Prometheus MCP 服务器

Prometheus 的模型上下文协议(MCP) 服务器。

这可以通过标准化的 MCP 接口访问您的 Prometheus 指标和查询，从而允许 AI 助手执行 PromQL 查询并分析您的指标数据。

特征

[x] 针对 Prometheus 执行 PromQL 查询
[x] 发现并探索指标
- [x] 列出可用指标
- [x] 获取特定指标的元数据
- [x] 查看即时查询结果
- [x] 查看不同步长间隔的范围查询结果
[x] 身份验证支持
- [x] 来自环境变量的基本身份验证
- [x] 来自环境变量的 Bearer 令牌认证
[x] Docker 容器化支持
[x] 为AI助手提供交互工具

工具列表是可配置的，因此您可以选择要向 MCP 客户端提供的工具。如果您不使用某些功能，或者不想占用太多上下文窗口空间，此功能非常有用。

用法

确保您的 Prometheus 服务器可从运行此 MCP 服务器的环境访问。
通过.env文件或系统环境变量配置 Prometheus 服务器的环境变量：

# Required: Prometheus configuration
PROMETHEUS_URL=http://your-prometheus-server:9090

# Optional: Authentication credentials (if needed)
# Choose one of the following authentication methods if required:

# For basic auth
PROMETHEUS_USERNAME=your_username
PROMETHEUS_PASSWORD=your_password

# For bearer token auth
PROMETHEUS_TOKEN=your_token

将服务器配置添加到客户端配置文件中。例如，对于 Claude Desktop：

{
  "mcpServers": {
    "prometheus": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "<full path to prometheus-mcp-server directory>",
        "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：如果您在 Claude Desktop 中看到Error: spawn uv ENOENT ，则可能需要指定uv的完整路径或在配置中设置环境变量NO_UV=1 。

Docker 使用

该项目包括 Docker 支持，以便于部署和隔离。

构建 Docker 镜像

使用以下方式构建 Docker 镜像：

docker build -t prometheus-mcp-server .

使用 Docker 运行

您可以通过多种方式使用 Docker 运行服务器：

直接使用 docker run：

docker run -it --rm \
  -e PROMETHEUS_URL=http://your-prometheus-server:9090 \
  -e PROMETHEUS_USERNAME=your_username \
  -e PROMETHEUS_PASSWORD=your_password \
  prometheus-mcp-server

使用docker-compose：

使用您的 Prometheus 凭据创建一个.env文件，然后运行：

docker-compose up

在 Claude Desktop 中使用 Docker 运行

要将容器化服务器与 Claude Desktop 一起使用，请更新配置以使用带有环境变量的 Docker：

{
  "mcpServers": {
    "prometheus": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "-e", "PROMETHEUS_URL",
        "-e", "PROMETHEUS_USERNAME",
        "-e", "PROMETHEUS_PASSWORD",
        "prometheus-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "PROMETHEUS_URL": "http://your-prometheus-server:9090",
        "PROMETHEUS_USERNAME": "your_username",
        "PROMETHEUS_PASSWORD": "your_password"
      }
    }
  }
}

此配置通过使用仅带有变量名的-e标志，并在env对象中提供实际值，将环境变量从 Claude Desktop 传递到 Docker 容器。

关于 Docker 实现的说明：Docker 设置已更新，以匹配 chess-mcp 项目的结构，该项目已被证明可以与 Claude 正确配合。新的实现采用多阶段构建流程，并直接运行入口点脚本，无需中间的 shell 脚本。这种方法确保正确处理 MCP 通信的标准输入/输出 (stdin/stdout)。

发展

欢迎贡献代码！如果您有任何建议或改进，请提交 issue 或 pull request。

本项目使用uv来管理依赖项。请按照您平台的说明安装uv ：

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

然后，您可以创建一个虚拟环境并使用以下命令安装依赖项：

uv venv
source .venv/bin/activate  # On Unix/macOS
.venv\Scripts\activate     # On Windows
uv pip install -e .

项目结构

该项目已采用src目录结构进行组织：

prometheus-mcp-server/
├── src/
│   └── prometheus_mcp_server/
│       ├── __init__.py      # Package initialization
│       ├── server.py        # MCP server implementation
│       ├── main.py          # Main application logic
├── Dockerfile               # Docker configuration
├── docker-compose.yml       # Docker Compose configuration
├── .dockerignore            # Docker ignore file
├── pyproject.toml           # Project configuration
└── README.md                # This file

测试

该项目包括一个全面的测试套件，可确保功能并有助于防止回归。

使用 pytest 运行测试：

# Install development dependencies
uv pip install -e ".[dev]"

# Run the tests
pytest

# Run with coverage report
pytest --cov=src --cov-report=term-missing

测试分为：

配置验证测试
服务器功能测试
错误处理测试
主要应用测试

当添加新功能时，请同时添加相应的测试。

工具

工具	类别	描述
`execute_query`	询问	针对 Prometheus 执行 PromQL 即时查询
`execute_range_query`	询问	执行包含开始时间、结束时间和步长间隔的 PromQL 范围查询
`list_metrics`	发现	列出 Prometheus 中所有可用的指标
`get_metric_metadata`	发现	获取特定指标的元数据
`get_targets`	发现	获取有关所有抓取目标的信息

执照

麻省理工学院

Prometheus MCP Server

Integrations