hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

Integrations

Enables data retrieval and analysis from Prometheus databases, including fetching specific metrics, performing statistical analysis, searching metric usage patterns, and executing complex PromQL queries for in-depth data exploration.

Servidor MCP para Prometheus

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para recuperar datos de las bases de datos de Prometheus. Este servidor MCP permite a los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) invocar funciones de herramientas que recuperan y analizan grandes cantidades de datos métricos, buscan el uso de métricas, ejecutan consultas complejas y realizan otras tareas relacionadas mediante rutas predefinidas con un control mejorado del uso.

Recuperación de datos: obtenga métricas específicas o rangos de datos de Prometheus.
Análisis de métricas: realice análisis estadísticos sobre las métricas recuperadas.
Búsqueda de uso: encuentre y explore patrones de uso de métricas.
Consultas complejas: ejecute consultas PromQL avanzadas para una exploración de datos en profundidad.

Capacidades

✅ Recupere información métrica completa, incluidos nombres y descripciones, de Prometheus

✅ Obtener y analizar datos métricos específicos utilizando nombres de métricas

✅ Analizar datos métricos dentro de rangos de tiempo personalizados

🚧 Filtrar y combinar datos usando etiquetas específicas (en desarrollo)

⏳ Características adicionales planeadas...

Empezando

El funcionamiento de MCP requiere un entorno virtual de Python (venv), todos los paquetes deben instalarse en este venv para que el servidor MCP pueda iniciarse automáticamente.

Instalación mediante herrería

Para instalar Prometheus MCP Server para Claude Desktop automáticamente a través de Smithery :

npx -y @smithery/cli install @CaesarYangs/prometheus_mcp_server --client claude

Instalación manual

Preparar el entorno de Python

cd ./src/prometheus_mcp_server
python3 -m venv .venv

# linux/macos:
source .venv/bin/activate

# windows:
.venv\Scripts\activate

Luego estará listo para usarse como un entorno de Python dedicado.

Instalar los paquetes necesarios

Asegúrate de que pip esté correctamente instalado. Si tu venv está instalado sin pip, instálalo manualmente usando:

wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
python3 get-pip.py

Luego instale todos los paquetes necesarios:

pip install -r requirements.txt

Uso

Con Cursor Env

Listo para actualizar, depende de un entorno de Cursor más fácil de usar.

Configure esto en la sección MCP en Configuración del cursor:

uv --directory /path/to/prometheus_mcp_server run server.py

Con cliente MCP (incluye Claude Desktop)

Configure la configuración de su aplicación Claude Desktop en ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macos)

{
    "mcpServers": {
        "prometheus": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "/path/to/prometheus_mcp_server",
                "run",
                "server.py"
            ],
            "env": {
                "PROMETHEUS_HOST": "http://localhost:9090"
            }
        }
    }
}

Servidor MCP independiente

Inicié este servidor MCP solo:

método ultravioleta

uv --directory /path/to/prometheus_mcp_server run server.py

Esta también es una forma de asegurarse de que este servidor MCP pueda iniciarse automáticamente ya que Claude Desktop usa este método de script ux para iniciarse cuando se inicia la aplicación.

método regular de Python

python3 server.py

Contribuyendo

¡Agradecemos sus contribuciones! Aquí les dejo una guía rápida:

Bifurcar el repositorio
Crea tu rama de funciones ( git checkout -b feature/AmazingFeature )
Confirme sus cambios ( git commit -m 'Add some AmazingFeature' )
Empujar a la rama ( git push origin feature/AmazingFeature )
Abrir una solicitud de extracción

Para realizar cambios importantes, primero abra un problema para discutir lo que le gustaría cambiar.

¡Gracias por tus aportaciones!

Licencia

Licencia MIT

Referencias y agradecimientos

Este proyecto se inspiró en o utiliza código de los siguientes proyectos de código abierto:

Cliente API de Prometheus : el código de llamada a la API de Prometheus se modifica en función de esta biblioteca
Servidor MCP MySQL : una implementación de servidor MCP orientada a bases de datos similar

This server cannot be installed

-

security - not tested

A

license - permissive license

-

quality - not tested

Un servidor MCP que permite que los modelos de lenguaje grandes recuperen, analicen y consulten datos métricos de las bases de datos de Prometheus a través de rutas predefinidas.

Related Resources

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