Prometheus MCP
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Prometheus MCP

一个Prometheus MCP服务器的概念验证项目,用于与Claude AI集成,实现监控数据的可视化展示。
2分
11.1K

什么是Prometheus MCP?

Prometheus MCP 是一座连接 Prometheus 监控系统与人工智能助手的桥梁,利用模型上下文协议(MCP),使 AI 助手能够查询和可视化 Prometheus 的度量数据。

如何使用Prometheus MCP?

该服务器作为后台进程运行,将 MCP 请求转换为 Prometheus 查询,并以 AI 助手可理解的格式返回结果。

应用场景

适用于运维团队,通过对话式 AI 接口监控基础设施度量数据。

主要功能

Prometheus 集成
无缝连接到现有的 Prometheus 监控系统。
MCP 协议支持
实现模型上下文协议,与 AI 助手交互。
度量查询功能
将复杂的查询转换为 Prometheus 查询语言(PromQL)。

优缺点

使用指南

使用示例

常见问题

需要 Prometheus 已经安装吗?
支持哪些AI助手?
如何处理复杂的查询?

更多资源

MCP 快速入门指南
官方文档,介绍如何设置和测试服务器。
演示视频
展示Prometheus MCP 功能的视频。
Claude 示例对话
展示与Claude 的集成示例。

安装

复制以下命令到你的Client进行配置
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。

替代品

R
Rsdoctor
Rsdoctor 是一款专为 Rspack 生态系统打造的构建分析工具,全面兼容 webpack,提供可视化构建分析、多维度性能诊断及智能优化建议,帮助开发者提升构建效率与工程质量。
TypeScript
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N
Next Devtools MCP
Next.js开发工具MCP服务器,为Claude、Cursor等AI编程助手提供Next.js开发工具和实用程序,包括运行时诊断、开发自动化和文档访问功能。
TypeScript
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T
Testkube
Testkube是一个面向云原生应用的测试编排与执行框架,提供统一平台来定义、运行和分析测试,支持现有测试工具和Kubernetes基础设施。
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M
MCP Windbg
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Python
7.4K
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R
Runno
Runno是一个JavaScript工具包集合,用于在浏览器和Node.js等环境中安全地运行多种编程语言的代码,通过WebAssembly和WASI实现沙盒化执行,支持Python、Ruby、JavaScript、SQLite、C/C++等语言,并提供Web组件、MCP服务器等集成方式。
TypeScript
4.7K
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N
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Netdata是一个开源实时基础设施监控平台,提供每秒级指标收集、可视化、机器学习驱动的异常检测和自动化告警,无需复杂配置即可实现全栈监控。
Go
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M
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Mapbox MCP服务器是一个Node.js实现的模型上下文协议服务器,为AI应用提供Mapbox地理空间API的访问能力,包括地理编码、兴趣点搜索、路线规划、等时线分析和静态地图生成等功能。
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U
Uniprof
uniprof是一个简化CPU性能分析的工具,支持多种编程语言和运行时,无需修改代码或添加依赖,可通过Docker容器或主机模式进行一键式性能剖析和热点分析。
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F
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Framelink Figma MCP Server是一个为AI编程工具(如Cursor)提供Figma设计数据访问的服务器,通过简化Figma API响应,帮助AI更准确地实现设计到代码的一键转换。
TypeScript
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F
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Firecrawl MCP Server是一个集成Firecrawl网页抓取能力的模型上下文协议服务器,提供丰富的网页抓取、搜索和内容提取功能。
TypeScript
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D
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已认证
DuckDuckGo搜索MCP服务器,为Claude等LLM提供网页搜索和内容抓取服务
Python
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B
Baidu Map
已认证
百度地图MCP Server是国内首个兼容MCP协议的地图服务,提供地理编码、路线规划等10个标准化API接口,支持Python和Typescript快速接入,赋能智能体实现地图相关功能。
Python
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E
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EdgeOne Pages MCP是一个通过MCP协议快速部署HTML内容到EdgeOne Pages并获取公开URL的服务
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已认证
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TypeScript
47.7K
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M
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MiniMax Model Context Protocol (MCP) 是一个官方服务器,支持与强大的文本转语音、视频/图像生成API交互,适用于多种客户端工具如Claude Desktop、Cursor等。
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C
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Context7 MCP是一个为AI编程助手提供实时、版本特定文档和代码示例的服务,通过Model Context Protocol直接集成到提示中,解决LLM使用过时信息的问题。
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