prometheus-mcp-server 是一款 MCP 服务器，旨在通过标准化的 MCP 接口，为 AI 助手提供 Prometheus 指标数据的访问和分析能力。它允许 AI 模型执行 PromQL 查询，从而深入了解系统性能和运行状况。

该服务器的核心功能包括执行 PromQL 查询、发现和探索可用指标（例如列出指标和获取元数据），以及查看即时和范围查询结果。它支持多种身份验证方式，如基于环境变量的基本身份验证和 Bearer Token 身份验证，并提供 Docker 容器化支持，方便部署和管理。通过集成 prometheus-mcp-server，AI 助手可以更智能地监控和分析 Prometheus 数据，为开发者提供强大的运维洞察力，从而优化系统性能并及时发现潜在问题。该方案通过简单的配置和部署，即可实现 AI 模型与 Prometheus 的无缝集成。

PromQL查询执行

prometheus-mcp-server 的核心功能是允许AI模型通过标准化的MCP接口执行PromQL查询。PromQL是Prometheus使用的查询语言，用于从时间序列数据中提取信息。该服务器接收来自AI助手的PromQL查询请求，将其转发到Prometheus服务器，并将结果以结构化的格式返回给AI模型。这种能力使AI能够实时分析监控数据，例如CPU使用率、内存消耗、网络流量等。

例如，AI助手可以使用此功能来检测异常行为。如果CPU使用率超过预定阈值，AI可以自动触发警报或采取纠正措施。技术实现上，服务器使用Prometheus的API来执行查询，并对结果进行格式化，以便AI模型能够理解和利用。这简化了AI与Prometheus的集成，无需AI模型直接处理Prometheus API的复杂性。

指标发现与探索

该服务器提供了一套工具，使AI助手能够发现和探索Prometheus中可用的指标。这包括列出所有可用指标、获取特定指标的元数据（例如，指标类型、标签等），以及查看即时和范围查询的结果。通过这些工具，AI可以更好地理解监控数据的结构和含义，从而更有效地执行分析任务。

例如，AI助手可以使用list_metrics工具来获取所有可用指标的列表，然后使用get_metric_metadata工具来获取特定指标的详细信息，例如http_requests_total。这使得AI能够理解该指标的含义（HTTP请求总数）以及可用的标签（例如，method、path）。技术实现上，服务器通过Prometheus的元数据API来获取指标信息，并将其转换为易于AI理解的格式。

身份验证支持

prometheus-mcp-server 支持多种身份验证方法，以确保对Prometheus数据的安全访问。这包括从环境变量进行基本身份验证（用户名和密码）和Bearer token身份验证。通过配置适当的环境变量，可以限制只有经过授权的AI模型才能访问Prometheus数据。

例如，企业可以配置PROMETHEUS_USERNAME和PROMETHEUS_PASSWORD环境变量，以确保只有具有有效凭据的AI助手才能执行PromQL查询。或者，可以使用PROMETHEUS_TOKEN环境变量来配置Bearer token身份验证。这种安全机制对于保护敏感的监控数据至关重要。技术实现上，服务器在将请求转发到Prometheus服务器之前，会验证AI助手的身份验证凭据。