pab1it0/prometheus-mcp-server

何を解決するか

AIアシスタントがPrometheusメトリクスに直接アクセスできるようにします。ダッシュボードで人間が手動でクエリを実行するのではなく、AIがPromQLクエリを実行し、メトリクスデータを分析してモニタリングやトラブルシューティングを支援できます。

動作方法

このプロジェクトはModel Context Protocol (MCP) サーバーを実装しています。MCP互換のAIクライアント（Claude Desktop、Cursor、VS Codeなど）とPrometheusサーバーの間のブリッジとして機能します。サーバーは、AIがインスタントクエリや範囲クエリの実行、利用可能なメトリクスのリスト表示、メトリクスメタデータの取得などの操作を実行できる一連の標準化されたツールを公開しています。

対象ユーザー

Prometheusをモニタリングに使用し、AIコーディングアシスタントやLLMベースのツールがシステムメトリクスをクエリおよび分析できるようにしたいDevOpsエンジニア、SRE、開発者。

特徴

• PromQL統合: 時系列データに対するインスタントクエリと範囲クエリをサポート。
• メトリクス発見: メトリクスのリスト表示とメタデータ取得のツールを提供し、AIが事前の知識なしに利用可能なデータを探索できるようにします。
• 柔軟なデプロイ: Docker、Kubernetes用のHelmチャート、またはスタンドアロンのPythonアプリケーションとしてデプロイ可能。
• エンタープライズ対応の認証: Basic認証、Bearerトークン、相互TLS（mTLS）をサポートし、Prometheusへの安全な接続を実現。
• カスタマイズ可能なツールセット: AIに公開するツールをオン/オフ切り替え可能で、コンテキストウィンドウを最適化できます。