Prometheus Mcp Server

Was ist der Prometheus MCP Server?

Der ### Prometheus MCP Server ist ein Model Context Protocol (MCP) Server, der entwickelt wurde, um KI-Assistenten das Abfragen und Analysieren von Prometheus-Metriken über standardisierte Schnittstellen zu erleichtern. Dieser Server fungiert als Brücke und ermöglicht eine nahtlose Interaktion zwischen KI-Systemen und den umfangreichen Daten, die von Prometheus, einem leistungsstarken Überwachungs- und Alarmsystem, das häufig in cloud-nativen Umgebungen verwendet wird, bereitgestellt werden.

Funktionen des Prometheus MCP Servers

Standardisierte Schnittstellen: Der Server bietet eine Reihe von standardisierten APIs, die es KI-Assistenten ermöglichen, Prometheus-Metriken einfach zuzugreifen und zu manipulieren.
Echtzeit-Datenzugriff: Benutzer können Metriken in Echtzeit abfragen, was sofortige Einblicke und Entscheidungsfindung ermöglicht.
Integrationsfreundlich: Entwickelt, um reibungslos mit bestehenden KI-Systemen und Prometheus-Setups zu integrieren, wodurch die Gesamtfunktionalität verbessert wird, ohne umfangreiche Änderungen vorzunehmen.
Open Source: Als öffentliches Repository fördert es Gemeinschaftsbeiträge und Verbesserungen und schafft ein kollaboratives Entwicklungsumfeld.
Skalierbarkeit: Die Architektur unterstützt das Skalieren und ist somit für kleine und große Bereitstellungen geeignet.

So verwenden Sie den Prometheus MCP Server

Installation: Klonen Sie das Repository von GitHub und folgen Sie den Installationsanweisungen in der Dokumentation.
Konfiguration: Richten Sie den Server ein, indem Sie die erforderlichen Parameter konfigurieren, um eine Verbindung zu Ihrer Prometheus-Instanz herzustellen.
API-Zugriff: Nutzen Sie die bereitgestellten APIs, um Abfragen von Ihrem KI-Assistenten an den Prometheus MCP Server zu senden.
Datenanalyse: Analysieren Sie die zurückgegebenen Metriken und integrieren Sie sie in Ihre KI-Workflows, um die Entscheidungsfähigkeit zu verbessern.
Gemeinschaftsunterstützung: Engagieren Sie sich mit der Gemeinschaft für Unterstützung, Funktionsanfragen und Beiträge zum Projekt.

Häufig gestellte Fragen

Was ist der Zweck des Prometheus MCP Servers?

Der Hauptzweck des Prometheus MCP Servers besteht darin, KI-Assistenten zu ermöglichen, Prometheus-Metriken über standardisierte Schnittstellen abzufragen und zu analysieren, wodurch die Fähigkeiten von KI in datengestützten Umgebungen verbessert werden.

Ist der Prometheus MCP Server Open Source?

Ja, der Prometheus MCP Server ist ein Open-Source-Projekt, das es Benutzern ermöglicht, zu seiner Entwicklung und Verbesserung beizutragen.

Wie kann ich zum Prometheus MCP Server beitragen?

Sie können beitragen, indem Sie das Repository forken, Verbesserungen vornehmen und Pull-Requests einreichen. Darüber hinaus können Sie Probleme melden oder Funktionen über die GitHub-Issues-Seite vorschlagen.

Was sind die Systemanforderungen für den Betrieb des Prometheus MCP Servers?

Der Server benötigt eine kompatible Umgebung mit Zugriff auf eine Prometheus-Instanz. Spezifische Anforderungen finden Sie in der Dokumentation im Repository.

Kann ich den Prometheus MCP Server mit anderen Überwachungstools verwenden?

Obwohl er hauptsächlich für Prometheus entwickelt wurde, ermöglicht die Architektur eine potenzielle Integration mit anderen Überwachungstools, abhängig von den spezifischen Anwendungsfällen und Anforderungen.

A Model Context Protocol (MCP) server for Prometheus.

This provides access to your Prometheus metrics and queries through standardized MCP interfaces, allowing AI assistants to execute PromQL queries and analyze your metrics data.

Features

The list of tools is configurable, so you can choose which tools you want to make available to the MCP client. This is useful if you don't use certain functionality or if you don't want to take up too much of the context window.

Usage

Ensure your Prometheus server is accessible from the environment where you'll run this MCP server.
Configure the environment variables for your Prometheus server, either through a .env file or system environment variables:

### Required: Prometheus configuration
PROMETHEUS_URL=http://your-prometheus-server:9090

### Optional: Authentication credentials (if needed)
### Choose one of the following authentication methods if required:

### For basic auth
PROMETHEUS_USERNAME=your_username
PROMETHEUS_PASSWORD=your_password

### For bearer token auth
PROMETHEUS_TOKEN=your_token

### Optional: For multi-tenant setups like Cortex, Mimir or Thanos
ORG_ID=your_organization_id

Add the server configuration to your client configuration file. For example, for Claude Desktop:

{
  "mcpServers": {
    "prometheus": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "PROMETHEUS_URL",
        "ghcr.io/pab1it0/prometheus-mcp-server:latest"
      ],
      "env": {
        "PROMETHEUS_URL": "<url>"
      }
    }
  }
}

Development

Contributions are welcome! Please open an issue or submit a pull request if you have any suggestions or improvements.

This project uses uv to manage dependencies. Install uv following the instructions for your platform:

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

You can then create a virtual environment and install the dependencies with:

uv venv
source .venv/bin/activate  # On Unix/macOS
.venv\Scripts\activate     # On Windows
uv pip install -e .

Project Structure

The project has been organized with a src directory structure:

prometheus-mcp-server/
├── src/
│   └── prometheus_mcp_server/
│       ├── __init__.py      # Package initialization
│       ├── server.py        # MCP server implementation
│       ├── main.py          # Main application logic
├── Dockerfile               # Docker configuration
├── docker-compose.yml       # Docker Compose configuration
├── .dockerignore            # Docker ignore file
├── pyproject.toml           # Project configuration
└── README.md                # This file

Testing

The project includes a comprehensive test suite that ensures functionality and helps prevent regressions.

Run the tests with pytest:

### Install development dependencies
uv pip install -e ".[dev]"

### Run the tests
pytest

### Run with coverage report
pytest --cov=src --cov-report=term-missing

Tests are organized into:

Configuration validation tests
Server functionality tests
Error handling tests
Main application tests

When adding new features, please also add corresponding tests.

Tools

License

MIT

Serverkonfiguration

{
  "mcpServers": {
    "prometheus-mcp-server": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/metorial/mcp-container--pab1it0--prometheus-mcp-server--prometheus-mcp-server",
        "prometheus-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "PROMETHEUS_URL": "prometheus-url",
        "PROMETHEUS_USERNAME": "prometheus-username",
        "PROMETHEUS_PASSWORD": "prometheus-password"
      }
    }
  }
}

Projektinfo

Autor

pab1it0