grafana/mcp-grafana

解決する課題

このプロジェクトは、AIモデル（ClaudeやCursorなど）がGrafanaインスタンスと直接対話できるようにするModel Context Protocol（MCP）サーバーを提供します。AIアシスタントが可観測性データ、ダッシュボード設定、システム監視ツールへのリアルタイムアクセスを欠いているという問題を解決し、ユーザーが監視スタックを管理し、さまざまなデータソース間でデータをクエリできるように支援します。

仕組み

このサーバーは、MCP互換のAIクライアントとGrafana APIの間のブリッジとして機能します。ダッシュボードの検索、PrometheusやLokiに対するクエリの実行、アラートの管理など、Grafanaでアクションを実行するためにAIが呼び出せる幅広いツールを公開します。ダッシュボードの完全なJSONペイロードの代わりにサマリービューを提供するなど、AIのコンテキストウィンドウを管理するための特定の戦略が含まれています。

対象読者

可観測性のためにGrafanaを使用し、監視データとダッシュボード管理をAI駆動のワークフローに統合したいと考えているSRE、DevOpsエンジニア、プラットフォームエンジニア。

ハイライト

• マルチデータソースクエリ: Prometheus、Loki、InfluxDB、SQL（ClickHouse、Snowflake、Athenaなど）、CloudWatch、Google Cloud Logging、Graphite、Elasticsearch、Quickwitなど、幅広いデータソースへのクエリをサポート。
• ダッシュボード管理: ダッシュボードを検索、作成、更新、パッチするためのツール。コンテキストウィンドウの使用を減らすために最適化されたツールを備えています。
• 可観測性エコシステム統合: Grafana Incident、Alerting、OnCall、およびGrafana Assistantプラグインとの統合。
• エージェント可観測性: Grafana CloudでLLMの会話、プロンプト、評価スコアを監視および評価するための専門ツール。
• リソースレンダリング: Grafana Image Rendererを介してダッシュボードパネルまたはダッシュボード全体をPNG画像としてレンダリングする機能。
• ディープリンク: AIのリンクに関する「幻覚」を回避するために、特定のGrafanaリソースへの正確なURLを生成します。
• プロビジョニング検証: git-syncリポジトリからのプロビジョニングファイルをドライランして検証する機能。