grafana-mcp-analyzer

# Grafana数据多轮对话分析 - 用户使用指南 ## 简介 这个指南告诉你如何使用AI助手来分析你的Grafana监控数据。AI可以记住之前的对话，基于已有数据深入分析，不用重复获取数据，速度更快，效率更高。 ## 可用的数据源 ### 金融数据 - **dogecoin_panel_2** - 狗狗币OHLC数据分析（价格趋势、支撑阻力位） - **dogecoin_panel_7** - 狗狗币技术分析（技术指标、市场趋势） - **candlestick_priceOnly_hollowCandles** - 价格K线图分析（纯价格数据） - **candlestick_price_volume** - 价格成交量综合分析（价格+成交量） ### 系统性能数据 - **overall_cpu_utilization** - CPU使用率历史趋势分析 - **overall_cpu_utilization100** - CPU使用率实时分析 - **current_cpu_core_utilization** - CPU核心使用率实时状态 ## 使用场景示例 ### 场景1：分析狗狗币价格趋势 **你想了解**：狗狗币最近的价格走势怎么样？ **对话示例**： ``` 你：帮我分析一下dogecoin_panel_2的数据 AI：好的，我来获取狗狗币的K线数据并分析... 你：这个分析太简单了，能详细说说支撑位和阻力位吗？ AI：基于刚才的数据，我来深入分析技术指标... 你：现在价格在什么位置？有投资机会吗？ AI：根据技术分析，当前价格在... ``` **AI会做什么**： - 第一次获取数据并做基础分析 - 后续基于已有数据深入分析，不再重复获取 - 记住之前的分析结果，提供连贯的建议 ### 场景2：对比不同数据源 **你想了解**：价格数据和成交量数据有什么不同？ **对话示例**： ``` 你：分析一下candlestick_priceOnly_hollowCandles数据 AI：获取价格K线图数据，分析趋势... 你：现在看看candlestick_price_volume数据 AI：切换到价格成交量数据，分析市场活跃度... 你：这两个数据结合起来看，市场怎么样？ AI：综合两个数据源，市场目前... ``` **AI会做什么**： - 分别获取不同数据源 - 自动管理不同数据，不会混淆 - 提供综合分析和建议 ### 场景3：系统性能问题诊断 **你想了解**：服务器CPU使用率很高，是什么问题？ **对话示例**： ``` 你：分析一下overall_cpu_utilization数据 AI：获取CPU使用率数据，当前使用率... 你：这个使用率正常吗？ AI：基于历史数据对比，当前使用率... 你：如果继续这么高会有什么影响？ AI：根据趋势分析，如果持续高负载... 你：有什么优化建议？ AI：基于分析结果，建议... ``` **AI会做什么**： - 分析当前状态和历史趋势 - 预测可能的影响 - 提供具体的优化建议 ### 场景4：复杂问题分析 **你想了解**：系统整体运行状况如何？ **对话示例**： ``` 你：分析current_cpu_core_utilization数据 AI：获取CPU核心使用率数据... 你：这个数据质量怎么样？ AI：数据完整性良好，没有异常值... 你：有什么异常模式吗？ AI：发现几个异常峰值，可能原因... 你：需要扩容吗？ AI：基于当前趋势，建议... ``` **AI会做什么**： - 逐步深入分析问题 - 保持对话连贯性 - 提供可执行的建议 ### 场景5：多数据源综合评估 **你想了解**：系统整体运行状况和性能趋势如何？ **对话示例**： ``` 你：分析overall_cpu_utilization数据 AI：获取CPU使用率历史数据并分析... 你：现在分析current_cpu_core_utilization数据 AI：获取CPU核心使用率实时数据并分析... 你：这两个数据结合起来看，系统性能怎么样？ AI：基于刚才的两个数据源，综合分析显示... 你：有什么性能瓶颈吗？ AI：基于综合分析，发现以下瓶颈... 你：需要优化哪些方面？ AI：根据分析结果，建议优化... ``` **AI会做什么**： - 分别获取并分析不同数据源 - 基于缓存数据进行综合分析 - 识别数据间的关联关系 - 提供综合性能评估 ### 场景6：跨领域综合分析 **你想了解**：系统性能对业务数据有什么影响？ **对话示例**： ``` 你：分析dogecoin_panel_2和overall_cpu_utilization数据 AI：获取金融数据和系统性能数据... 你：系统性能对交易数据有影响吗？ AI：分析发现，CPU使用率峰值与交易活跃度... 你：这种关联性说明了什么？ AI：基于跨领域分析，这种关联表明... 你：如何优化系统以提升交易性能？ AI：根据综合分析，建议从以下方面优化... ``` **AI会做什么**： - 分析不同领域数据的关联性 - 识别系统性能对业务的影响 - 提供跨领域的优化建议 ### 场景7：全数据源综合评估 **你想了解**：整个系统的综合运行状况如何？ **对话示例**： ``` 你：分析dogecoin_panel_2数据 AI：获取狗狗币数据并分析... 你：分析overall_cpu_utilization数据 AI：获取CPU使用率数据并分析... 你：分析current_cpu_core_utilization数据 AI：获取CPU核心数据并分析... 你：基于所有数据，整体系统健康状况怎么样？ AI：基于刚才获取的所有数据源，系统整体状况... 你：哪些方面表现良好，哪些需要改进？ AI：综合分析显示，表现良好的方面... 你：给出优先级排序的改进建议 AI：根据分析结果，按优先级排序的建议... ``` **AI会做什么**： - 分别获取并分析各个数据源 - 基于缓存数据进行综合评估 - 提供系统整体健康评估 - 给出优先级排序的建议 ### 场景8：预测性分析 **你想了解**：基于历史数据，预测未来系统表现？ **对话示例**： ``` 你：分析dogecoin_panel_2的历史趋势 AI：获取历史价格数据并分析趋势... 你：分析overall_cpu_utilization的历史数据 AI：获取CPU使用率历史数据并分析... 你：基于这些数据，预测未来一周的系统表现 AI：基于刚才获取的历史数据，预测未来一周... 你：这个预测的可靠性如何？ AI：预测可靠性评估，置信度为... 你：需要提前做哪些准备？ AI：基于预测结果，建议提前准备... ``` **AI会做什么**： - 分别获取并分析历史数据 - 基于缓存数据进行趋势预测 - 评估预测的可靠性 - 提供预防性建议 ## 会话和缓存复杂测试场景 ### 场景9：会话管理测试 - 相同数据源不同会话 **测试目的**：验证不同会话ID的数据隔离和缓存管理 **对话示例**： ``` 你：分析candlestick_priceOnly_hollowCandles数据（会话A） AI：获取K线图数据，分析价格趋势... 你：再次分析candlestick_priceOnly_hollowCandles数据（会话B） AI：获取K线图数据，分析价格趋势... 你：在会话A中深入分析支撑位和阻力位 AI：基于会话A的数据，深入分析技术指标... ``` **测试要点**： - 不同会话ID的数据应该独立管理 - 相同数据源在不同会话中应该分别缓存 - 会话内应该能正确复用缓存数据 ### 场景10：缓存复用测试 - 相同会话连续分析 **测试目的**：验证同一会话内缓存复用功能 **对话示例**： ``` 你：分析overall_cpu_utilization数据 AI：获取CPU使用率数据，分析历史趋势... 你：这个使用率正常吗？ AI：基于刚才的数据，当前使用率... 你：有什么异常模式吗？ AI：基于已有数据，发现以下异常模式... 你：需要扩容吗？ AI：基于分析结果，建议... ``` **测试要点**： - 第一次查询应该获取数据并缓存 - 后续查询应该直接使用缓存数据 - 不应该重复获取相同数据 ### 场景11：缓存冲突测试 - 相同queryName不同配置 **测试目的**：验证缓存冲突处理和智能去重 **对话示例**： ``` 你：分析overall_cpu_utilization数据（配置A） AI：获取CPU使用率数据，分析... 你：分析overall_cpu_utilization数据（配置B） AI：获取CPU使用率数据，分析... 你：查看缓存状态 AI：当前缓存状态：... ``` **测试要点**： - 相同queryName但不同配置应该分别缓存 - 缓存ID应该包含配置信息 - 缓存冲突应该正确处理 ### 场景12：缓存管理测试 - 清理和统计 **测试目的**：验证缓存管理功能 **对话示例**： ``` 你：查看缓存统计信息 AI：缓存统计：X个条目，总大小YMB... 你：清理过期缓存 AI：清理了X个过期缓存... 