Prometheus MCP 服务器

Prometheus MCP 服务器

通过 Prometheus MCP 服务器,无缝连接 AI 助手与 Prometheus,实现实时监控、自动化分析与 DevOps 洞察。

“Prometheus” MCP 服务器的功能是什么?

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。

提示模板列表

仓库中未提供提示模板相关信息。

资源列表

仓库中未列出任何显式资源(符合 MCP 定义)。

工具列表

  • 执行 PromQL 查询:允许客户端直接对 Prometheus 服务器运行 PromQL 查询。
  • 列出可用指标:支持枚举 Prometheus 实例中的所有指标。
  • 获取指标元数据:为指定指标提供详细元数据,支持上下文分析。
  • 查看即时查询结果:检索指定 Prometheus 指标的实时(即时)数值。
  • 查看区间查询结果:按指定时间范围及步长获取指标数据。

该 MCP 服务器的应用场景

  • 自动化基础设施监控:AI 助手可查询 Prometheus 检查健康与性能指标,实现自动告警和异常检测。
  • DevOps 分析:开发者可以用该服务器分析历史趋势、使用模式和资源瓶颈。
  • 事件分级:发生事件时,AI 代理可拉取相关指标快照及时间区间,协助根因分析。
  • 自定义仪表盘生成:以编程方式获取指标及元数据,用于创建或更新集成 AI 洞察的仪表盘。
  • 安全与合规审计:利用查询能力收集合规检查和报告所需指标,全部可通过 AI 工作流自动化。

如何设置

Windsurf

仓库中未提供 Windsurf 的具体说明。

Claude

  1. 确保您的 Prometheus 服务器可从部署环境访问。
  2. 为 Prometheus 配置环境变量(如 PROMETHEUS_URL、凭证)。
  3. 在 Claude Desktop 中,将服务器配置添加到您的 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"
          }
        }
      }
    }
    
  4. 保存配置并重启 Claude Desktop。
  5. 验证 Prometheus 服务器是否已列出且可访问。

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

Cursor

仓库中未提供 Cursor 的具体说明。

Cline

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"
}

如何在流程中使用该 MCP

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:

FlowHunt MCP flow

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。


概览

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。

我们的看法

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。

MCP 评分

是否有 LICENSE✅ (MIT)
是否有至少一个工具
Fork 数量22
Star 数量113

常见问题

什么是 Prometheus MCP 服务器?

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。

Prometheus MCP 服务器提供了哪些工具?

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。

该服务器的主要应用场景有哪些?

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。

如何安全配置 Prometheus 的访问?

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。

Prometheus MCP 服务器支持提示模板或显式 MCP 资源吗?

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。

如何在 FlowHunt 流程中使用该 MCP?

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。

将 Prometheus 指标集成进您的 AI 工作流

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