grafana-mcp
Provides read-only, project-scoped access to a Grafana instance: lists datasources and currently firing alert rules, queries Loki logs, Prometheus metrics and Tempo traces through Grafana, and aligns the agent with project context (app/namespace) plus one-shot test/prod environment switching.
Runs PromQL range and instant queries against Prometheus data sources in Grafana, letting agents inspect metrics for bug and performance investigation.
Click on "Deploy Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@grafana-mcpcheck prod Loki logs for errors in my-app over the last 30 minutes"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
grafana-mcp
Project-level Grafana MCP server — give your AI coding agent read-only access to Loki logs, Prometheus metrics, Tempo traces and alerts, with per-project context and test/prod environment switching. 零依赖单文件 TypeScript,bun 直接运行。
AI 编码 Agent(Claude Code / Cursor / …)
│ MCP (stdio)
▼
grafana-mcp ──读──▶ .mcp.json env / .grafana.json / ~/.zshrc(凭据与项目上下文)
│ HTTP(只读查询 API)
▼
Grafana ──▶ Loki(日志)/ Prometheus(指标)/ Tempo(链路)/ Alerts(告警)它解决什么问题
日常迭代业务系统时,测试阶段要快速定位 QA 反馈的问题,线上要快速排查功能 bug 与性能瓶颈——这些证据都在 Grafana 体系里(Loki 日志、Prometheus 指标、Tempo 链路)。让 agent 在写代码、修 bug 的同时能直接查到这些上下文,问题定位的效率和准确性会明显提升。但直接用通用 MCP 封装 Grafana API 会遇到三个实际障碍:
痛点 | 本实现的解法 |
每个项目会话都要口头告诉 agent "我们的应用在 Grafana 里叫什么",容易跑偏 | 项目根放一个 |
test / prod 双环境凭据区分,而 MCP server 由客户端 spawn,是非交互 shell,不会 source | 三选一:① |
多数据源实例上"按类型取第一个"容易选错 | 优先使用显式配置的数据源 UID,支持按环境指定 |
Related MCP server: grafana-mcp-observability
声明
非官方项目:本仓库与 Grafana Labs 无隶属关系;Grafana、Loki、Prometheus、Tempo 是各自所有方的商标。
免责:软件按"现状"提供。使用者需自行确保对目标 Grafana 实例的访问已获授权,并遵守所在组织的数据安全与审计规定;日志与指标输出可能包含业务敏感信息,分享查询结果前请自行判断合规边界。作者不对违规使用及其后果负责。
只读边界:全部 10 个工具均为查询类,不含任何写操作。建议为 agent 配置 Viewer 角色的专用账号(最小权限),不要复用管理员凭据。
快速开始
前提:本机已安装 bun(curl -fsSL https://bun.sh/install | bash)。项目零 npm 依赖,无需 npm install。
方式一:完全项目级配置(推荐 — 零全局依赖)
所有信息(test/prod 双环境地址、凭据、数据源 UID、项目 app 名称)全部写在项目 .mcp.json 中,不依赖 ~/.zshrc,换台机器只需复制 .mcp.json:
{
"mcpServers": {
"grafana": {
"command": "bunx",
"args": ["grafana-mcp"],
"env": {
"GRAFANA_ENV": "test",
"GRAFANA_APP": "my-app",
"GRAFANA_NAMESPACE": "my-namespace",
"GRAFANA_TEST_URL": "https://grafana.test.example.com",
"GRAFANA_TEST_USER": "viewer",
"GRAFANA_TEST_PASSWORD": "********",
"GRAFANA_TEST_LOKI_DATASOURCE": "loki-uid-here",
"GRAFANA_TEST_PROMETHEUS_DATASOURCE": "prom-uid-here",
"GRAFANA_PROD_URL": "https://grafana.prod.example.com",
"GRAFANA_PROD_USER": "viewer",
"GRAFANA_PROD_PASSWORD": "********",
"GRAFANA_PROD_LOKI_DATASOURCE": "loki-uid-prod",
"GRAFANA_PROD_PROMETHEUS_DATASOURCE": "prom-uid-prod"
}
}
}
}配置好后:
project_context会自动显示当前环境、可用环境列表、项目 app 等信息switch_environment可在 test/prod 之间切换(仅影响当前会话)loki_query会自动注入app="my-app"标签(传injectApp=false关闭)
⚠️
.mcp.json含明文凭据,务必加入.gitignore。
方式二:zshrc 全局凭据 + 项目级上下文
适合多项目共享同一套 Grafana 凭据的场景。凭据配在 ~/.zshrc 中(一次性),每个项目只配项目上下文:
项目 .mcp.json(只配项目上下文,不含凭据):
{
"mcpServers": {
"grafana": {
"command": "bunx",
"args": ["grafana-mcp"],
"env": {
"GRAFANA_ENV": "test",
"GRAFANA_APP": "my-app"
}
}
}
}或项目 .grafana.json(承载更多信息,对 agent 可见可解释):
{
"defaultEnv": "test",
"app": "my-app",
"appLabel": "app",
"namespace": "my-namespace",
"notes": "本项目日志标签 app=my-app;查指标时 pod 前缀为 my-app-"
}字段 | 说明 |
| 默认环境( |
| 应用在 Loki 中的 app 标签值, |
| app 标签名,默认 |
| 默认 namespace,供 agent 参考 |
| 自由文本备注, |
| 该环境的 Grafana 地址(覆盖 zshrc 中的同名变量) |
| 该环境的用户名 |
| 该环境的密码 |
| 该环境的 app 标签值(同一项目 test/prod 命名不同时用,优先于顶层 |
| 该环境的 app 标签名,默认 |
