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Proms MCP

MCP Server

一个轻量级的MCP服务器，为LLM代理提供透明访问多个Prometheus实例的能力，用于指标分析和SRE操作。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

4

资源数

0
PythonCursorLLM代理Cursor

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息，不托管安装包，也不代用户安装。

GitHub

作者 / 组织

app-sre

提供方

app-sre

最后核验

2026/5/17 20:21

运行时

Python

快速接入

先看主来源和安装命令，再打开仓库或文档；下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

uv run python -m proms_mcp

详细介绍

Proms MCP服务器

一个精简的MCP（模型上下文协议）服务器，为LLM代理提供对多个Prometheus实例的透明访问，用于指标分析和SRE操作。

概述

此服务器使用现代FastMCP库实现MCP协议，允许LLM代理通过统一接口查询多个Prometheus实例。它支持普罗米修斯指标的发现、查询和分析，具有内置的安全验证和全面的可观察性。

特性

  • 多种Prometheus支持：通过单个接口查询多个Prometheus实例
  • 承载令牌身份验证：使用OpenShift承载令牌进行安全身份验证
  • 安全强化：用于安全的基本PromQL查询验证
  • 综合工具集：8个MCP工具，涵盖使用现代工具的发现、查询和分析 @tool 装饰器
  • 可观测性：用于调试和监控的结构化日志记录
  • 生产就绪：专为OpenShift/Kubernetes部署而设计
  • 精益架构：无状态、最小依赖（5个核心依赖）、快速故障设计

MCP工具

发现工具

  • list_datasources：列出所有可用的Prometheus数据源
  • list_metrics：从数据源获取所有可用的度量名称
  • get_metric_metadata：获取特定指标的元数据

查询工具

  • query_instant：执行即时PromQL查询
  • query_range：执行范围PromQL查询

分析工具

  • get_metric_labels：获取特定指标的所有标签名称
  • get_label_values：获取特定标签的所有值
  • find_metrics_by_pattern：查找与正则表达式模式匹配的指标

快速开始

先决条件

  • Python 3.11+
  • 紫外线 用于依赖关系管理
  • Docker/Podman用于容器开发

地方发展

# Clone and setup
git clone 
cd proms-mcp
make install

# 1. Login to your target cluster and get your token
oc login https://api.your-cluster.example.com:6443
export OPENSHIFT_TOKEN=$(oc whoami -t)

# 2. Create datasource config with your token
# this assumes your openshift token is valid to authenticate on prometheus
cat > local_config/datasources.yaml  .cursor/mcp.json  ⚠️ **安全说明**：从不承诺 `.cursor/mcp.json` 用真正的代币兑换git。它已经在里面了 `.gitignore`.

看 `.cursor/mcp-examples.json` 完整的配置示例包括：

- 开发和生产设置
- 服务帐户令牌配置
- 多环境配置
- SSL验证场景

### 其他MCP客户端

服务器在以下位置通过HTTP公开MCP：

- **端点**: `POST http://localhost:8000/mcp/` （或您部署的URL）
- **协议**：基于HTTP的JSON-RPC 2.0
- **内容类型**: `application/json`
- **接受**: `application/json, text/event-stream`
- **认证**：不记名代币 `Authorization` 标题（当 `AUTH_MODE=active`)

> 📝 **路径行为**：服务器使用 `/mcp/` （带尾随斜线）以避免HTTP 307重定向，这可能会在某些MCP客户端中导致身份验证问题。在客户端配置中始终使用尾随斜线。

## 配置

### 环境变量

- `PORT`：MCP服务器端口（默认值：8000）
- `HEALTH_METRICS_PORT`：运行状况和指标服务器端口（默认值：8080）
- `LOG_LEVEL`：日志记录级别（默认值：INFO）
- `GRAFANA_DATASOURCES_PATH`：数据源配置文件的路径（默认：/etc/grafana/provisioning/datasources/datasources.yaml）
- `QUERY_TIMEOUT`：查询超时（秒）（默认值：30）

### 验证配置

服务器支持两种身份验证模式：

- `AUTH_MODE`：身份验证模式(`none` 或 `active`，默认值： `active`)
- `OPENSHIFT_API_URL`：OpenShift API服务器URL（承载令牌身份验证所需）
- `OPENSHIFT_CA_CERT_PATH`：SSL验证的CA证书文件路径（可选，仅自定义证书需要）

#### 无身份验证模式（仅用于开发）

Explicitly disable authentication for development

AUTH_MODE=none uv run python -m proms_mcp


#### 承载令牌身份验证模式（默认）

Run with bearer token authentication

AUTH_MODE=active \ OPENSHIFT_API_URL=https://api.cluster.example.com:6443 \ uv run python -m proms_mcp

if you're authenticated on openshift already:

AUTH_MODE=active \ OPENSHIFT_API_URL=$(oc whoami --show-server) \ uv run python -m proms_mcp

For self-signed certificates, you can provide the CA certificate (if needed for custom certificates):

OPENSHIFT_CA_CERT_PATH=/path/to/ca.crt uv run python -m proms_mcp


**身份验证实现：**
服务器使用带有自我验证的Kubernetes TokenReview API来验证OpenShift承载令牌。每个用户的令牌都会自我验证，不需要特殊的RBAC权限。身份验证由自定义处理 `TokenReviewVerifier` 它与FastMCP的身份验证系统集成。

### 数据源配置

创建Grafana数据源配置YAML文件。仅 `type: "prometheus"` 数据源被处理。

**示例数据源.yaml：**

apiVersion: 1 prune: true datasources: - name: "prod-prometheus" type: "prometheus" url: "https://prometheus-prod.example.com" access: "proxy" editable: false jsonData: httpHeaderName1: "Authorization" secureJsonData: httpHeaderValue1: "Bearer prod-token" - name: "demo-prometheus" type: "prometheus" url: "https://demo.robustperception.io:9090" access: "proxy" editable: false


## 安全

### PromQL查询验证

服务器执行基本的安全检查：

- **查询长度**：限制为10000个字符
- **空查询**：防止空查询或仅空格查询
- **输入消毒**：通过httpx进行基本参数编码

## API终点

- **POST/mcp/**：MCP JSON-RPC 2.0端点（端口8000）
- **GET/健康**：健康检查（端口8080）
- **GET/指标**：普罗米修斯指标（端口8080）

## 部署

### OpenShift部署

使用提供的OpenShift模板进行部署：

Development deployment (no authentication)

oc process -f openshift/deploy.yaml \ -p IMAGE=quay.io/app-sre/proms-mcp \ -p IMAGE_TAG=latest \ -p AUTH_MODE=none \ | oc apply -f -

Production deployment (bearer token authentication)

oc process -f openshift/deploy.yaml \ -p IMAGE=quay.io/app-sre/proms-mcp \ -p IMAGE_TAG=v1.0.0 \ -p AUTH_MODE=active \ -p OPENSHIFT_API_URL=https://api.cluster.example.com:6443 \ | oc apply -f -

No additional RBAC setup is needed - the server uses self-validation


**模板参数：**

- `AUTH_MODE`: `none` （开发）或 `active` （生产，默认）
- `OPENSHIFT_API_URL`：OpenShift API服务器URL（默认值： `https://kubernetes.default.svc` 集群内）
- `OPENSHIFT_CA_CERT_PATH`：CA证书路径（默认：在群集服务帐户CA中）
- `NAMESPACE`：目标命名空间（必需）
- `HOSTNAME`：路由主机名（必填）

### MCP客户端配置

#### 开发模式（无身份验证）

{ "mcpServers": { "proms-mcp-dev": { "url": "http://localhost:8000/mcp" } } }


#### 生产模式（承载令牌）

{ "mcpServers": { "proms-mcp": { "url": "https://proms-mcp.apps.cluster.example.com/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer ${OPENSHIFT_TOKEN}" } } } }


获取您的OpenShift令牌：

export OPENSHIFT_TOKEN=$(oc whoami -t)


### RBAC要求

对于生产（承载令牌身份验证）部署：

1. **服务帐户**: `proms-mcp-server` （由模板创建）-仅用于pod标识
1. **不需要特殊的RBAC权限**：服务器使用自我验证，每个用户的令牌都会自我验证
1. **用户令牌**：用户需要有效的OpenShift令牌(`oc whoami -t`)

该模板为pod标识创建ServiceAccount。由于身份验证使用自验证，因此不需要ClusterRoleBinding或特殊权限。

## 发展

### 代码质量

make format # Format code and fix imports make lint # Lint and type check code make test # Run tests with coverage


### 项目结构

proms-mcp/ proms_mcp/ # Main package auth.py # TokenReview-based authentication with FastMCP integration server.py # FastMCP server with 8 MCP tools client.py # Prometheus API wrapper config.py # Config parser with auth support monitoring.py # Health/metrics endpoints logging.py # Structured logging configuration tests/ # Test suite (mirrors package structure) openshift/deploy.yaml # OpenShift template with RBAC support local_config/ # Local development configuration


## 故障排除

### 常见问题

1. **未加载数据源**:
   - 检查一下 `GRAFANA_DATASOURCES_PATH` 指向您的数据源文件
   - 验证YAML语法是否有效（也支持JSON格式）
   - 确保文件包含 `datasources` 阵列与 `type: "prometheus"` 条目
   - 使用 `make run` 它会自动将路径设置为 `local_config/datasources.yaml`
1. **身份验证失败**：验证中的承载令牌 `secureJsonData`
1. **查询超时**：调整 `QUERY_TIMEOUT` 环境变量
1. **查询验证错误**：检查查询长度并确保查询非空
1. **客户端连接问题**:
   - **400错误请求**：服务器重新启动-客户端将自动重新连接
   - **406不可接受**：客户必须接受 `application/json, text/event-stream`

### 调试模式

LOG_LEVEL=DEBUG make run


### 健康检查

curl http://localhost:8080/health curl http://localhost:8080/metrics | grep mcp_


## 文档

- **[SPECS.md](SPECS.md)** -技术规范和架构
- **[法学硕士](LLM.md)** -AI助手开发指南
- **[测试.md](TESTING.md)** -带有承载令牌示例的本地测试指南

## 贡献

1. 分叉存储库
1. 创建要素分支
1. 通过测试进行更改
1. 运行质量检查： `make format lint test`
1. 提交拉取请求

## 许可证

Apache许可证2.0

目录标签

目录标签

PythonCursorLLM代理Prometheus本地部署指标分析SREMCP协议

支持客户端

Cursor

接入字段

传输方式（transport，传输协议）

stdio

鉴权方式（authType，认证方式）

token

运行时（runtime，运行环境）

Python

工具数量（toolCount，工具数）

0

资源数量（resourceCount，资源数）

0

提示词数量（promptCount，提示词数）

0

权限和风险

stdiotoken部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置，并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限；先核对安装命令和配置内容。

来源信息

proms-mcp logo

MCP World

mcpworld.com

/detail/6da0c7d7690d5595d1102b5092fbd085

一个轻量级的MCP服务器，为LLM代理提供透明访问多个Prometheus实例的能力，用于指标分析和SRE操作。

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