Integração do Tempo MCP Server

O que faz o “Tempo” MCP Server?

O Tempo MCP Server é uma implementação em Go do Model Context Protocol (MCP) que se integra ao Grafana Tempo, um backend de rastreamento distribuído. Este servidor permite que assistentes de IA consultem e analisem dados de rastreamento distribuído, permitindo que desenvolvedores obtenham insights sobre o desempenho de aplicações e rastreiem o comportamento do sistema. Ao expor definições de ferramentas compatíveis com o MCP, o Tempo MCP Server capacita clientes de IA (como o Claude Desktop) a realizar tarefas como consultar dados de rastreamento, transmitir eventos em tempo real e integrar informações de rastreamento em fluxos de desenvolvimento. Seu suporte tanto para HTTP (com SSE para atualizações em tempo real) quanto para entrada/saída padrão garante integração flexível com uma ampla variedade de plataformas e ferramentas, aprimorando a observabilidade e as capacidades de depuração para sistemas distribuídos modernos.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt foi encontrado no repositório.

Lista de Recursos

Nenhum recurso MCP explícito foi listado no repositório.

Lista de Ferramentas

• Tempo Query Tool
  • Permite que clientes de IA consultem e analisem dados de rastreamento distribuído do Grafana Tempo. Esta ferramenta fornece acesso programático aos dados de rastreamento, permitindo inspeção detalhada do desempenho e comportamento do sistema via interface MCP.

Casos de Uso deste MCP Server

• Análise de Rastreamento Distribuído
  • Desenvolvedores podem usar assistentes de IA para consultar e visualizar dados de rastreamento do Grafana Tempo, ajudando a identificar gargalos de desempenho e depurar sistemas distribuídos de forma mais eficaz.
• Streaming de Eventos em Tempo Real
  • Ao usar o endpoint SSE, usuários podem transmitir eventos de rastreamento em tempo real, facilitando o monitoramento da saúde do sistema e respostas rápidas a problemas conforme surgem.
• Integração com Ferramentas de Desenvolvimento de IA
  • O servidor MCP pode ser integrado a clientes de IA como o Claude Desktop, permitindo consultas contextuais de rastreamento e automação de tarefas de observabilidade dentro de fluxos de trabalho de desenvolvimento.
• Depuração Automatizada
  • Ferramentas baseadas em IA podem utilizar os dados de rastreamento do Tempo para sugerir correções, destacar anomalias ou fornecer resumos da execução do sistema, acelerando o processo de depuração.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que Go 1.21+ e Docker estão instalados.
2. Compile o servidor:

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

3. Adicione a configuração do MCP server no arquivo de configuração do Windsurf:

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

4. Salve a configuração e reinicie o Windsurf.
5. Verifique a integração conectando um cliente de IA ao endpoint do MCP server.

Protegendo Chaves de API

Use variáveis de ambiente para dados sensíveis:

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

Claude

1. Certifique-se de que Go 1.21+ e Docker estão instalados.
2. Compile e execute o servidor conforme descrito acima.
3. Edite a configuração do Claude para adicionar:

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

4. Reinicie o Claude e teste a conexão MCP.

Cursor

1. Instale os pré-requisitos (Go, Docker).
2. Compile e execute tempo-mcp-server.
3. Atualize a configuração do Cursor com:

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

4. Reinicie o Cursor e verifique se o servidor MCP aparece como ferramenta.

Cline

1. Instale Go 1.21+ e Docker.
2. Compile/execute o servidor usando go build ou Docker.
3. Adicione à configuração de MCP servers do Cline:

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

4. Salve as alterações e reinicie o Cline.
5. Confirme a conectividade com o MCP server na porta especificada.

Como usar este MCP dentro dos fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo do FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Depois de configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar “tempo” pelo nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Com base nos dados acima, o Tempo MCP Server oferece uma integração prática para rastreamento distribuído com o Grafana Tempo, porém carece de templates de prompt MCP abrangentes e definições de recursos, e não suporta explicitamente amostragem ou roots conforme a documentação disponível. A configuração é direta para desenvolvedores familiarizados com Go e Docker, mas o conjunto de funcionalidades MCP é limitado.

Pontuação MCP

Nossa opinião:
Dado o conjunto limitado de funcionalidades MCP (sem prompts/recursos, sem suporte explícito a amostragem/roots e sem licença), mas com uma ferramenta funcional e setup claro, este MCP recebe 3/10 em implementação geral do protocolo e prontidão para o ecossistema.