Integracja z serwerem Tempo MCP

Co robi serwer “Tempo” MCP?

Serwer Tempo MCP to implementacja Model Context Protocol (MCP) napisana w Go, która integruje się z Grafana Tempo, backendem śledzenia rozproszonego. Serwer ten umożliwia asystentom AI zadawanie zapytań i analizę danych o śledzeniu rozproszonym, pozwalając deweloperom uzyskiwać wgląd w wydajność aplikacji i śledzić zachowanie systemu. Udostępniając definicje narzędzi kompatybilnych z MCP, serwer Tempo MCP umożliwia klientom AI (takim jak Claude Desktop) wykonywanie zadań takich jak zapytania o dane śladów, strumieniowanie zdarzeń na żywo czy integrację informacji śledzących z przepływami deweloperskimi. Obsługa zarówno HTTP (z SSE dla aktualizacji w czasie rzeczywistym), jak i standardowego wejścia/wyjścia zapewnia elastyczną integrację z szerokim wachlarzem platform i narzędzi, zwiększając obserwowalność i możliwości debugowania nowoczesnych systemów rozproszonych.

Lista promptów

W repozytorium nie znaleziono szablonów promptów.

Lista zasobów

W repozytorium nie wymieniono jawnych zasobów MCP.

Lista narzędzi

• Tempo Query Tool
  • Pozwala klientom AI na zadawanie zapytań i analizę danych śledzenia rozproszonego z Grafana Tempo. To narzędzie umożliwia programowy dostęp do danych śladów, pozwalając na dogłębną inspekcję wydajności i zachowania systemu przez interfejs MCP.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Analiza śledzenia rozproszonego
  • Deweloperzy mogą używać asystentów AI do zapytań i wizualizacji danych śladów z Grafana Tempo, co pomaga identyfikować wąskie gardła wydajności i skuteczniej debugować systemy rozproszone.
• Strumieniowanie zdarzeń w czasie rzeczywistym
  • Dzięki wykorzystaniu endpointu SSE użytkownicy mogą strumieniować zdarzenia śledzenia na żywo, co ułatwia monitorowanie stanu systemu i szybką reakcję na pojawiające się problemy.
• Integracja z narzędziami deweloperskimi AI
  • Serwer MCP można zintegrować z klientami AI, takimi jak Claude Desktop, umożliwiając kontekstowe zapytania śledzące i automatyzację zadań obserwowalności w codziennej pracy dewelopera.
• Automatyczne debugowanie
  • Narzędzia oparte o AI mogą wykorzystywać dane śladów z Tempo do sugerowania poprawek, wskazywania anomalii lub przygotowywania podsumowań wykonania systemu, przyspieszając tym samym proces debugowania.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowane Go 1.21+ oraz Docker.
2. Zbuduj serwer:

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

3. Dodaj konfigurację serwera MCP do pliku konfiguracyjnego Windsurf:

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

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj integrację, łącząc klienta AI z endpointem serwera MCP.

Zabezpieczanie kluczy API

Używaj zmiennych środowiskowych dla danych wrażliwych:

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

Claude

1. Upewnij się, że masz zainstalowane Go 1.21+ oraz Docker.
2. Zbuduj i uruchom serwer jak opisano powyżej.
3. Edytuj konfigurację Claude, dodając:

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

4. Zrestartuj Claude i przetestuj połączenie z MCP.

Cursor

1. Zainstaluj wymagane narzędzia (Go, Docker).
2. Zbuduj i uruchom tempo-mcp-server.
3. Zaktualizuj konfigurację Cursor:

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

4. Zrestartuj Cursor i sprawdź, czy serwer MCP pojawia się jako narzędzie.

Cline

1. Zainstaluj Go 1.21+ oraz Docker.
2. Zbuduj/uruchom serwer przy użyciu go build lub Dockera.
3. Dodaj do konfiguracji serwerów MCP w Cline:

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

4. Zapisz zmiany i zrestartuj Cline.
5. Potwierdź połączenie z serwerem MCP na wskazanym porcie.

Jak używać tego MCP w przepływach

Wykorzystanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z przepływem FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połącz go ze swoim agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wklej dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić “tempo” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i podmienić URL na adres swojego serwera MCP.

Przegląd

Na podstawie powyższych danych Tempo MCP Server oferuje praktyczną integrację śledzenia rozproszonego z Grafana Tempo, lecz brakuje mu pełnych szablonów promptów MCP, definicji zasobów oraz nie obsługuje jawnie sampling/roots zgodnie z dostępną dokumentacją. Konfiguracja jest prosta dla deweloperów znających Go i Docker, natomiast ogólny zakres funkcji MCP jest ograniczony.

Ocena MCP

Nasza opinia:
Ze względu na ograniczony zestaw funkcji MCP (brak promptów/zasobów, brak wsparcia sampling/roots, brak licencji), ale z działającym narzędziem i jasną konfiguracją, ten MCP otrzymuje 3/10 za ogólną implementację protokołu i gotowość ekosystemu.