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Grafana MCP SSE Server

Grafana MCP SSE Server

本地服务
github.com/aimiox开发工具075 周前更新

关于 Grafana MCP SSE Server

Grafana MCP SSE Server 将兼容 MCP 的客户端连接到 Grafana,用于查询仪表板和面板。它支持搜索仪表板、列出面板及查询 Prometheus 面板数据。

主要功能

  1. 01按名称搜索仪表板
  2. 02列出仪表板面板
  3. 03查询 Prometheus 面板数据

适用场景

  1. 01查找某项服务相关的仪表板
  2. 02查看仪表板中的面板
  3. 03获取 Prometheus 面板指标

MCP 相关

这是一个通过 SSE 将 MCP 客户端连接到 Grafana API 的 MCP 服务,可提供仪表板搜索、面板列表和面板数据查询功能。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

📊 aimiox Grafana MCP

aimiox MCP Grafana SSE 服务通过模型上下文协议(MCP)提供了一种便捷的方式来查询 Grafana 仪表板和面板,实现自然语言查询、仪表板监控和实时数据提取。

这是一个轻量级容器,可将兼容 MCP 的客户端(例如 amx-chat)连接到 Grafana API。


🚀 快速开始(通过 Docker)

sudo docker run -p 8010:8010 \
  -e GRAFANA_API_KEY="YOUR_KEY" \
  -e GRAFANA_URL="https://grafana.example.com" \
  aimiox/amx-mcp-grafana:latest

🧠 你可以使用具有只读权限的 Grafana 服务账号 API 密钥。

🔑 了解如何使用服务账号创建 Grafana API 密钥

⚙️ 环境变量

变量描述
GRAFANA_URLGrafana 实例的完整 URL(例如,https://grafana.example.com)
GRAFANA_API_KEY有效的 API 密钥(通过服务账号创建)

🧠 你可以做什么

使用此 MCP 插件,你可以:

  • 🔎 按名称搜索仪表板
  • 📋 列出任意仪表板中的面板
  • 📊 使用自然语言查询面板数据
  • ✅ 免费版支持 Prometheus 面板查询

💎 高级功能

免费版仅支持查询 Prometheus 面板。

付费版还支持:

  • PostgreSQL
  • Loki
  • MySQL
  • InfluxDB
  • Elasticsearch
  • ……以及更多!

🛠️ 如需付费访问或定制集成,请发送邮件

🧩 集成示例

如需将兼容 MCP 的客户端连接到 Grafana MCP 服务,请使用以下配置:

  url: "http://mcp-docker-server-ip:8010/sse?amx_mcp_key=aimiox-public-mcp-key"

💡 请将 mcp-docker-server-ip 替换为 MCP 服务容器的实际 IP 地址或主机名。

此配置支持通过 MCP SSE 与 Grafana 实例进行实时交互。

💬 示例提示词

以下是可在 MCP 客户端中使用的自然语言查询示例:

  • 🔍 “列出所有名称中包含 CPU 的仪表板。”
  • 📊 “查询 Mobile Core 仪表板中的 CPU 使用率面板。”

🤖 响应示例(通过 GPT-4.1-mini)

用户提示词:

查询 Mobile Core 仪表板中的 CPU 使用率面板

AI 响应:

Mobile Core 仪表板中的 CPU 使用率面板(“CPU 5-min Load”)显示了过去 6 小时内 CPU 的 5 分钟负载值,采样间隔为 5 分钟。

以下是该时间段内的一些关键数据点:

  • 负载值有所波动,出现了 10、11、24、23,部分时刻最高达到 34。
  • “2025-04-17 15:50:00” 的最新数据点显示负载值为 23。

如果你需要具体的数值详情或进一步分析,请告诉我!

📣 支持

如有疑问、问题或想要贡献,请在 github.com/aimiox 上提交 issue,或发送邮件

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。