mshegolev/prometheus-mcp
prometheus-mcp
MCP-сервер для метрик и наблюдаемости Prometheus. Предоставьте Claude (или любому агенту с поддержкой MCP) доступ на чтение к вашему экземпляру Prometheus — запрашивайте метрики с помощью PromQL, проверяйте активные алерты и изучайте цели сбора данных — не покидая чат.
Почему именно этот Prometheus MCP?
Существующие интеграции с Prometheus требуют написания пользовательских скриптов или глубокого знания API. Этот сервер:
Работает по стандартному протоколу Model Context Protocol через stdio — совместим с Claude Desktop, Claude Code, Cursor и любым другим MCP-клиентом.
Работает только на чтение: все 5 инструментов имеют флаг
readOnlyHint: true— риск изменения данных в Prometheus отсутствует.Возвращает двухканальный вывод: структурированный JSON (
structuredContent) для программной обработки + Markdown (content) для удобного чтения человеком.Содержит понятные сообщения об ошибках, которые указывают, какую переменную окружения нужно исправить, и предлагают дальнейшие шаги.
Поддерживает Bearer-токен, HTTP Basic auth или отсутствие авторизации (обычно для внутренних развертываний).
Related MCP server: Prometheus MCP Server
Инструменты
Инструмент | Эндпоинт | Описание |
|
| Список всех имен метрик с опциональным фильтром по подстроке (лимит 500) |
|
| Выполнение мгновенного PromQL-запроса |
|
| Выполнение PromQL-запроса за диапазон времени с возвратом временных рядов |
|
| Список активных и ожидающих алертов |
|
| Список целей сбора данных (scrape targets) по состоянию и задаче |
Установка
pip install prometheus-mcpИли запустите напрямую без установки:
uvx prometheus-mcpКонфигурация
Вся настройка осуществляется через переменные окружения:
Переменная | Обязательно | По умолчанию | Описание |
| Да | — | URL сервера Prometheus, например |
| Нет | — | Bearer-токен (имеет приоритет над Basic auth) |
| Нет | — | Имя пользователя для HTTP Basic auth |
| Нет | — | Пароль для HTTP Basic auth |
| Нет |
| Установите |
Скопируйте .env.example в .env и заполните своими значениями.
Настройка Claude Desktop / Claude Code
Добавьте в конфигурацию MCP (claude_desktop_config.json или .claude/mcp.json):
{
"mcpServers": {
"prometheus": {
"command": "prometheus-mcp",
"env": {
"PROMETHEUS_URL": "https://prometheus.example.com",
"PROMETHEUS_TOKEN": "your-token-here"
}
}
}
}Или с помощью uvx (установка не требуется):
{
"mcpServers": {
"prometheus": {
"command": "uvx",
"args": ["prometheus-mcp"],
"env": {
"PROMETHEUS_URL": "https://prometheus.example.com"
}
}
}
}Docker
docker run --rm -e PROMETHEUS_URL=https://prometheus.example.com prometheus-mcpПримеры запросов
После настройки спросите у Claude:
"Какие метрики есть в Prometheus по HTTP-запросам?"
"Какова текущая частота запросов для платежного сервиса?"
"Покажи использование CPU за последний час с разрешением 5 минут"
"Есть ли активные алерты? Какова их серьезность?"
"Какие цели сбора данных сейчас недоступны и почему?"
"Сколько экземпляров node-exporter сейчас работают?"
Руководство по использованию инструментов
prometheus_list_metrics
Возвращает все имена метрик, известные Prometheus. Используйте pattern для фильтрации по подстроке (регистронезависимо). Начните отсюда, если не знаете, какие метрики доступны. Вывод ограничен 500 метриками с уведомлением об усечении.
prometheus_query
Выполняет мгновенное выражение PromQL и получает текущие значения. Возвращает тип результата (vector/scalar/matrix/string), количество выборок, а также метки и значения для каждой выборки.
Параметры:
query(обязательно) — выражение PromQL, напримерup,rate(http_requests_total[5m])time(опционально) — RFC3339 или Unix-таймстемп; по умолчанию — текущее время
prometheus_query_range
Выполняет выражение PromQL за временной интервал. Возвращает по одному ряду для каждого соответствующего временного ряда с данными, привязанными ко времени. Общее количество точек данных по всем рядам ограничено 5000.
Параметры:
query(обязательно) — выражение PromQLstart/end(обязательно) — RFC3339 или Unix-таймстемпыstep(обязательно) — разрешение, например15s,1m,5m
Prometheus отклоняет шаги, которые привели бы к созданию > 11 000 точек на ряд (HTTP 422). Увеличьте шаг или сузьте диапазон, если это произойдет.
Примечание: API диапазонов Prometheus не поддерживает фильтрацию по ветке или коммиту — фильтры выражаются исключительно через сопоставление меток PromQL.
prometheus_list_alerts
Возвращает все активные/ожидающие алерты с метками (включая alertname, severity), состоянием, временем активации и текущим значением. Включает сводку состояний (количество срабатывающих против ожидающих).
prometheus_list_targets
Возвращает цели сбора данных с именем задачи, адресом экземпляра, состоянием здоровья (up/down/unknown), длительностью последнего сбора в миллисекундах и любым сообщением об ошибке. Включает сводку по каждой задаче. Фильтрация по state: active (по умолчанию), dropped или any.
Характеристики производительности
Все инструменты используют единую постоянную сессию
requests.Sessionс пулом соединений.Сессия имеет
trust_env = Falseдля обхода прокси-серверов окружения (Prometheus обычно является внутренней службой).Запросы имеют таймаут 30 секунд.
prometheus_query_rangeограничивает вывод 5000 общих точек по всем рядам — используйте больший шаг для длинных интервалов.prometheus_list_metricsвозвращает до 500 метрик после фильтрации.
Разработка
git clone https://github.com/mshegolev/prometheus-mcp
cd prometheus-mcp
pip install -e '.[dev]'
pytest tests/ -v
ruff check src tests
ruff format src testsЛицензия
MIT — см. LICENSE.
Maintenance
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
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables AI assistants to query Prometheus metrics, monitor alerts, and analyze system health through read-only access to your Prometheus server with built-in query safety and optional AI-powered metric analysis.MIT
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceProvides access to Prometheus metrics and queries, allowing AI assistants to execute PromQL queries and analyze metrics data through standardized MCP interfaces.MIT
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceA lean MCP server that provides LLM agents with transparent access to multiple Prometheus instances for metrics analysis and SRE operations.4GPL 2.0
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceA Model Context Protocol server that enables AI agents to interact directly with Prometheus metrics data through natural language queries.MIT
Related MCP Connectors
Uptime, SSL, DNS and domain monitoring you can talk to from Claude or any MCP client.
MCP server providing access to the Scorecard API to evaluate and optimize LLM systems.
Hosted MCP endpoint with realistic fake data for prototyping agents. 12 tools, no setup.
Latest Blog Posts
- Who's Calling? MCP Hosts Are an Identity Blind Spot (And the Spec Knows It)By Om-Shree-0709 on .mcpAgent IdentityOAuth 2.1
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
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/mshegolev/prometheus-mcp'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server