Prometheus MCP Server

Wat doet de “Prometheus” MCP Server?

De Prometheus MCP Server is een Model Context Protocol (MCP)-implementatie waarmee AI-assistenten kunnen communiceren met Prometheus-metrics via gestandaardiseerde interfaces. Door als brug te fungeren tussen AI-agenten en Prometheus, maakt deze server naadloze uitvoering van PromQL-queries mogelijk, ontdekking en verkenning van metric-gegevens, en biedt het directe toegang tot tijdreeksanalyses. Dit stelt ontwikkelaars en AI-tools in staat om monitoring te automatiseren, de gezondheid van infrastructuur te analyseren en operationele inzichten te verkrijgen zonder handmatige gegevensopvraging. Belangrijke functies zijn onder andere metric-lijstweergave, metadata-toegang, ondersteuning voor zowel instant als range-queries, en configureerbare authenticatie (basic auth of bearer token). De server is bovendien gecontaineriseerd voor eenvoudige implementatie en kan flexibel worden geïntegreerd in verschillende AI-ontwikkelworkflows.

Lijst met Prompts

Er is geen informatie over prompt-templates opgenomen in de repository.

Lijst met Resources

Er worden geen expliciete resources (zoals gedefinieerd door MCP) in de repository vermeld.

Lijst met Tools

• Voer PromQL-queries uit: Hiermee kunnen clients PromQL-queries direct op de Prometheus-server uitvoeren.
• Beschikbare metrics weergeven: Hiermee kunnen alle aanwezige metrics in de Prometheus-instantie worden getoond.
• Metadata voor metrics ophalen: Biedt gedetailleerde metadata voor een specifieke metric, ten behoeve van contextuele analyse.
• Instant-queryresultaten bekijken: Haalt realtime (instant) waarden op voor specifieke Prometheus-metrics.
• Range-queryresultaten bekijken: Haalt metricwaarden op over een opgegeven tijdsinterval met diverse stapgroottes.

Gebruikstoepassingen van deze MCP Server

• Geautomatiseerde infrastructuurmonitoring: AI-assistenten kunnen Prometheus bevragen om gezondheids- en prestatie-indicatoren te controleren, en zo het alerteren en het opsporen van afwijkingen automatiseren.
• DevOps-analyse: Ontwikkelaars kunnen de server gebruiken om historische trends, gebruikspatronen en bottlenecks te analyseren.
• Incidenttriage: Bij incidenten kunnen AI-agenten relevante metrics-snapshots en tijdsintervallen ophalen ter ondersteuning van root cause analysis.
• Aangepaste dashboardgeneratie: Metrics en metadata kunnen programmatisch worden opgehaald om dashboards te creëren of bij te werken, geïntegreerd met AI-inzichten.
• Beveiligings- en compliance-audits: Gebruik querymogelijkheden om metrics te verzamelen voor compliance-controles en rapportages, volledig geautomatiseerd via AI-workflows.

Hoe zet je het op

Windsurf

Er zijn geen specifieke instructies voor Windsurf opgenomen in de repository.

Claude

1. Zorg dat je Prometheus-server toegankelijk is vanuit de deployment-omgeving.
2. Stel omgevingsvariabelen in voor Prometheus (bijv. PROMETHEUS_URL, inloggegevens).
3. Voeg in Claude Desktop de serverconfiguratie toe aan je mcpServers-object:

   {
     "mcpServers": {
       "prometheus": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "<volledig pad naar de prometheus-mcp-server map>",
           "run",
           "src/prometheus_mcp_server/main.py"
         ],
         "env": {
           "PROMETHEUS_URL": "http://your-prometheus-server:9090",
           "PROMETHEUS_USERNAME": "your_username",
           "PROMETHEUS_PASSWORD": "your_password"
         }
       }
     }
   }
   

4. Sla de configuratie op en herstart Claude Desktop.
5. Controleer of de Prometheus-server wordt weergegeven en toegankelijk is.

Let op: Als je Error: spawn uv ENOENT ziet, specificeer dan het volledige pad naar uv of stel de omgevingsvariabele NO_UV=1 in binnen de configuratie.

Cursor

Er zijn geen specifieke instructies voor Cursor opgenomen in de repository.

Cline

Er zijn geen specifieke instructies voor Cline opgenomen in de repository.

API-sleutels beveiligen
Gevoelige waarden zoals API-sleutels, gebruikersnamen en wachtwoorden moeten via omgevingsvariabelen worden ingesteld.
Voorbeeld (in JSON-configuratie):

"env": {
  "PROMETHEUS_URL": "http://your-prometheus-server:9090",
  "PROMETHEUS_USERNAME": "your_username",
  "PROMETHEUS_PASSWORD": "your_password"
}

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. In het systeem MCP-configuratiegedeelte voeg je je MCP-servergegevens in met dit JSON-formaat:

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

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “prometheus” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL door je eigen MCP-server-URL.

Overzicht

Op basis van bovenstaande biedt Prometheus MCP Server sterke toolintegratie en duidelijke API-sleutelbeveiliging. Sommige geavanceerde MCP-functies (zoals prompts, expliciete resources, sampling en roots) zijn niet gedocumenteerd of geïmplementeerd.

Onze mening

De Prometheus MCP Server scoort goed op kern-MCP-toolondersteuning en praktische integratie, maar mist documentatie of implementatie van prompts, resources en geavanceerde MCP-functies. Het is betrouwbaar voor metriekanalyse, maar geen volledig uitgewerkt MCP-voorbeeld. Score: 6/10.

MCP Score