🚀 用于 Prometheus 的 MCP 服务器
本项目是一个用于 Prometheus 的 MCP 服务器，它能够从 Prometheus 数据库获取数据。借助这个 MCP 服务器，大型语言模型 (LLMs) 可以调用工具函数，执行检索和分析大量指标数据、搜索指标使用情况、执行复杂查询等相关任务。
🚀 快速开始
运行 MCP 服务器需要一个 Python 虚拟环境 (venv)，所有包都应安装到此 venv 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，可使用以下命令：
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
激活虚拟环境：
# Linux/MacOS:
source .venv/bin/activate
# Windows:
.venv\Scripts\activate
这样就准备好了专用的 Python 环境。
安装所需的包
确保 pip 正确安装。如果您的 venv 安装时没有 pip，则手动安装它：
wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
python3 get-pip.py
然后安装所有所需的包：
pip install -r requirements.txt
✨ 主要特性
- 数据检索：可按名称或时间段范围从 Prometheus 获取特定指标。
- 指标分析：能对检索到的指标执行统计分析。
- 使用情况搜索：可以查找和探索指标使用模式。
- 复杂查询：支持执行高级 PromQL 查询以进行深入的数据探索。
具体功能状态如下：
- ✅ 检索 Prometheus 中全面的指标信息，包括名称和描述。
- ✅ 使用指标名称获取并分析特定指标数据。
- ✅ 在自定义时间段内分析指标数据。
- 🚧 使用特定标签过滤和匹配数据（开发中）。
- ⏳ 计划中的其他功能...
💻 使用示例
带有 Cursor Env
准备好根据更易于使用的 Cursor 环境进行更新。在此处设置此 MCP 服务器在 Cursor 设置中的位置：
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 应用的配置文件 ~/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"
}
}
}
}
独立运行的 MCP 服务器
使用 uv 方法
uv --directory /path/to/prometheus_mcp_server run server.py
这也是确保 MCP 服务器正确运行的一种方法。
独立运行
python3 src/prometheus_mcp_server/server.py
🤝 贡献
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📄 许可证
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