Prometheus
Prometheus MCPサーバーとは?
Prometheus MCPサーバーは、Model Context Protocol(MCP)に基づくツールで、Prometheusデータベースから大量の指標データを取得して分析するために使用されます。ユーザーは複雑なクエリを実行し、指標パターンを検索し、深いデータ分析を行うことができます。Prometheus MCPサーバーの使い方は?
インストール後、簡単なコマンドでサーバーを起動し、Claude DesktopなどのMCP対応アプリケーションに統合することができます。適用シナリオ
リアルタイム監視、パフォーマンス最適化、大規模データ分析が必要なシナリオ、例えばIT運用、システム健全性チェック、ビジネストレンド予測などに適しています。主要機能
データ検索Prometheusデータベースから特定の指標または時間範囲内のデータを取得することをサポートします。
指標分析検索された指標データに対して統計分析を行い、可視化結果を生成します。
複雑なクエリ高度なPromQLクエリを実行してデータを深く探索します。
指標検索指標の使用パターンを検索して研究します。
利点と制限
利点
大規模な指標データの高速検索と分析
複数のクエリ方式(簡単なクエリと複雑なクエリ)をサポート
他のMCP互換アプリケーションとの統合が容易
制限
一定のPromQLの知識が必要
高い同時接続要求に対してはサーバー構成の最適化が必要
使い方
Python仮想環境の準備
依存関係を分離するためにPython仮想環境を作成してアクティブ化します。
依存関係のインストール
pipがインストールされていることを確認し、requirements.txtを通じてすべての必要なパッケージをインストールします。
サーバーの起動
スクリプトを実行してMCPサーバーを起動します。
使用例
ケース1:CPU使用率データの取得Prometheusから過去1日間のCPU使用率の変化傾向を取得します。
ケース2:メモリ指標の検索すべての'memory_'で始まる指標を検索します。
よくある質問
Prometheus MCPサーバーを起動するにはどうすればいいですか?
カスタムクエリはサポートされていますか?
グラフィカルインターフェイスはありますか?
関連リソース
公式ドキュメント
Prometheusクエリ言語(PromQL)の公式ドキュメントです。
GitHubコードリポジトリ
プロジェクトのソースコードと貢献ガイドです。
Smitheryインストールチュートリアル
Smitheryを通じてPrometheus MCPサーバーを迅速にインストールする方法です。
Featured MCP Services

Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
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Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
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Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
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Python
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GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
79
4.3 points

Unity
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UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
551
5 points

Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
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Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
273
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