| 按环境指定数据源 UID(loki/prometheus/tempo) |
⚠️
.grafana.json的notes和environments可能包含敏感信息——建议加入.gitignore。
凭据从哪来(三种来源,按优先级合并)
进程环境变量(.mcp.json env:GRAFANA_{ENV}_URL 等按环境,或 GRAFANA_URL 直连)
→ 项目 .grafana.json 的 environments.{env} 字段
→ 全局配置 ~/.config/grafana-mcp/config.json(可选,适合无 .zshrc 的机器)
→ ~/.zshrc + ~/.zshenv 文本解析(适合全机统一配置)不依赖 shell 环境:MCP server 由客户端 spawn,是非交互、非登录 shell,不会 source rc 文件。本实现直接解析 rc 文件文本或从进程环境变量读取,这是特性而非 workaround。
克隆使用
偏好克隆使用的话:
git clone https://github.com/itzhouq/grafana-mcp.git && cd grafana-mcp
bun run index.ts # stdio JSON-RPC,接入任意 MCP 客户端.mcp.json 中对应写 "command": "bun", "args": ["run", "/path/to/grafana-mcp/index.ts"]。
工具列表
工具 | 说明 |
| 调查前必调:激活环境、可用环境、项目 App/namespace、数据源 UID、配置来源(密码脱敏输出) |
| 切换 test/prod(仅影响当前会话),返回新环境上下文 |
| LogQL 日志查询;项目配置了 app 时自动注入 selector( |
| 列 Loki 标签名,或查某标签全部取值(如确认 app 名称在当前环境是否存在) |
| PromQL 区间查询 |
| PromQL 即时查询 |
| TraceQL 链路搜索 |
| 按 traceID 查看完整链路 |
| 当前正在告警的规则 |
| 列出全部数据源 |
时间参数(loki/prom/tempo 通用):range(默认 1h,如 30m/6h/24h)、start/end(ISO 8601 绝对时间)、limit。
与官方 mcp-grafana 的差异
Grafana 官方也提供 MCP server(Go 实现,面向全局单实例的完整工具集)。两者定位不同,可并存:
grafana-mcp(本仓库) | 官方 mcp-grafana | |
使用粒度 | 项目级:项目根 | 全局实例,项目信息需每次口头提供 |
多环境 | test/prod 双环境一等公民, | 面向单一实例配置 |
凭据来源 |
| 环境变量 |
形态 | 零依赖单文件 TypeScript,bun 直接运行 | Go 二进制 / Docker |
选型建议:要全量 Grafana 管理能力用官方;要"每个业务项目开箱即用的日志/指标排查上下文 + 双环境",用本仓库。
安全提示
Grafana 账号建议使用 Viewer 角色的专用账号,不要复用管理员凭据。
凭据明文存于
~/.zshrc(或进程环境),MCP server 仅在本机内存中使用,不落盘、不回显(project_context输出对密码脱敏)。如需集中管理,可把连接信息放到
~/.config/grafana-mcp/config.json并chmod 600,~/.zshrc中的同名变量会被其覆盖。支持 1Password 回退(可选):设置
GRAFANA_OP_VAULT/GRAFANA_OP_ITEM后,无账密时通过opCLI 取凭据。
FAQ
为什么 agent 读不到 .zshrc 里的环境变量?
MCP server 由客户端 spawn,是非交互、非登录 shell,不会 source rc 文件。本实现提供三种解法:① 在 .mcp.json env 中直接配 GRAFANA_{ENV}_*(推荐)② server 解析 rc 文件文本 ③ 用全局配置文件。
不想装 bun? 当前运行时依赖 bun(单文件 TS 直跑是刻意的设计取舍)。Node 兼容的编译产物在 Roadmap 中,欢迎 issue 催更。
查询结果太长被截断?
超过 6 万字符自动截断并提示缩小范围;命中 limit 上限时也会明确提示可能还有更多。建议总是带 range 与 limit。
数据源选错了?
在 GRAFANA_{ENV}_LOKI_DATASOURCE 等变量或 .grafana.json 的 environments.{env}.datasources 中显式指定 UID。
本地开发
bun run smoke # MCP 协议握手 + 工具清单 + project_context;本机配好凭据后自动追加真实查询
bun run test # 冒烟 + 集成测试(项目上下文发现、app 注入、prod 切换;需要真实凭据,CI 跳过)CI 只运行无凭据的协议级冒烟测试与敏感信息扫描;集成测试需要真实 Grafana 环境,请在本机运行。
Roadmap
Node 兼容编译产物(降低 bun 前提)
仪表盘面板数据读取
更多环境变量发现来源(direnv 等)
关于作者
itzhouq — 个人网站 itzhouq.cn,在那里持续 build in public。其他开源工具:
archery-mcp — 让 AI 只读接入 Archery SQL 审计平台的 MCP server(生产表结构查询 + 上线 SQL 预检)
欢迎 issue / PR;安全漏洞请走 SECURITY.md 的私密渠道,不要开 public issue。
mcp-name: io.github.itzhouq/grafana-mcp
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Query application logs, traces, and metrics from your AI coding assistant via Foam's MCP server.
The Cortex MCP server provides read-only access to real-time engineering context from the Cortex developer portal, allowing AI coding assistants to answer natural language questions about your organization's catalog (microservices, libraries, domains, teams, infrastructure), scorecards (engineering standards and best practices), initiatives (goals and deadlines), and Engineering Intelligence metrics. It includes tools for querying documentation, tracking personal entities, and accessing AI-assisted insights across the entire Cortex ecosystem.
- SuperlogOAuthsh.superlog
Open-source agent that observes and fixes your application. Query logs, traces, metrics, incidents.
Share one project context across ChatGPT, Claude, Telegram and any MCP client.
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