、元数据检索和时间序列分析,从而自动化监控和 DevOps 工作流。
它支持直接执行 PromQL 查询、列出可用指标、获取详细指标元数据,以及查看时间序列数据的即时与区间查询结果。
主要应用场景包括自动化基础设施监控、DevOps 分析、事件分级、AI 驱动的仪表盘生成,以及安全或合规审计——所有操作均通过连接 Prometheus 的 AI 助手实现。
敏感信息如 Prometheus 地址、用户名和密码应通过环境变量在服务器配置中设置,以降低意外泄露风险。
不支持,目前实现未记录提示模板或显式 MCP 资源。其优势在于指标分析工具集成。
将 MCP 组件添加到流程中,打开其配置,并通过提供的 JSON 格式插入您的 MCP 服务器信息。这样,您的 AI 代理即可以编程方式访问所有 Prometheus MCP 功能。
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