Prometheus

🚀 Prometheus MCP 服務器

一個用於從Prometheus數據庫獲取數據的模型上下文協議（MCP）服務器。此MCP服務器使大型語言模型（LLMs）能夠調用工具函數，執行檢索大量指標數據、搜索指標使用情況、執行復雜查詢等相關任務，並通過預定義路由實現對使用的增強控制。

🚀 快速開始

運行MCP需要一個Python虛擬環境（venv），所有包都應該安裝到此venv環境中，以便MCP服務器可以自動啟動。

通過Smithery安裝

要通過Smithery自動安裝Prometheus MCP Server for Claude Desktop：

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

手動安裝

準備Python環境

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

# 適用於Linux/macOS:
source .venv/bin/activate

# 適用於Windows:
.venv\Scripts\activate

然後準備好作為專用的Python環境使用。

安裝所需的包 確保pip正確安裝。如果您的venv環境中未包含pip，則手動安裝：

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

然後安裝所有必需的包：

pip install -r requirements.txt

✨ 主要特性

• 數據檢索：從Prometheus獲取特定指標或時間段內的數據。
• 指標分析：對檢索到的指標進行統計分析。
• 使用情況搜索：查找和探索指標使用模式。
• 複雜查詢：執行高級PromQL查詢以進行深入的數據探索。

✅ 獲取Prometheus中的全面指標信息，包括名稱和描述 ✅ 通過指標名稱獲取並分析特定指標數據 ✅ 在自定義時間範圍內分析指標數據 🚧 使用特定標籤過濾和匹配數據（開發中） ⏳ 計劃增加更多功能...

💻 使用示例

基礎用法

與Cursor Env一起使用

準備好根據更易於使用的Cursor環境進行更新。 在Cursor設置中的MCP部分設置如下：

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

帶有MCP客戶端（包括Claude Desktop）

配置您的Claude Desktop應用程序的配置文件位於~/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"
            }
        }
    }
}

單獨運行MCP服務器

使用uv方法

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

這也是確保此MCP服務器可以自動啟動的一種方法，因為Claude Desktop會使用此ux腳本來在應用程序啟動時啟動。

常規Python方法

python3 server.py

🤝 貢獻

歡迎貢獻！以下是快速指南：

1. 叉倉庫
2. 創建功能分支（git checkout -b feature/AmazingFeature）
3. 提交更改（git commit -m 'Add some AmazingFeature'）
4. 推送到分支（git push origin feature/AmazingFeature）

📚 詳細文檔

如需瞭解更多信息，請訪問項目地址：https://github.com/yourusername/prometheus-mcp-server

此文檔介紹了Prometheus MCP服務器的功能、安裝和使用方法，以及如何為項目做出貢獻。希望對您有所幫助！