你：执行智能缓存清理 AI：智能清理完成，删除X个缓存，释放YMB... ``` **测试要点**： - 缓存统计功能正常工作 - 过期缓存清理功能正常 - 智能清理功能正常 ### 场景13：多轮对话上下文保持测试 **测试目的**：验证长时间多轮对话的上下文保持 **对话示例**： ``` 你：分析dogecoin_panel_2数据 AI：获取狗狗币数据，分析价格趋势... 你：这个趋势会持续多久？ AI：基于技术分析，这个趋势可能持续... 你：如果趋势改变，会有什么影响？ AI：如果趋势改变，可能的影响包括... 你：基于之前的分析，现在适合投资吗？ AI：基于我们之前的分析，当前投资建议是... ``` **测试要点**： - 长时间对话中上下文应该保持 - 基于之前分析的结果应该能正确引用 - 会话状态应该正确维护 ### 场景14：缓存性能测试 - 大量数据源 **测试目的**：验证大量数据源时的缓存性能和系统稳定性 **对话示例**： ``` 你：分析dogecoin_panel_2数据 AI：获取数据并分析... 你：分析candlestick_price_volume数据 AI：获取数据并分析... 你：分析overall_cpu_utilization数据 AI：获取数据并分析... 你：分析current_cpu_core_utilization数据 AI：获取数据并分析... 你：再次分析dogecoin_panel_2数据 AI：基于缓存数据，快速分析... 你：深入分析candlestick_price_volume的成交量模式 AI：基于已有数据，分析成交量模式... ``` **测试要点**： - 大量数据源时缓存系统应该稳定 - 重复查询相同数据源应该直接使用缓存 - 基于缓存数据的分析应该快速响应 - 系统内存使用应该合理 - 缓存查找性能应该良好 ## 使用技巧 ### 1. 如何开始分析 - 直接说"分析XXX数据"或"帮我看看XXX" - AI会自动选择合适的工具获取数据 ### 2. 如何深入分析 - 说"这个分析不够详细"或"能深入分析一下吗" - AI会基于已有数据深入分析，不会重复获取 ### 3. 如何切换数据源 - 直接说"现在分析XXX数据" - AI会自动切换到新数据源 ### 4. 如何获得建议 - 问"有什么建议"或"应该怎么做" - AI会基于分析结果提供具体建议 ### 5. 如何进行多数据源分析 - 说"分析XXX数据"然后"分析XXX数据" - AI会分别获取数据源，然后基于缓存进行综合分析 ### 6. 如何进行跨领域分析 - 说"分析金融数据和系统性能"或"看看业务和技术的关联" - AI会分析不同领域数据间的关联性 ### 7. 如何进行预测分析 - 说"基于历史数据预测未来"或"分析趋势预测" - AI会基于历史模式进行趋势预测 ### 8. 如何获得优先级建议 - 说"按重要性排序"或"优先级建议" - AI会按重要性和紧急程度排序建议 ### 9. 如何测试会话管理 - 使用不同的会话ID进行相同查询 - 验证数据隔离和缓存管理 ### 10. 如何测试缓存功能 - 在相同会话中连续查询相同数据 - 验证缓存复用和性能 ## 常见问题 ### Q: AI为什么重复获取数据？ **A**: 可能是因为： - 你问了新的数据源 - 对话时间太长，缓存过期了 - 系统检测到数据有更新 **解决方法**： - 确保使用正确的数据源名称 - 在同一个对话中连续提问 - 如果重复获取，可以提醒AI使用已有数据 ### Q: AI分析结果不准确？ **A**: 可能原因： - 数据源配置有问题 - 数据本身有异常 - 分析需求不够明确 **解决方法**： - 检查数据源是否正常 - 明确告诉AI你想分析什么 - 可以要求AI重新分析 ### Q: 对话上下文丢失？ **A**: 可能原因： - 对话时间太长 - 系统重启或更新 - 网络连接问题 **解决方法**： - 在同一个对话中连续提问 - 如果上下文丢失，可以重新开始 - 检查网络连接状态 ### Q: 缓存不工作？ **A**: 可能原因： - 缓存系统未初始化 - 缓存目录权限问题 - 缓存配置错误 **解决方法**： - 检查缓存系统状态 - 验证缓存目录权限 - 查看缓存配置 ### Q: 会话管理有问题？ **A**: 可能原因： - 会话ID未正确传递 - 会话状态丢失 - 会话隔离失败 **解决方法**： - 确保会话ID正确传递 - 检查会话状态管理 - 验证会话隔离机制 ## 最佳实践 ### 1. 明确需求 - 清楚说明你想分析什么 - 告诉AI你关注的重点 - 说明你希望得到什么结果 ### 2. 逐步深入 - 先做基础分析 - 再深入具体问题 - 最后获得建议 ### 3. 