mcp-grafana 是一款 MCP 服务器，旨在连接 AI 模型与 Grafana 的强大数据可视化和监控生态系统。它允许 AI 模型安全地访问 Grafana 实例及其周边环境，通过一系列工具实现与 Grafana 数据的交互。开发者可以利用它搜索仪表盘、查询数据源（如 Prometheus、Loki）、检索指标元数据、管理告警规则和事件，甚至访问 Grafana OnCall 功能。

mcp-grafana 的核心价值在于它赋予 AI 模型实时监控、智能告警和自动化运维的能力。通过配置，开发者可以选择暴露给 AI 客户端的工具，从而优化上下文窗口大小。它通过标准 MCP 客户端-服务器架构集成，只需在客户端配置中指定 mcp-grafana 的命令和环境变量（如 Grafana URL 和 API 密钥）即可。这使得 AI 模型能够充分利用 Grafana 的数据分析能力，实现更智能的决策和自动化操作。

访问Grafana仪表盘数据

mcp-grafana 允许AI模型通过标准化的MCP接口访问Grafana中的仪表盘数据。它支持通过UID搜索仪表盘，并获取仪表盘的完整信息。这使得AI模型能够理解和分析Grafana中可视化的数据，例如监控指标、日志和追踪数据。例如，AI模型可以利用这些数据进行异常检测、趋势预测或根因分析。通过get_dashboard_by_uid工具，AI模型可以获取指定UID的仪表盘JSON数据，然后解析这些数据以提取关键信息。技术上，该功能通过Grafana API实现，需要配置具有相应权限的API Key。

查询多种监控数据源

mcp-grafana 能够让AI模型查询Grafana支持的多种数据源，包括Prometheus、Loki、Tempo和Pyroscope。这意味着AI模型可以获取实时的监控指标、日志数据、追踪数据和性能剖析数据。AI模型可以利用这些数据进行智能告警、性能优化和故障排除。例如，AI模型可以使用query_prometheus工具查询Prometheus中的CPU利用率指标，并根据指标的变化趋势自动调整资源分配。该功能通过调用Grafana的查询API实现，支持PromQL和LogQL等查询语言。

管理Grafana Incident

mcp-grafana 提供了管理Grafana Incident的功能，允许AI模型搜索、创建、更新和关闭事件。这使得AI模型能够参与到事件响应流程中，例如自动创建事件、添加活动记录或解决事件。例如，当AI模型检测到系统异常时，它可以自动创建一个新的Incident，并添加相关的诊断信息。通过create_incident、add_activity_to_incident和resolve_incident等工具，AI模型可以与Grafana Incident系统进行交互。该功能通过Grafana Incident API实现，需要配置相应的权限。

集成优势：可配置的工具列表

mcp-grafana 的一个关键优势是其可配置的工具列表。用户可以选择哪些工具暴露给MCP客户端，从而控制AI模型可以访问的功能范围。这有助于减少上下文窗口的大小，并提高安全性。例如，如果某个AI模型只需要查询Prometheus数据，则可以只启用query_prometheus工具，禁用其他工具。这种灵活性使得mcp-grafana 能够适应不同的应用场景和安全需求。配置信息在服务器端进行管理，客户端无需修改代码即可生效。