Server Prometheus MCP

Cosa fa il Server “Prometheus” MCP?

Il Server Prometheus MCP è un’implementazione del Model Context Protocol (MCP) che consente agli assistenti AI di interagire con le metriche Prometheus tramite interfacce standardizzate. Agendo da ponte tra agenti AI e Prometheus, permette l’esecuzione senza soluzione di continuità di query PromQL, la scoperta e l’esplorazione dei dati delle metriche e fornisce accesso diretto alle analisi delle serie temporali. Questo consente a sviluppatori e strumenti AI di automatizzare il monitoraggio, analizzare lo stato dell’infrastruttura e ottenere approfondimenti operativi senza recupero manuale dei dati. Le funzionalità principali includono elenco delle metriche, accesso ai metadati, supporto sia per query istantanee che di intervallo e autenticazione configurabile (basic auth o bearer token). Il server è anche containerizzato per una facile distribuzione e può essere integrato in modo flessibile in diversi flussi di lavoro di sviluppo AI.

Elenco dei Prompt

Nessuna informazione sui template di prompt è fornita nel repository.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa esplicita (come definita da MCP) è presente nel repository.

Elenco degli Strumenti

• Esegui query PromQL: Consente ai client di eseguire direttamente query PromQL sul server Prometheus.
• Elenca metriche disponibili: Permette di enumerare tutte le metriche presenti nell’istanza Prometheus.
• Ottieni metadati delle metriche: Fornisce metadati dettagliati per una metrica specifica, supportando analisi contestuali.
• Visualizza risultati di query istantanee: Recupera valori in tempo reale (istantanei) per metriche Prometheus specifiche.
• Visualizza risultati di query di intervallo: Recupera valori delle metriche su un intervallo di tempo specificato con vari step.

Casi d’Uso di questo Server MCP

• Monitoraggio infrastrutturale automatizzato: Gli assistenti AI possono interrogare Prometheus per controllare indicatori di salute e prestazioni, automatizzando avvisi e rilevamento anomalie.
• Analisi DevOps: Gli sviluppatori possono usare il server per analizzare trend storici, modelli di utilizzo e colli di bottiglia delle risorse.
• Gestione degli incidenti: Quando si verificano incidenti, gli agenti AI possono recuperare snapshot metrici e intervalli temporali rilevanti per assistere nell’analisi delle cause.
• Generazione di dashboard personalizzati: Recupera programmativamente metriche e metadati per creare o aggiornare dashboard integrati con approfondimenti guidati dall’AI.
• Audit di sicurezza e conformità: Utilizza le capacità di interrogazione per raccogliere metriche rilevanti per controlli di conformità e reportistica, tutto automatizzato tramite flussi AI.

Come configurarlo

Windsurf

Nessuna istruzione specifica è fornita per Windsurf nel repository.

Claude

1. Assicurati che il tuo server Prometheus sia accessibile dall’ambiente di distribuzione.
2. Configura le variabili d’ambiente per Prometheus (ad es., PROMETHEUS_URL, credenziali).
3. In Claude Desktop, aggiungi la configurazione del server al tuo oggetto mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "prometheus": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "<percorso completo alla directory prometheus-mcp-server>",
           "run",
           "src/prometheus_mcp_server/main.py"
         ],
         "env": {
           "PROMETHEUS_URL": "http://tuo-prometheus-server:9090",
           "PROMETHEUS_USERNAME": "tuo_username",
           "PROMETHEUS_PASSWORD": "tua_password"
         }
       }
     }
   }
   

4. Salva la configurazione e riavvia Claude Desktop.
5. Verifica che il server Prometheus sia elencato e accessibile.

Nota: Se visualizzi Error: spawn uv ENOENT, specifica il percorso completo di uv oppure imposta la variabile d’ambiente NO_UV=1 nella configurazione.

Cursor

Nessuna istruzione specifica è fornita per Cursor nel repository.

Cline

Nessuna istruzione specifica è fornita per Cline nel repository.

Protezione delle API Key
Valori sensibili come API key, username e password devono essere impostati tramite variabili d’ambiente.
Esempio (in configurazione JSON):

"env": {
  "PROMETHEUS_URL": "http://tuo-prometheus-server:9090",
  "PROMETHEUS_USERNAME": "tuo_username",
  "PROMETHEUS_PASSWORD": "tua_password"
}

Come usare questo MCP all’interno dei flussi

Utilizzo dell’MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo flusso di lavoro FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP utilizzando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI sarà in grado di utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricordati di cambiare “prometheus” con il vero nome del tuo server MCP e sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

In base a quanto sopra, il Server Prometheus MCP offre una forte integrazione con gli strumenti e una chiara sicurezza delle API key. Alcune funzionalità MCP avanzate (come prompt, risorse esplicite, campionamento e roots) non sono documentate o implementate.

La nostra opinione

Il Server Prometheus MCP ottiene un buon punteggio per il supporto degli strumenti MCP di base e l’integrazione pratica, ma manca di documentazione o implementazione per prompt, risorse e funzionalità MCP avanzate. È affidabile per l’analisi delle metriche ma non un esempio MCP completo. Punteggio: 6/10.

Punteggio MCP