Tempo MCP Server-Integration

Was macht der “Tempo” MCP Server?

Der Tempo MCP Server ist eine Go-basierte Implementierung des Model Context Protocol (MCP), die sich mit Grafana Tempo – einem Distributed-Tracing-Backend – integriert. Dieser Server ermöglicht es KI-Assistenten, verteilte Tracing-Daten abzufragen und zu analysieren, sodass Entwickler Einblicke in die Anwendungsperformance erhalten und Systemverhalten nachvollziehen können. Durch die Bereitstellung von Tool-Definitionen, die mit MCP kompatibel sind, befähigt der Tempo MCP Server KI-Clients (wie Claude Desktop) zu Aufgaben wie Trace-Abfragen, Echtzeit-Event-Streaming und der Integration von Tracing-Informationen in Entwicklungs-Workflows. Die Unterstützung von HTTP (inkl. SSE für Echtzeit-Updates) und Standard-Ein-/Ausgabe gewährleistet eine flexible Integration in verschiedenste Plattformen und Tools und verbessert die Observability- und Debugging-Möglichkeiten moderner verteilter Systeme.

Liste der Prompts

Im Repository wurden keine Prompt-Vorlagen gefunden.

Liste der Ressourcen

Im Repository wurden keine expliziten MCP-Ressourcen gelistet.

Liste der Tools

• Tempo Query Tool
  • Ermöglicht KI-Clients das Abfragen und Analysieren von Distributed-Tracing-Daten aus Grafana Tempo. Dieses Tool bietet programmatischen Zugriff auf Trace-Daten und erlaubt eine detaillierte Untersuchung der Systemleistung und des Verhaltens über die MCP-Schnittstelle.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Distributed-Tracing-Analyse
  • Entwickler können KI-Assistenten nutzen, um Trace-Daten aus Grafana Tempo abzufragen und zu visualisieren. Dadurch lassen sich Performance-Engpässe erkennen und verteilte Systeme effektiver debuggen.
• Echtzeit-Event-Streaming
  • Über den SSE-Endpunkt können Nutzer Echtzeit-Trace-Events streamen und so die Systemgesundheit überwachen sowie schnell auf auftretende Probleme reagieren.
• Integration mit KI-Entwicklungstools
  • Der MCP-Server lässt sich in KI-Clients wie Claude Desktop integrieren, sodass kontextabhängige Trace-Abfragen und die Automatisierung von Observability-Aufgaben im Entwickler-Workflow möglich sind.
• Automatisiertes Debugging
  • KI-gestützte Tools können die Trace-Daten von Tempo nutzen, um Korrekturvorschläge zu machen, Anomalien hervorzuheben oder Zusammenfassungen der Systemausführung zu liefern – und so den Debugging-Prozess beschleunigen.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Go 1.21+ und Docker installiert sind.
2. Bauen Sie den Server:

   go build -o tempo-mcp-server ./cmd/server
   

3. Fügen Sie die MCP-Server-Konfiguration in die Windsurf-Konfigurationsdatei ein:

   {
     "mcpServers": {
       "tempo": {
         "command": "./tempo-mcp-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Konfiguration speichern und Windsurf neu starten.
5. Integration testen, indem Sie einen KI-Client mit dem MCP-Server-Endpunkt verbinden.

API-Schlüssel absichern

Verwenden Sie Umgebungsvariablen für sensible Daten:

{
  "mcpServers": {
    "tempo": {
      "command": "./tempo-mcp-server",
      "env": {
        "SSE_PORT": "8080"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Claude

1. Stellen Sie sicher, dass Go 1.21+ und Docker installiert sind.
2. Bauen und starten Sie den Server wie oben beschrieben.
3. Bearbeiten Sie die Claude-Konfiguration und fügen Sie hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "tempo": {
         "command": "./tempo-mcp-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Starten Sie Claude neu und testen Sie die MCP-Verbindung.

Cursor

1. Installieren Sie die Voraussetzungen (Go, Docker).
2. Bauen und starten Sie tempo-mcp-server.
3. Aktualisieren Sie die Cursor-Konfiguration mit:

   {
     "mcpServers": {
       "tempo": {
         "command": "./tempo-mcp-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Starten Sie Cursor neu und prüfen Sie, ob der MCP-Server als Tool erscheint.

Cline

1. Installieren Sie Go 1.21+ und Docker.
2. Bauen/Starten Sie den Server mit go build oder Docker.
3. Zur Cline-MCP-Server-Konfiguration hinzufügen:

   {
     "mcpServers": {
       "tempo": {
         "command": "./tempo-mcp-server",
         "env": {
           "SSE_PORT": "8080"
         }
       }
     }
   }
   

4. Änderungen speichern und Cline neu starten.
5. Verbindung mit dem MCP-Server am angegebenen Port bestätigen.

Wie man diesen MCP in Flows verwendet

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Fügen Sie im Bereich für die System-MCP-Konfiguration Ihre MCP-Server-Daten in folgendem JSON-Format ein:

{
  "tempo": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen nutzen. Denken Sie daran, “tempo” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL entsprechend anzupassen.

Übersicht

Basierend auf obigen Daten bietet der Tempo MCP Server eine praktische Integration für Distributed Tracing mit Grafana Tempo, verfügt jedoch nicht über umfassende MCP-Prompt-Vorlagen und Resource-Definitionen und unterstützt laut verfügbarer Dokumentation Sampling oder Roots nicht explizit. Die Einrichtung ist für Entwickler mit Go- und Docker-Erfahrung unkompliziert, der MCP-Funktionsumfang insgesamt aber begrenzt.

MCP-Score

Unsere Meinung:
Angesichts des eingeschränkten MCP-Feature-Sets (keine Prompts/Ressourcen, keine explizite Sampling/Roots-Unterstützung und keine Lizenz), aber mit einem funktionierenden Tool und klarer Einrichtung, erhält dieser MCP eine 3/10 für die Umsetzung des Protokolls und die Ecosystem-Bereitschaft.