
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。...
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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