普罗米修斯MCP服务器
](https://smithery.ai/server/@CaesarYangs/prometheus_mcp_server)
用于从Prometheus数据库检索数据的模型上下文协议（MCP）服务器。此MCP服务器使大型语言模型（LLM）能够调用工具函数，这些函数检索和分析大量指标数据，搜索指标使用情况，执行复杂查询，并通过预定义的路由执行其他相关任务，同时增强对使用情况的控制。
- 数据检索：从Prometheus获取特定指标或数据范围。
- 指标分析：对检索到的指标进行统计分析。
- 使用搜索：查找和探索指标使用模式。
- 复杂查询：执行高级PromQL查询以进行深入的数据探索。
毛细管
✅ 从Prometheus检索全面的度量信息，包括名称和描述
✅ 使用度量名称获取和分析特定度量数据
✅ 分析自定义时间范围内的度量数据
🚧 使用特定标签过滤和匹配数据（开发中）
⏳ 计划中的其他功能。..
入门指南
MCP运行需要一个python虚拟环境（venv），所有包都应该安装到这个venv中，这样MCP服务器就可以自动启动。
通过Smithery安装
通过以下方式自动安装Prometheus MCP Server for Claude Desktop 史密瑟里:
npx -y @smithery/cli install @CaesarYangs/prometheus_mcp_server --client claude手动安装
准备python环境
cd ./src/prometheus_mcp_server
python3 -m venv .venv# linux/macos:
source .venv/bin/activate
# windows:
.venv\Scripts\activate然后，它就可以用作专用的python环境了。
安装所需的软件包
确保pip被正确调用。如果您的venv是在没有pip的情况下安装的，请使用以下命令手动安装：
wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
python3 get-pip.py然后安装所有必需的软件包：
pip install -r requirements.txt用法
使用光标环境
是否准备好更新取决于更易于使用的Cursor环境。
在“光标设置”的MCP部分设置此项：
uv --directory /path/to/prometheus_mcp_server run server.py
使用MCP客户端（包括Claude Desktop）
在以下位置配置Claude Desktop应用程序的配置 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json（macos）
{
"mcpServers": {
"prometheus": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/path/to/prometheus_mcp_server",
"run",
"server.py"
],
"env": {
"PROMETHEUS_HOST": "http://localhost:9090"
}
}
}
}独立MCP服务器
单独启动此MCP服务器：
紫外分光光度法
uv --directory /path/to/prometheus_mcp_server run server.py这也是确保此MCP服务器可以自动启动的一种方法，因为Claude Desktop在应用程序启动时使用此ux脚本方式启动。
常规python方法
python3 server.py贡献
欢迎投稿！以下是一个快速指南：
- 分叉回购
- 创建功能分支(
git checkout -b feature/AmazingFeature) - 提交您的更改(
git commit -m 'Add some AmazingFeature') - 推到分支(
git push origin feature/AmazingFeature) - 打开拉取请求
对于重大更改，请先打开一个问题来讨论您想要更改的内容。
感谢您的贡献！
许可证
MIT许可证
参考文献与致谢
本项目的灵感来自或使用以下开源项目的代码：
- 普罗米修斯API客户端 -Prometheus API调用代码基于此库进行修改
- MySQL MCP服务器 -一个类似的面向数据库的MCP服务器实现
