Prometheus MCP Server

Дайте ассистентам на базе ИИ возможность запрашивать ваши метрики Prometheus.

MCP-сервер (Протокол контекста модели), который предоставляет доступ к вашим метрикам и запросам Prometheus через стандартизированные интерфейсы MCP, позволяя ассистентам на базе ИИ выполнять запросы PromQL и анализировать данные ваших метрик.

Начало работы

Предварительные требования

• Сервер Prometheus, доступный из вашей среды
• Клиент, совместимый с MCP (Claude Desktop, VS Code, Cursor, Windsurf и т.д.)

Методы установки

Claude Desktop

Добавьте в конфигурацию Claude Desktop:

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

Claude Code

Установите через CLI Claude Code:

claude mcp add prometheus --env PROMETHEUS_URL=http://your-prometheus:9090 -- docker run -i --rm -e PROMETHEUS_URL ghcr.io/pab1it0/prometheus-mcp-server:latest

VS Code / Cursor / Windsurf

Добавьте в настройки MCP в соответствующей IDE:

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

Docker Desktop

Самый простой способ запустить MCP-сервер Prometheus — через Docker Desktop:

1. Через каталог MCP: Посетите MCP-сервер Prometheus на Docker Hub и нажмите кнопку выше.

2. Через набор инструментов MCP: Используйте расширение MCP Toolkit в Docker Desktop для обнаружения и установки сервера.

3. Настройте подключение с помощью переменных окружения (см. параметры конфигурации ниже).

Ручная настройка Docker

Запускайте напрямую с помощью Docker:

# С переменными окружения
docker run -i --rm \
-e PROMETHEUS_URL="http://your-prometheus:9090" \
ghcr.io/pab1it0/prometheus-mcp-server:latest

# С аутентификацией
docker run -i --rm \
-e PROMETHEUS_URL="http://your-prometheus:9090" \
-e PROMETHEUS_USERNAME="admin" \
-e PROMETHEUS_PASSWORD="password" \
ghcr.io/pab1it0/prometheus-mcp-server:latest

Helm Chart (Kubernetes)

Разверните в Kubernetes с помощью Helm-чарта из OCI-реестра:

helm install prometheus-mcp-server \
oci://ghcr.io/pab1it0/charts/prometheus-mcp-server \
--version 1.0.0 \
--set prometheus.url="http://prometheus:9090"

С аутентификацией:

helm install prometheus-mcp-server \
oci://ghcr.io/pab1it0/charts/prometheus-mcp-server \
--version 1.0.0 \
--set prometheus.url="http://prometheus:9090" \
--set auth.username="admin" \
--set auth.password="secret"

С пользовательским файлом значений:

helm install prometheus-mcp-server \
oci://ghcr.io/pab1it0/charts/prometheus-mcp-server \
--version 1.0.0 \
-f values.yaml

Смотрите значения чарта для полного списка доступных параметров конфигурации.

Параметры конфигурации

Доступные инструменты

Список инструментов является настраиваемым, поэтому вы можете выбрать, какие инструменты будут доступны MCP-клиенту. Это полезно, если вы не используете определенный функционал или не хотите слишком сильно загружать окно контекста.

Возможности

• Выполнение PromQL-запросов к Prometheus
• Обнаружение и изучение метрик
• Список доступных метрик
• Получение метаданных для конкретных метрик
• Поиск метаданных метрик по имени или описанию за один вызов
• Просмотр результатов мгновенных запросов
• Просмотр результатов диапазонных запросов с различными интервалами шага
• Поддержка аутентификации
• Базовая аутентификация с помощью переменных окружения
• Аутентификация Bearer-токеном с помощью переменных окружения
• Поддержка контейнеризации с Docker
• Предоставление интерактивных инструментов для ассистентов на базе ИИ

Разработка

Мы приветствуем вклад! Пожалуйста, ознакомьтесь с нашим Руководством по внесению вклада для получения подробной информации о том, как начать работу, стандарты кодирования и процесс создания запроса на слияние.

Этот проект использует uv для управления зависимостями. Установите uv, следуя инструкциям для вашей платформы:

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

Затем вы можете создать виртуальное окружение и установить зависимости с помощью:

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

Тестирование

Проект включает всесторонний набор тестов, который обеспечивает работоспособность функционала и помогает предотвратить регрессии.

Запустите тесты с помощью pytest:

# Установите зависимости для разработки
uv pip install -e ".[dev]"

# Запустите тесты
pytest

# Запустите с отчетом о покрытии
pytest --cov=src --cov-report=term-missing

При добавлении новых возможностей, пожалуйста, также добавляйте соответствующие тесты.

Лицензия

MIT