Prometheus

🚀 Prometheus MCP 服务器

一个用于从Prometheus数据库获取数据的模型上下文协议（MCP）服务器。此MCP服务器使大型语言模型（LLMs）能够调用工具函数，执行检索大量指标数据、搜索指标使用情况、执行复杂查询等相关任务，并通过预定义路由实现对使用的增强控制。

🚀 快速开始

运行MCP需要一个Python虚拟环境（venv），所有包都应该安装到此venv环境中，以便MCP服务器可以自动启动。

通过Smithery安装

要通过Smithery自动安装Prometheus MCP Server for Claude Desktop：

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

手动安装

准备Python环境

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

# 适用于Linux/macOS:
source .venv/bin/activate

# 适用于Windows:
.venv\Scripts\activate

然后准备好作为专用的Python环境使用。

安装所需的包 确保pip正确安装。如果您的venv环境中未包含pip，则手动安装：

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

然后安装所有必需的包：

pip install -r requirements.txt

✨ 主要特性

• 数据检索：从Prometheus获取特定指标或时间段内的数据。
• 指标分析：对检索到的指标进行统计分析。
• 使用情况搜索：查找和探索指标使用模式。
• 复杂查询：执行高级PromQL查询以进行深入的数据探索。

✅ 获取Prometheus中的全面指标信息，包括名称和描述 ✅ 通过指标名称获取并分析特定指标数据 ✅ 在自定义时间范围内分析指标数据 🚧 使用特定标签过滤和匹配数据（开发中） ⏳ 计划增加更多功能...

💻 使用示例

基础用法

与Cursor Env一起使用

准备好根据更易于使用的Cursor环境进行更新。 在Cursor设置中的MCP部分设置如下：

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

带有MCP客户端（包括Claude Desktop）

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

单独运行MCP服务器

使用uv方法

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

这也是确保此MCP服务器可以自动启动的一种方法，因为Claude Desktop会使用此ux脚本来在应用程序启动时启动。

常规Python方法

python3 server.py

🤝 贡献

欢迎贡献！以下是快速指南：

1. 叉仓库
2. 创建功能分支（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）

📚 详细文档

如需了解更多信息，请访问项目地址：https://github.com/yourusername/prometheus-mcp-server

此文档介绍了Prometheus MCP服务器的功能、安装和使用方法，以及如何为项目做出贡献。希望对您有所帮助！