Prometheus Mcp Server

Что такое сервер Prometheus MCP?

Сервер ### Prometheus MCP — это сервер протокола контекста модели (MCP), предназначенный для упрощения работы ИИ-ассистентов с запросами и анализом метрик Prometheus через стандартизированные интерфейсы. Этот сервер служит мостом, позволяя бесшовное взаимодействие между ИИ-системами и богатыми данными, предоставляемыми Prometheus, мощным инструментом мониторинга и оповещения, широко используемым в облачных средах.

Особенности сервера Prometheus MCP

Стандартизированные интерфейсы: Сервер предоставляет набор стандартизированных API, которые позволяют ИИ-ассистентам легко получать доступ и манипулировать метриками Prometheus.
Доступ к данным в реальном времени: Пользователи могут запрашивать метрики в реальном времени, что позволяет получать немедленные инсайты и принимать решения.
Дружественная интеграция: Разработан для плавной интеграции с существующими ИИ-системами и настройками Prometheus, улучшая общую функциональность без необходимости в значительных изменениях.
Открытый исходный код: Будучи публичным репозиторием, он поощряет вклад сообщества и улучшения, способствуя совместной среде разработки.
Масштабируемость: Архитектура поддерживает масштабирование, что делает её подходящей как для малых, так и для крупных развертываний.

Как использовать сервер Prometheus MCP

Установка: Клонируйте репозиторий с GitHub и следуйте инструкциям по установке, указанным в документации.
Конфигурация: Настройте сервер, конфигурируя необходимые параметры для подключения к вашему экземпляру Prometheus.
Доступ к API: Используйте предоставленные API для отправки запросов от вашего ИИ-ассистента к серверу Prometheus MCP.
Анализ данных: Анализируйте возвращенные метрики и интегрируйте их в ваши ИИ-рабочие процессы для улучшения возможностей принятия решений.
Поддержка сообщества: Взаимодействуйте с сообществом для получения поддержки, запросов на функции и вкладов в проект.

Часто задаваемые вопросы

Какова цель сервера Prometheus MCP?

Основная цель сервера Prometheus MCP — позволить ИИ-ассистентам запрашивать и анализировать метрики Prometheus через стандартизированные интерфейсы, улучшая возможности ИИ в средах, основанных на данных.

Является ли сервер Prometheus MCP открытым исходным кодом?

Да, сервер Prometheus MCP является проектом с открытым исходным кодом, что позволяет пользователям вносить вклад в его разработку и улучшение.

Как я могу внести вклад в сервер Prometheus MCP?

Вы можете внести вклад, форкнув репозиторий, внося улучшения и отправляя запросы на слияние. Кроме того, вы можете сообщать о проблемах или предлагать функции через страницу проблем GitHub.

Каковы системные требования для работы сервера Prometheus MCP?

Сервер требует совместимой среды с доступом к экземпляру Prometheus. Конкретные требования можно найти в документации в репозитории.

Могу ли я использовать сервер Prometheus MCP с другими инструментами мониторинга?

Хотя он в первую очередь предназначен для Prometheus, архитектура позволяет потенциальную интеграцию с другими инструментами мониторинга, в зависимости от конкретного случая использования и требований.

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

Конфигурация сервера

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Информация о проекте

Автор

pab1it0