grafana/mcp-grafana

解决的问题

该项目提供了一个模型上下文协议（MCP）服务器，允许AI模型（如Claude或Cursor）直接与Grafana实例交互。它弥合了LLM与可观测性数据之间的差距，使AI代理无需人工干预即可搜索仪表板、跨各种数据源执行查询、管理警报和处理事件。

工作原理

该服务器充当中间件，将Grafana的API暴露给兼容MCP的客户端。它提供了一组AI可以调用以在Grafana中执行操作的工具。为了管理LLM的上下文窗口，它包含了特定策略，例如提供仪表板摘要而不是完整的JSON负载。

适用对象

使用Grafana进行监控，并希望将AI代理集成到其可观测性工作流中，以实现自动化故障排除、仪表板创建和事件管理的DevOps工程师、SRE和平台工程师。

亮点

• 广泛的数据源支持： 对Prometheus、Loki、InfluxDB、SQL（ClickHouse、Snowflake、Athena等）、CloudWatch、Graphite、Elasticsearch和Quickwit执行查询。
• 仪表板管理： 搜索、创建、更新和修补仪表板，并提供专门工具以最小化LLM上下文窗口的使用。
• 可观测性操作： 管理Grafana事件、OnCall排班、警报规则和Sift调查。
• 代理可观测性： 为Grafana Cloud用户提供专门工具，用于检查LLM对话、评估分数和管理AI代理的测试套件。
• 基础设施集成： 支持生成指向仪表板和面板的准确深层链接，并将面板渲染为PNG图像。
• 可配置工具集： 能够禁用特定工具类别以节省上下文窗口空间或限制功能。