Prometheus

Recupera y analiza datos de series temporales de bases de datos Prometheus usando consultas PromQL.

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Prueba este MCPPatrocinado

Documentación

Servidor MCP para Prometheus

smithery badge

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para recuperar datos de bases de datos Prometheus. Este servidor MCP permite que los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) invoquen funciones de herramienta que recuperan y analizan grandes cantidades de datos de métricas, buscan el uso de métricas, ejecutan consultas complejas y realizan otras tareas relacionadas a través de rutas predefinidas con control mejorado sobre el uso.

  • Recuperación de Datos: Obtén métricas específicas o rangos de datos de Prometheus.
  • Análisis de Métricas: Realiza análisis estadísticos sobre métricas recuperadas.
  • Búsqueda de Uso: Encuentra y explora patrones de uso de métricas.
  • Consultas Complejas: Ejecuta consultas avanzadas de PromQL para una exploración profunda de datos.

Capacidades

✅ Recupera información completa de métricas, incluidos nombres y descripciones, de Prometheus

✅ Obtén y analiza datos de métricas específicas usando nombres de métricas

✅ Analiza datos de métricas dentro de rangos de tiempo personalizados

🚧 Filtra y empareja datos usando etiquetas específicas (en desarrollo)

⏳ Funciones adicionales planificadas...

Comenzando

La ejecución de MCP requiere un entorno virtual de python (venv); todos los paquetes deben instalarse en este venv para que el servidor MCP pueda iniciarse automáticamente.

Instalación mediante Smithery

Para instalar automáticamente el Servidor MCP de Prometheus para Claude Desktop mediante Smithery:

npx -y @smithery/cli install @CaesarYangs/prometheus_mcp_server --client claude

Instalación Manual

Prepara el entorno de python

cd ./src/prometheus_mcp_server
python3 -m venv .venv

# linux/macos:
source .venv/bin/activate

# windows:
.venv\Scripts\activate

Entonces está listo para usarse como un entorno de python dedicado.

Instala los paquetes requeridos

Asegúrate de que pip esté instalado correctamente. Si tu venv se instaló sin pip, instálalo manualmente usando:

wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
python3 get-pip.py

Luego instala todos los paquetes requeridos:

pip install -r requirements.txt

Uso

Con Entorno Cursor

Listo para actualizarse dependiendo de un entorno Cursor más fácil de usar.

Configura esto en la sección MCP en la Configuración de Cursor:

uv --directory /path/to/prometheus_mcp_server run server.py

Con Cliente MCP (incluye Claude Desktop)

Configura la aplicación de Claude Desktop en ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json(macos)

{
    "mcpServers": {
        "prometheus": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "/path/to/prometheus_mcp_server",
                "run",
                "server.py"
            ],
            "env": {
                "PROMETHEUS_HOST": "http://localhost:9090"
            }
        }
    }
}

Servidor MCP Independiente

Inicia este servidor MCP solo:

método uv

uv --directory /path/to/prometheus_mcp_server run server.py

Esta también es una forma de asegurarse de que este servidor MCP pueda iniciarse automáticamente, ya que Claude Desktop usa este método de script ux para iniciar cuando la aplicación se abre.

método regular de python

python3 server.py

Contribuciones

¡Las contribuciones son bienvenidas! Aquí tienes una guía rápida:

  1. Haz un fork del repositorio
  2. Crea tu rama de características (git checkout -b feature/AmazingFeature)
  3. Haz commit de tus cambios (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
  4. Haz push a la rama (git push origin feature/AmazingFeature)
  5. Abre una Solicitud de Extracción (Pull Request)

Para cambios importantes, abre primero un issue para discutir lo que te gustaría cambiar.

¡Gracias por tus contribuciones!

Licencia

Licencia MIT

Referencias y Agradecimientos

Este proyecto fue inspirado por o usa código de los siguientes proyectos de código abierto: