pab1it0/prometheus-mcp-server

解决的问题

使 AI 助手能够直接与 Prometheus 指标交互。无需人工在仪表板中手动运行查询，AI 可以执行 PromQL 查询并分析指标数据，以帮助监控和故障排查。

工作原理

该项目实现了 Model Context Protocol (MCP) 服务器。它作为 MCP 兼容的 AI 客户端（如 Claude Desktop、Cursor 或 VS Code）与 Prometheus 服务器之间的桥梁。服务器公开了一组标准化工具，AI 可调用这些工具执行即时查询或范围查询、列出可用指标以及获取指标元数据等操作。

适用人群

使用 Prometheus 进行监控的 DevOps 工程师、SRE 和开发者，希望让其 AI 编码助手或基于 LLM 的工具能够查询和分析系统指标。

主要亮点

• PromQL 集成：支持对时序数据进行即时查询和范围查询。
• 指标发现：提供列出指标和获取元数据的工具，使 AI 能在无需先验知识的情况下探索可用数据。
• 灵活部署：可通过 Docker、Kubernetes 的 Helm 图表或独立的 Python 应用程序进行部署。
• 企业级认证：支持基本认证、Bearer 令牌和双向 TLS（mTLS），确保与 Prometheus 的安全连接。
• 可配置工具集：允许用户切换向 AI 暴露的工具，以优化上下文窗口。