Prometheus Mcp

🚀 Prometheus MCP Server

Prometheus MCP Server 是一个模型上下文协议（MCP）服务器，它能让 AI 助手与 Prometheus 实现无缝集成，支持通过自然语言与监控基础设施进行交互。借助该服务器，你可以通过 Visual Studio Code、Cursor、Windsurf、Claude Desktop 等 MCP 客户端轻松查询、发现和分析指标。

🚀 快速开始

首先，将 Prometheus MCP 服务器与你的客户端进行安装。典型的配置如下：

{
"mcpServers": {
"prometheus": {
"command": "npx",
"args": ["prometheus-mcp@latest", "stdio"],
"env": {
"PROMETHEUS_URL": "http://localhost:9090"
}
}
}
}

# 对于 VS Code
code --add-mcp '{"name":"prometheus","command":"npx","args":["prometheus-mcp@latest","stdio"],"env":{"PROMETHEUS_URL":"http://localhost:9090"}}'

# 对于 VS Code Insiders
code-insiders --add-mcp '{"name":"prometheus","command":"npx","args":["prometheus-mcp@latest","stdio"],"env":{"PROMETHEUS_URL":"http://localhost:9090"}}'

{
"mcpServers": {
"prometheus": {
"command": "npx",
"args": ["prometheus-mcp@latest", "stdio"],
"env": {
"PROMETHEUS_URL": "http://localhost:9090"
}
}
}
}

{
"mcpServers": {
"prometheus": {
"command": "npx",
"args": ["prometheus-mcp@latest", "stdio"],
"env": {
"PROMETHEUS_URL": "http://localhost:9090"
}
}
}
}

{
"mcpServers": {
"prometheus": {
"command": "npx",
"args": ["prometheus-mcp@latest", "stdio"],
"env": {
"PROMETHEUS_URL": "http://localhost:9090"
}
}
}
}

✨ 主要特性

• 快速轻量：与 Prometheus 直接进行 API 集成，无需复杂解析。
• 对大语言模型友好：结构化的 JSON 响应经过优化，便于 AI 助手使用。
• 可配置功能：可根据安全和运营需求启用或禁用工具类别。
• 双传输支持：支持 stdio 和 HTTP 两种传输方式，具备最大兼容性。

📦 安装指南

系统要求

• Node.js 20.19.0 或更高版本
• 能够访问 Prometheus 服务器
• 需安装 VS Code、Cursor、Windsurf、Claude Desktop 或其他 MCP 客户端

安装命令

具体安装命令可参考快速开始部分的不同客户端安装步骤。

📚 详细文档

配置

Prometheus MCP 服务器支持以下参数，可在上述 JSON 配置的 "args" 列表中提供：

> npx prometheus-mcp@latest --help

Commands:
stdio  Start Prometheus MCP server using stdio transport
http   Start Prometheus MCP server using HTTP transport

Options:
--help     Show help                          [boolean]
--version  Show version number                [boolean]

环境变量

你还可以使用环境变量来配置服务器：

• PROMETHEUS_URL - Prometheus 服务器的 URL
• ENABLE_DISCOVERY_TOOLS - 设置为 "false" 可禁用发现工具（默认值：true）
• ENABLE_INFO_TOOLS - 设置为 "false" 可禁用信息工具（默认值：true）
• ENABLE_QUERY_TOOLS - 设置为 "false" 可禁用查询工具（默认值：true）

独立 MCP 服务器

当在服务器环境中运行或需要使用 HTTP 传输时，可使用 http 命令启动 MCP 服务器：

npx prometheus-mcp@latest http --port 3000

然后在你的 MCP 客户端配置中，将 url 设置为 HTTP 端点：

{
"mcpServers": {
"prometheus": {
"command": "npx",
"args": ["mcp-remote", "http://localhost:3000/mcp"]
}
}
}

Docker 部署

使用 Docker 运行 Prometheus MCP 服务器：

{
"mcpServers": {
"prometheus": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"--init",
"--pull=always",
"-e",
"PROMETHEUS_URL=http://host.docker.internal:9090",
"ghcr.io/idanfishman/prometheus-mcp",
"stdio"
]
}
}
}

工具

Prometheus MCP 服务器提供了 10 个工具，分为三个可配置的类别：

示例用法

以下是一些你可以与 AI 助手进行交互的示例：

基本查询

• "Show me all available metrics in Prometheus"（显示 Prometheus 中所有可用的指标）
• "What's the current CPU usage across all instances?"（所有实例的当前 CPU 使用率是多少？）
• "Get the memory usage for the last hour"（获取过去一小时的内存使用情况）

发现和探索

• "List all scrape targets and their status"（列出所有抓取目标及其状态）
• "What labels are available for the http_requests_total metric?"（http_requests_total 指标有哪些可用的标签？）
• "Show me all metrics related to 'cpu'"（显示所有与 "cpu" 相关的指标）

高级分析

• "Compare CPU usage between production and staging environments"（比较生产环境和暂存环境的 CPU 使用率）
• "Show me the top 10 services by memory consumption"（显示内存消耗排名前十的服务）
• "What's the error rate trend for the API service over the last 24 hours?"（API 服务在过去 24 小时内的错误率趋势如何？）

安全考虑

• 网络访问：服务器需要网络访问你的 Prometheus 实例。
• 资源使用：范围查询可能会消耗大量资源，请监控你的 Prometheus 服务器负载。

故障排除

连接问题

• 验证你的 Prometheus 服务器在配置的 URL 上是否可访问。
• 检查防火墙设置和网络连接。
• 确保 Prometheus API 已启用（默认端口为 9090）。

权限错误

• 验证 MCP 服务器是否有网络访问 Prometheus 的权限。
• 检查你的 Prometheus 设置是否需要身份验证。

工具可用性

• 如果某些工具缺失，请检查是否通过配置禁用了它们。

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 详情请参阅 LICENSE 文件。

支持

• GitHub 问题：报告错误或请求功能
• 文档：模型上下文协议文档
• Prometheus：Prometheus 文档

本项目是为 Prometheus 和 MCP 社区精心打造的 ❤️