Skip to main content
Glama
CaesarYangs

Prometheus MCP Server

by CaesarYangs

Servidor MCP para Prometheus

insignia de herrería

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...

Related MCP server: Proms MCP Server

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:

  1. Bifurcar el repositorio

  2. Crea tu rama de funciones ( git checkout -b feature/AmazingFeature )

  3. Confirme sus cambios ( git commit -m 'Add some AmazingFeature' )

  4. Empujar a la rama ( git push origin feature/AmazingFeature )

  5. 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:

A
license - permissive license
Not graded
quality - not tested
F
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Servers

  • A
    license
    B
    quality
    F
    maintenance
    A Model Context Protocol server that enables AI assistants to query Prometheus metrics, discover available data, and analyze system performance through natural language interactions.
    5
    76
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    A lean MCP server that provides LLM agents with transparent access to multiple Prometheus instances for metrics analysis and SRE operations.
    4
    GPL 2.0
  • A
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    A Model Context Protocol server that enables AI agents to interact directly with Prometheus metrics data through natural language queries.
    MIT

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • MCP server providing access to the Scorecard API to evaluate and optimize LLM systems.

  • Hosted MCP server for LLM cost estimation, model comparison, and budget-aware routing.

  • MCP server for AI dialogue using various LLM models via AceDataCloud

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/CaesarYangs/prometheus_mcp_server'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server