VictoriaMetrics MCP Server

Co robi serwer “VictoriaMetrics” MCP?

VictoriaMetrics MCP Server to implementacja Model Context Protocol (MCP) zaprojektowana do łączenia asystentów AI z bazą danych szeregów czasowych VictoriaMetrics. Serwer ten działa jako pośrednik, umożliwiając agentom AI i narzędziom deweloperskim interakcję z VictoriaMetrics poprzez standaryzowane interfejsy MCP. Dzięki połączeniu klientów AI z VictoriaMetrics, umożliwia usprawnione przepływy programistyczne, takie jak zapytania o metryki, zarządzanie danymi szeregów czasowych oraz integrację wglądu monitoringu bezpośrednio z procesami opartymi na AI. To połączenie upraszcza zadania takie jak zapytania do bazy danych, analiza danych w czasie rzeczywistym czy automatyzacja pobierania metryk, oferując deweloperom potężne narzędzie do włączania zewnętrznych danych w aplikacje i przepływy LLM.

Lista promptów

Brak udokumentowanych lub opisanych szablonów promptów w dostępnej zawartości repozytorium.

Lista zasobów

Brak udokumentowanych lub wymienionych zasobów w dostępnej zawartości repozytorium.

Lista narzędzi

Brak bezpośrednio wymienionych lub opisanych narzędzi w repozytorium lub plikach serwera.

Przykłady użycia tego serwera MCP

• Zarządzanie bazą danych: Umożliwia agentom AI interakcję z bazą VictoriaMetrics w celu zapytań i zarządzania danymi szeregów czasowych.
• Integracja monitoringu: Pozwala na integrację metryk w czasie rzeczywistym z VictoriaMetrics do inteligentnych asystentów lub przepływów pracy.
• Analiza szeregów czasowych: Wspiera analizy i interpretacje danych szeregów czasowych przez AI, przydatne do detekcji anomalii i analizy trendów.
• Automatyzacja pobierania metryk: Ułatwia automatyczne pobieranie istotnych metryk i wniosków do aplikacji, dashboardów lub systemów alarmowych.
• Kontekstowe wzbogacenie danych: Wzmacnia LLM i agentów poprzez dostarczanie kontekstowych danych monitoringowych bezpośrednio z VictoriaMetrics.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że wymagane narzędzia, takie jak Node.js, są zainstalowane.
2. Zlokalizuj swój plik konfiguracyjny Windsurf.
3. Dodaj VictoriaMetrics MCP Server używając poniższego fragmentu JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "victoriametrics": {
         "command": "npx",
         "args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj poprawność konfiguracji sprawdzając status serwera.

Zabezpieczanie kluczy API

Użyj zmiennych środowiskowych do zabezpieczania kluczy API:

{
  "mcpServers": {
    "victoriametrics": {
      "command": "npx",
      "args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "VICTORIAMETRICS_API_KEY": "${VICTORIAMETRICS_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${VICTORIAMETRICS_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Zainstaluj wymagane narzędzia.
2. Otwórz plik konfiguracyjny dla Claude.
3. Dodaj poniższą konfigurację:

   {
     "mcpServers": {
       "victoriametrics": {
         "command": "npx",
         "args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz i zrestartuj usługę Claude.
5. Potwierdź połączenie z serwerem MCP.

Zabezpieczanie kluczy API

Tak samo jak powyżej.

Cursor

1. Upewnij się, że Node.js oraz inne zależności są zainstalowane.
2. Edytuj plik konfiguracyjny Cursor.
3. Wstaw wpis serwera MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "victoriametrics": {
         "command": "npx",
         "args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz i zrestartuj Cursor.
5. Zweryfikuj, że serwer MCP działa.

Zabezpieczanie kluczy API

Tak samo jak powyżej.

Cline

1. Przygotuj środowisko (zainstaluj Node.js itd.).
2. Otwórz konfigurację Cline.
3. Dodaj blok VictoriaMetrics MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "victoriametrics": {
         "command": "npx",
         "args": ["@victoriametrics/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz zmiany i zrestartuj Cline.
5. Zweryfikuj konfigurację przez logi lub sprawdzenie statusu.

Zabezpieczanie kluczy API

Tak samo jak powyżej.

Jak używać tego MCP w przepływach

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie FlowHunt, dodaj komponent MCP do swojego przepływu i połącz go ze swoim agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracyjny. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wstaw dane serwera MCP w formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zamienić “victoriametrics” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP oraz podać własny URL do serwera MCP.

Podsumowanie

Na podstawie powyższych tabel serwer VictoriaMetrics MCP oferuje podstawową dokumentację i standardowe instrukcje konfiguracji, lecz brakuje bardziej szczegółowych informacji o promptach, zasobach i narzędziach. Jego główną wartością jest rola mostu do VictoriaMetrics, jednak zyskałby na bardziej rozbudowanej dokumentacji. Oceniam ten MCP na 4/10 pod względem kompletności i przyjazności dla deweloperów.

Ocena MCP