Prometheus MCP Server

Prometheus模型上下文协议（MCP）服务器。

通过标准化的MCP接口提供对Prometheus指标和查询的访问，允许AI助手执行PromQL查询并分析您的指标数据。

功能

• 对Prometheus执行PromQL查询

• 发现和探索指标

  • 列出可用指标
  • 获取特定指标的元数据
  • 查看即时查询结果
  • 查看具有不同步长间隔的范围查询结果

• 支持身份验证

  • 从环境变量获取基本认证
  • 从环境变量获取令牌认证

• 支持Docker容器化

• 为AI助手提供交互式工具

工具列表是可配置的，因此您可以选择要向MCP客户端提供的工具。 如果不需要某些功能或不想占用太多上下文窗口，这很有用。

使用方法

1. 确保您的Prometheus服务器可以从您将运行此MCP服务器的环境访问。

2. 通过.env文件或系统环境变量配置您的Prometheus服务器环境变量：

# 必填：Prometheus配置
PROMETHEUS_URL=http://your-prometheus-server:9090

# 可选：认证凭据（如果需要）
# 如果需要，选择以下认证方法之一：

# 对于基本认证
PROMETHEUS_USERNAME=your_username
PROMETHEUS_PASSWORD=your_password

# 对于令牌认证
PROMETHEUS_TOKEN=your_token

# 可选：对于Cortex、Mimir或Thanos等多租户设置
ORG_ID=your_organization_id

3. 将服务器配置添加到您的客户端配置文件中。例如，对于Claude桌面版：

{
  "mcpServers": {
    "prometheus": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "PROMETHEUS_URL",
        "ghcr.io/pab1it0/prometheus-mcp-server:latest"
      ],
      "env": {
        "PROMETHEUS_URL": "<url>"
      }
    }
  }
}

开发

欢迎贡献！如果您有任何建议或改进，请打开问题或提交拉取请求。

此项目使用uv管理依赖项。按照您的平台说明安装uv：

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

然后您可以创建虚拟环境并使用以下命令安装依赖项：

uv venv
source .venv/bin/activate  # 在Unix/macOS上
.venv\Scripts\activate     # 在Windows上
uv pip install -e .

项目结构

项目已使用src目录结构组织：

prometheus-mcp-server/
├── src/
│   └── prometheus_mcp_server/
│       ├── __init__.py      # 包初始化
│       ├── server.py        # MCP服务器实现
│       ├── main.py          # 主应用逻辑
├── Dockerfile               # Docker配置
├── docker-compose.yml       # Docker Compose配置
├── .dockerignore            # Docker忽略文件
├── pyproject.toml           # 项目配置
└── README.md                # 此文件

测试

项目包含一个全面的测试套件，确保功能并帮助防止回归。

使用pytest运行测试：

# 安装开发依赖
uv pip install -e ".[dev]"

# 运行测试
pytest

# 运行带覆盖率报告
pytest --cov=src --cov-report=term-missing

测试按以下类别组织：

• 配置验证测试
• 服务器功能测试
• 错误处理测试
• 主应用测试

添加新功能时，请同时添加相应的测试。

工具

许可证

MIT