VictoriaMetrics MCP Server

O que faz o servidor MCP “VictoriaMetrics”?

O VictoriaMetrics MCP Server é uma implementação do Model Context Protocol (MCP) projetada para conectar assistentes de IA ao banco de dados de séries temporais VictoriaMetrics. Este servidor atua como um middleware, permitindo que agentes de IA e ferramentas de desenvolvimento interajam com o VictoriaMetrics por meio de interfaces MCP padronizadas. Ao fazer a ponte entre clientes de IA e o VictoriaMetrics, ele possibilita fluxos de trabalho avançados, como consultas de métricas, gerenciamento de dados de séries temporais e integração de insights de monitoramento diretamente em processos orientados por IA. Essa conectividade simplifica tarefas como consultas ao banco de dados, análise de dados em tempo real e automação da recuperação de métricas, oferecendo aos desenvolvedores uma poderosa ferramenta para incorporar dados externos em suas aplicações e fluxos de trabalho LLM.

Lista de Prompts

Nenhum modelo de prompt está documentado ou mencionado no conteúdo disponível do repositório.

Lista de Recursos

Nenhum recurso explícito está documentado ou listado no conteúdo disponível do repositório.

Lista de Ferramentas

Nenhuma ferramenta está diretamente listada ou descrita no conteúdo disponível do repositório ou arquivos do servidor.

Casos de Uso deste MCP Server

• Gerenciamento de Banco de Dados: Permite que agentes de IA interajam com o banco de dados VictoriaMetrics para consulta e gerenciamento de dados de séries temporais.
• Integração com Monitoramento: Possibilita a integração de métricas em tempo real do VictoriaMetrics em assistentes inteligentes ou fluxos de trabalho.
• Análise de Séries Temporais: Suporta análise e interpretação orientada por IA de séries temporais, útil para detecção de anomalias e análise de tendências.
• Automação da Recuperação de Métricas: Facilita a automação da obtenção de métricas e insights relevantes para aplicações, dashboards ou sistemas de alerta.
• Aumento de Dados Contextuais: Enriquece LLMs e agentes fornecendo dados contextuais de monitoramento diretamente do VictoriaMetrics.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que pré-requisitos como Node.js estejam instalados.
2. Localize o arquivo de configuração do Windsurf.
3. Adicione o VictoriaMetrics MCP Server usando o seguinte trecho JSON:

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

4. Salve a configuração e reinicie o Windsurf.
5. Verifique a configuração checando o status do servidor.

Protegendo chaves de API

Utilize variáveis de ambiente para proteger as chaves de 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. Instale os pré-requisitos necessários.
2. Abra o arquivo de configuração do Claude.
3. Adicione a seguinte configuração:

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

4. Salve e reinicie o serviço Claude.
5. Confirme a conectividade com o servidor MCP.

Protegendo chaves de API

Igual ao exemplo acima.

Cursor

1. Certifique-se de que Node.js e outras dependências estejam instalados.
2. Edite o arquivo de configuração do Cursor.
3. Insira a entrada do servidor MCP:

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

4. Salve e reinicie o Cursor.
5. Valide que o servidor MCP está em execução.

Protegendo chaves de API

Igual ao exemplo acima.

Cline

1. Prepare seu ambiente (instale Node.js, etc.).
2. Abra a configuração do Cline.
3. Adicione o bloco do VictoriaMetrics MCP Server:

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

4. Salve as alterações e reinicie o Cline.
5. Verifique a configuração via logs ou verificações de status.

Protegendo chaves de API

Igual ao exemplo acima.

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo 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 MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

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

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

Visão Geral

Com base nas tabelas acima, o VictoriaMetrics MCP Server oferece documentação básica e instruções padrão de configuração, mas carece de informações detalhadas sobre prompts, recursos e ferramentas. Seu valor central reside em sua função de ponte com o VictoriaMetrics, mas se beneficiaria de uma documentação mais abrangente. Eu daria a este MCP uma nota 4/10 em seu estado atual quanto à completude e facilidade de uso para desenvolvedores.

Pontuação do MCP