Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Prometheus MCP server for AI agents: PromQL queries, alert explanations, series discovery.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
PROM_URL, PROM_TOKEN, PROM_TIMEOUT비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
링크는 제작자의 파일로 바로 연결돼요. 우리가 보관하거나 다시 패키징하지 않아요. 파일을 열면 Claude Desktop이 설치해요.
터미널에서 이 명령어를 실행하세요
실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
PROM_URL envPROM_TIMEOUT env이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 aniketatgithub 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
입력해야 할 값: PROM_TOKEN
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.2.0)은 28일 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 MCPB도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, topo^alpin
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
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.
Avalanche bulletins and mountain weather forecasts for any place in the Alps.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
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.