Integrations
Provides access to Prometheus metrics and queries, allowing execution of PromQL queries, metrics discovery and exploration, viewing instant and range query results, and retrieving target information from a Prometheus server.
Сервер Prometheus MCP
Сервер протокола контекста модели (MCP) для Prometheus.
Это обеспечивает доступ к вашим метрикам и запросам Prometheus через стандартизированные интерфейсы MCP, позволяя помощникам на основе ИИ выполнять запросы PromQL и анализировать данные ваших метрик.
Функции
- [x] Выполнение запросов PromQL к Prometheus
- [x] Откройте для себя и изучите метрики
- [x] Список доступных метрик
- [x] Получить метаданные для определенных показателей
- [x] Просмотр мгновенных результатов запроса
- [x] Просмотр результатов запроса диапазона с различными интервалами шагов
- [x] Поддержка аутентификации
- [x] Базовая аутентификация из переменных окружения
- [x] Аутентификация токена носителя из переменных среды
- [x] Поддержка контейнеризации Docker
- [x] Предоставьте интерактивные инструменты для помощников на основе искусственного интеллекта
Список инструментов настраивается, поэтому вы можете выбрать, какие инструменты вы хотите сделать доступными для клиента MCP. Это полезно, если вы не используете определенные функции или не хотите занимать слишком много места в окне контекста.
Использование
- Убедитесь, что ваш сервер Prometheus доступен из среды, в которой вы будете запускать этот сервер MCP.
- Настройте переменные среды для вашего сервера Prometheus с помощью файла
.env
или системных переменных среды:
- Добавьте конфигурацию сервера в файл конфигурации клиента. Например, для Claude Desktop:
Примечание: если вы видите
Error: spawn uv ENOENT
в Claude Desktop, вам может потребоваться указать полный путь кuv
или задать переменную средыNO_UV=1
в конфигурации.
Использование Докера
Этот проект включает поддержку Docker для простого развертывания и изоляции.
Создание образа Docker
Создайте образ Docker, используя:
Работа с Docker
Запустить сервер с помощью Docker можно несколькими способами:
Используя docker run напрямую:
Использование docker-compose:
Создайте файл .env
с вашими учетными данными Prometheus, а затем запустите:
Работа с Docker в Claude Desktop
Чтобы использовать контейнерный сервер с Claude Desktop, обновите конфигурацию для использования Docker с переменными среды:
Эта конфигурация передает переменные среды из Claude Desktop в контейнер Docker, используя флаг -e
только с именем переменной и предоставляя фактические значения в объекте env
.
Примечание о реализации Docker : настройка Docker была обновлена для соответствия структуре проекта chess-mcp, который, как было доказано, работает правильно с Claude. Новая реализация использует многоступенчатый процесс сборки и запускает скрипт точки входа напрямую без промежуточного скрипта оболочки. Такой подход обеспечивает правильную обработку stdin/stdout для связи MCP.
Разработка
Вклады приветствуются! Пожалуйста, откройте тему или отправьте запрос на извлечение, если у вас есть какие-либо предложения или улучшения.
Этот проект использует uv
для управления зависимостями. Установите uv
, следуя инструкциям для вашей платформы:
Затем вы можете создать виртуальную среду и установить зависимости с помощью:
Структура проекта
Проект организован с использованием структуры каталогов src
:
Тестирование
Проект включает в себя комплексный набор тестов, который обеспечивает функциональность и помогает предотвратить регрессии.
Запустите тесты с помощью pytest:
Тесты организованы следующим образом:
- Тесты проверки конфигурации
- Тесты функциональности сервера
- Тесты обработки ошибок
- Основные прикладные тесты
При добавлении новых функций, пожалуйста, также добавляйте соответствующие тесты.
Инструменты
Инструмент | Категория | Описание |
---|---|---|
execute_query | Запрос | Выполнить мгновенный запрос PromQL к Prometheus |
execute_range_query | Запрос | Выполнить запрос диапазона PromQL с указанием начального времени, конечного времени и интервала шага |
list_metrics | Открытие | Список всех доступных метрик в Prometheus |
get_metric_metadata | Открытие | Получить метаданные для определенной метрики |
get_targets | Открытие | Получить информацию обо всех целях скрапа |
Лицензия
Массачусетский технологический институт
You must be authenticated.
remote-capable server
The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.
Предоставляет доступ к метрикам и запросам Prometheus через стандартизированные интерфейсы Model Context Protocol, позволяя помощникам на базе ИИ выполнять запросы PromQL и анализировать данные метрик.
Related MCP Servers
- -securityAlicense-qualityMCP server for interacting with Prometheus metrics and data.Last updated -8JavaScriptMIT License
- -securityAlicense-qualityAn MCP server that enables Large Language Models to retrieve, analyze, and query metric data from Prometheus databases through pre-defined routes.Last updated -24PythonMIT License
- AsecurityAlicenseAqualityA proof-of-concept Prometheus MCP server, which likely enables Claude AI to interact with Prometheus monitoring systems through the Model Context Protocol.Last updated -2PythonMIT License
- -securityFlicense-qualityA tool that enables access to Prometheus metrics data through a Model Context Protocol server, allowing interaction with monitoring data using natural language.Last updated -Python