利用上下文 - 在同一个对话中连续提问 - 基于之前的分析结果深入 - 避免重复获取相同数据 ### 4. 验证结果 - 检查分析结果是否合理 - 确认建议是否可执行 - 如有疑问可以要求重新分析 ### 5. 测试会话管理 - 定期测试会话隔离功能 - 验证缓存复用效果 - 检查上下文保持能力 ### 6. 监控缓存性能 - 定期查看缓存统计 - 清理过期缓存 - 优化缓存配置 ## 实际使用示例 ### 示例1：投资决策支持 ``` 你：分析dogecoin_panel_2数据 AI：[提供基础分析] 你：现在适合买入吗？ AI：[基于技术分析给出建议] 你：风险有多大？ AI：[评估投资风险] 你：如果买入，止损位设在哪里？ AI：[提供具体的操作建议] ``` ### 示例2：系统运维 ``` 你：overall_cpu_utilization数据怎么样？ AI：[分析当前状态] 你：这个使用率正常吗？ AI：[对比历史数据] 你：需要扩容吗？ AI：[提供扩容建议] 你：扩容成本大概多少？ AI：[估算扩容成本] ``` ### 示例3：多数据源分析 - 系统性能综合评估 ``` 你：分析overall_cpu_utilization数据 AI：[获取并分析CPU历史数据] 你：分析current_cpu_core_utilization数据 AI：[获取并分析CPU实时数据] 你：这两个数据结合起来看，系统性能怎么样？ AI：[基于缓存数据综合分析历史趋势和实时状态] 你：有什么性能瓶颈吗？ AI：[识别性能瓶颈和异常模式] 你：需要优化哪些方面？ AI：[提供具体的优化建议] ``` ### 示例4：跨领域分析 - 业务与技术关联 ``` 你：分析dogecoin_panel_2和overall_cpu_utilization AI：[获取金融数据和系统性能数据] 你：系统性能对交易数据有影响吗？ AI：[分析CPU使用率与交易活跃度的关联] 你：这种关联性说明了什么？ AI：[解释业务与技术指标的关联性] 你：如何优化系统以提升交易性能？ AI：[提供跨领域的优化建议] ``` ### 示例5：预测性分析 - 趋势预测 ``` 你：分析dogecoin_panel_2的历史趋势 AI：[分析价格历史数据和趋势模式] 你：基于这个趋势，预测未来一周的价格走势 AI：[基于历史模式预测未来走势] 你：这个预测的可靠性如何？ AI：[评估预测的置信度和风险] 你：需要提前做哪些准备？ AI：[提供预防性建议和风险控制措施] ``` ### 示例6：会话管理测试 ``` 你：分析candlestick_priceOnly_hollowCandles数据（会话A） AI：[获取并分析数据] 你：再次分析candlestick_priceOnly_hollowCandles数据（会话B） AI：[获取并分析数据] 你：在会话A中深入分析支撑位 AI：[基于会话A的缓存数据深入分析] ``` ### 示例7：缓存性能测试 ``` 你：分析dogecoin_panel_2数据 AI：[获取并分析数据] 你：分析candlestick_price_volume数据 AI：[获取并分析数据] 你：再次分析dogecoin_panel_2数据 AI：[基于缓存数据快速分析] 你：深入分析candlestick_price_volume的成交量 AI：[基于已有数据深入分析] 你：分析overall_cpu_utilization数据 AI：[获取并分析数据] 你：再次分析candlestick_price_volume数据 AI：[基于缓存数据快速分析] ``` ## 总结 使用这个AI助手分析Grafana数据时： 1. **直接提问** - 不用考虑技术细节，直接说你想了解什么 2. **逐步深入** - 从基础分析开始，逐步深入具体问题 3. **利用上下文** - AI会记住之前的分析，不用重复说明 4. **获得建议** - 基于分析结果，AI会提供具体的建议 5. **多数据源分析** - 可以分别分析多个数据源，然后基于缓存进行综合评估 6. **跨领域分析** - 分析不同领域数据的关联性和影响 7. **预测分析** - 基于历史数据进行趋势预测和风险评估 8. **优先级排序** - 获得按重要性和紧急程度排序的建议 9. **会话管理** - 支持多会话隔离和上下文保持 10. **缓存优化** - 智能缓存管理提升分析效率 这样你就能轻松地让AI帮你分析监控数据，从简单的单数据源分析到复杂的多数据源综合分析，以及会话和缓存的复杂测试场景，获得专业的分析报告和可执行的建议。