Integrazione del server Tempo MCP

Cosa fa il server “Tempo” MCP?

Il server Tempo MCP è un’implementazione in Go del Model Context Protocol (MCP) che si integra con Grafana Tempo, un backend per il tracing distribuito. Questo server abilita gli assistenti AI a interrogare e analizzare dati di tracing distribuito, permettendo agli sviluppatori di ottenere insight sulle prestazioni delle applicazioni e tracciare il comportamento del sistema. Espone definizioni di strumenti compatibili con MCP, consentendo ai client AI (come Claude Desktop) di eseguire operazioni come query sui dati di tracing, streaming di eventi in tempo reale e integrazione di informazioni di tracing nei workflow di sviluppo. Il supporto sia per HTTP (con SSE per aggiornamenti in tempo reale) che per input/output standard garantisce un’integrazione flessibile con una vasta gamma di piattaforme e strumenti, migliorando osservabilità e debugging per i sistemi distribuiti moderni.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt trovato nel repository.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa MCP esplicita elencata nel repository.

Elenco degli Strumenti

• Tempo Query Tool
  • Permette ai client AI di interrogare e analizzare dati di tracing distribuito da Grafana Tempo. Questo strumento fornisce accesso programmatico ai dati di tracing, abilitando un’ispezione approfondita delle prestazioni e del comportamento del sistema tramite l’interfaccia MCP.

Casi d’uso di questo server MCP

• Analisi del tracing distribuito
  • Gli sviluppatori possono usare assistenti AI per interrogare e visualizzare dati di tracing da Grafana Tempo, aiutandoli a identificare colli di bottiglia prestazionali e a eseguire il debug di sistemi distribuiti in modo più efficace.
• Streaming di eventi in tempo reale
  • Sfruttando l’endpoint SSE, gli utenti possono trasmettere eventi di tracing in tempo reale, facilitando il monitoraggio dello stato del sistema e una risposta rapida ai problemi appena si presentano.
• Integrazione con strumenti di sviluppo AI
  • Il server MCP può essere integrato con client AI come Claude Desktop, abilitando query di tracing contestuali e automatizzando attività di osservabilità all’interno dei workflow di sviluppo.
• Debugging automatizzato
  • Strumenti AI possono sfruttare i dati di tracing di Tempo per suggerire soluzioni, evidenziare anomalie o fornire riepiloghi dell’esecuzione del sistema, accelerando così il processo di debugging.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Go 1.21+ e Docker siano installati.
2. Compila il server:

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

3. Aggiungi la configurazione del server MCP nel file di configurazione di Windsurf:

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

4. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
5. Verifica l’integrazione collegando un client AI all’endpoint del server MCP.

Sicurezza delle API Key

Utilizza variabili d’ambiente per dati sensibili:

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

Claude

1. Assicurati che Go 1.21+ e Docker siano installati.
2. Compila ed esegui il server come descritto sopra.
3. Modifica la configurazione di Claude aggiungendo:

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

4. Riavvia Claude e testa la connessione MCP.

Cursor

1. Installa i prerequisiti (Go, Docker).
2. Compila ed esegui tempo-mcp-server.
3. Aggiorna la configurazione di Cursor con:

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

4. Riavvia Cursor e verifica che il server MCP appaia come strumento.

Cline

1. Installa Go 1.21+ e Docker.
2. Compila/esegui il server usando go build o Docker.
3. Aggiungi ai server MCP di Cline:

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

4. Salva le modifiche e riavvia Cline.
5. Conferma la connettività con il server MCP sulla porta specificata.

Come usare questo MCP nei flow

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow 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:

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

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

Panoramica

In base ai dati sopra, il server Tempo MCP offre un’integrazione pratica per il tracing distribuito con Grafana Tempo, ma manca di template di prompt MCP completi e definizioni di risorse, e non supporta esplicitamente campionamento o radici secondo la documentazione disponibile. Il setup è semplice per sviluppatori esperti di Go e Docker, ma il set di funzionalità MCP complessivo è limitato.

MCP Score

La nostra opinione:
Dato il set limitato di funzionalità MCP (nessun prompt/risorsa, nessun supporto esplicito a sampling/radici e nessuna licenza), ma con uno strumento funzionante e setup chiaro, questo MCP ottiene un punteggio di 3/10 per implementazione del protocollo e prontezza dell’ecosistema.