Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
作者による説明(英語の原文)
Prometheus MCP server for AI agents: PromQL queries, alert explanations, series discovery.
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
PROM_URL, PROM_TOKEN, PROM_TIMEOUT「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
リンク先は作者自身のファイルです。私たちが置いたり再パッケージしたりしたものではありません。ファイルを開くと、Claude Desktopがインストールします。
ターミナルでこれを実行します
動かす前に、空欄の値を入力してください。
ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
PROM_URL envPROM_TIMEOUT envこの設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月6日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント aniketatgithub で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
入力が必要なもの:PROM_TOKEN
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.2.0)がレジストリに届いたのは28 日前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにMCPBも必要です。
同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Apify MCP Server
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Extract data from any website with thousands of scrapers, crawlers, and automations on Apify Store ⚡
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
prom-mcp is a Prometheus MCP server (Model Context Protocol) that gives AI agents production-grade eyes on your metrics. Connect Claude Code, Cursor, or any MCP client to Prometheus and let the agent run PromQL queries, explain firing alerts with their rule definitions, and discover which series actually exist before querying — so it investigates instead of guessing.
Built by a production engineer who works on-call, so the output reads like a triage note, not a raw JSON dump.
5 tools • 2 resources • 1 triage prompt • single Go binary • zero dependencies • stdio
Download the bundle for your platform, then open it or drag it into Claude Desktop (Settings → Extensions). You will be asked for your Prometheus URL, which defaults to http://localhost:9090.
| Platform | MCPB bundle |
|---|---|
| macOS (Apple silicon) | prom-mcp_v0.2.0_darwin_arm64.mcpb |
| macOS (Intel) | prom-mcp_v0.2.0_darwin_amd64.mcpb |
| Linux (x86_64) | prom-mcp_v0.2.0_linux_amd64.mcpb |
| Linux (arm64) | prom-mcp_v0.2.0_linux_arm64.mcpb |
With the binary on your PATH (release download or go install, see below):
claude mcp add prom -- prom-mcp
Set PROM_URL in your shell first if your Prometheus is not at http://localhost:9090, or pass --env PROM_URL=... to the command. More variants in examples/claude-code.md.
Add to ~/.cursor/mcp.json (same file as examples/cursor-mcp.json):
{
"mcpServers": { "prom": { "command": "prom-mcp", "env": { "PROM_URL": "http://localhost:9090" } } } }
Add to .vscode/mcp.json (same file as examples/vscode-mcp.json):
{
"servers": { "prom": { "command": "prom-mcp", "env": { "PROM_URL": "http://localhost:9090" } } } }
go install github.com/aniketatgithub/prom-mcp@latest
git clone https://github.com/aniketatgithub/prom-mcp && cd prom-mcp
go build -o prom-mcp ./cmd/prom-mcp
Plain binaries for all four platforms are also on the v0.2.0 release, next to the MCPB bundles above.
| You ask | prom-mcp does |
|---|---|
| "Why is NodeDown firing?" | prom_alerts_explain returns the active alert joined with its rule expression, group, for, labels, and annotations. |
| "What jobs and instances actually exist?" | prom_series_discover and prom_label_values list real series and label values before any query is written. |
| "Is this getting worse?" | prom_query_range summarizes the window per series: points, first, last, min, max. |
Alert triage: why is the node down?
Discover what exists before querying:
Check the trend: is node1 getting worse?
Ask your agent *"why is the node down?"* and the alert tool answers in triage shape:
1 active alert(s)
[firing] NodeDown (since 2026-10-08T10:00:00Z, value 0) labels: {alertname="NodeDown", instance="node1:9100", job="node", severity="critical"} summary: Node node1:9100 is down description: Scrapes failing for 5m rule: up{job="node"} == 0 group: node.rules for: 5m0s
Plus a built-in triage prompt template that walks the agent through alerts, discovery, and trend checks in order.
| Tool | What it does |
|---|---|
prom_query | Instant PromQL query, rendered as compact labelled series and values. |
prom_query_range | Range query over the last N minutes; per-series points, first, last, min, max. |
prom_alerts_explain | Active alerts joined with alerting-rule expressions, rule group, for duration, and annotations. |
prom_label_values | Lists real values of a label (optionally scoped), so the agent learns actual job/instance names. |
prom_series_discover | Checks which series exist for a label matcher, so the agent stops hallucinating metric names. |
Resources: prometheus://alerts (explained alerts), prometheus://config. Prompt: triage.
prom-mcp demo # fixture-backed self-test: query, alert explanation, series discovery
prom-mcp query 'up' # one-shot CLI query against $PROM_URL
| Setting | Env var | Config file key |
|---|---|---|
| Prometheus base URL | PROM_URL | base_url |
| Bearer token (auth-protected Prometheus) | PROM_TOKEN | token |
| Request timeout | PROM_TIMEOUT (e.g. 30s) | timeout_seconds |
| Config file path | PROM_CONFIG |
Config file is JSON, looked up at $PROM_CONFIG, then ./prom-mcp.json, then ~/.prom-mcp.json:
{ "base_url": "https://prometheus.example.com", "token": "…", "timeout_seconds": 30 }
Env vars override the file. No config at all defaults to http://localhost:9090.
Agents drown in raw Prometheus JSON and invent metric names that do not exist. prom-mcp returns terse, labelled, triage-shaped text and makes the agent discover before querying. That is the difference between an agent that guesses and an agent that investigates.
Single Go binary, zero dependencies, works fully offline against your own Prometheus.
Comparing servers? See docs/comparison.md for an honest side-by-side with pab1it0/prometheus-mcp-server and the Prometheus org's prometheus/prometheus-mcp.
Which AI clients work with prom-mcp? Any MCP client: Claude Code, Cursor, Windsurf, Zed, and custom agents. It speaks newline-delimited JSON-RPC 2.0 over stdio.
How do I connect prom-mcp to a remote Prometheus? Set PROM_URL to your Prometheus base URL (for example http://localhost:9090 or your internal endpoint) when adding the server.
Can an AI agent explain why a Prometheus alert is firing? Yes. prom_alerts_explain joins active alerts with the rule that fired them (expression, summary, description), so the agent can reason about the cause instead of reporting raw JSON.
Does prom-mcp need any API keys or cloud services? No. It is a single local binary talking only to your Prometheus.
How does prom-mcp compare to the other Prometheus MCP servers? See docs/comparison.md. Short version: prom-mcp is the focused alert-triage option with 5 tools; the others cover more of the Prometheus API or ship more deployment machinery.
How is this different from exposing the Prometheus HTTP API to an agent? Raw API access returns nested JSON the agent must parse and invites invented metric names. prom-mcp renders compact labelled text, joins alerts with the rules that fired them, caps long outputs, and nudges discovery before querying. It also retries transient failures and supports bearer-token auth.
Does it work with a remote or auth-protected Prometheus? Yes: set PROM_URL and PROM_TOKEN (or a JSON config file). See Configuration.
Which Prometheus versions are supported? Any server exposing the standard HTTP API (/api/v1/query, query_range, alerts, rules, series, label/ /values).
MIT. See LICENSE.