Prometheus MCP Server

Name: Prometheus MCP Server
Author: prometheus

โดย prometheusรุ่น 0.19.0-rc.0i★ –iรันบนเครื่อง

ชื่อใน registryio.github.prometheus/prometheus-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

An API-complete MCP server to manage Prometheus-compatible backends.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

เสียงผู้ใช้iยังไม่มีรีวิวรีวิวเปิดพร้อมระบบบัญชีในขั้นถัดไป
ผลตรวจเบื้องต้นของเราiผ่าน 1 จาก 1 ข้อตรวจจากข้อมูลที่เปิดอยู่ ยังไม่ได้สแกนโค้ด
การใช้งานiยังไม่ได้วัด★ –

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
ช่องทาง (transport): stdio
หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้น: ผ่าน 1 จาก 1 ข้อ
รันในเครื่องคุณด้วยสิทธิ์ของผู้ใช้คุณ (ไฟล์ อินเทอร์เน็ต แอปต่าง ๆ)
ทะเบียนไม่ได้ระบุ key ที่ต้องใส่

ต้องเตรียมก่อน

Dockerติดตั้ง Docker ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "prometheus": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "docker.io/prom/prometheus-mcp:v0.19.0-rc.0"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add prometheus -- docker run -i --rm docker.io/prom/prometheus-mcp:v0.19.0-rc.0

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "prometheus": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "docker.io/prom/prometheus-mcp:v0.19.0-rc.0"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "prometheus": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "docker.io/prom/prometheus-mcp:v0.19.0-rc.0"
      ]
    }
  }
}

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

✓ ผ่าน
ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub prometheus ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
… ยังไม่ตรวจ
ยังมีคนดูแล
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
… ยังไม่ตรวจ
มีสัญญาอนุญาต (license)
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
– ไม่เกี่ยว
endpoint ตอบ
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
– ไม่เกี่ยว
ล็อกอินแบบ OAuth
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
… ยังไม่ตรวจ
คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32417 ตัวในหมวดนี้
ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 89% ของอีก 32417 ตัวในหมวดนี้
ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32417 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Prometheus MCP Server ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.19.0-rc.0) เข้า registry 4 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Docker ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, FOGA node

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Spec Driven Development

โดย formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

รันบนเครื่อง★ 440MITอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา

ติดตั้ง

Remote Desktop Commander

โดย desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

รันบนคลาวด์★ 211อัปเดต เมื่อวาน

ติดตั้ง

FOGA node

โดย garyyang-finchip

A Finch OG Agent cell as an MCP server: read the world, dry-run and take ERC-8414 tenders by policy.

บนเครื่องหรือคลาวด์อัปเดต วันนี้

ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Prometheus MCP Server

About

This is an MCP server to allow LLMs to interact with a running Prometheus instance via the API to do things like generate and execute promql queries, list and analyze metrics, etc.

Demos and Examples

Asking Claude to Investigate Slow Queries

The prompt used was:

querying my metrics is slow, can you help me figure out why?

Investigate metrics produced by the MCP server itself and suggest recording rules for SLOs

The prompt used was:

use the tools from the prometheus mcp server to investigate the metrics from

the mcp server and suggest prometheus recording rules for SLOs

Summarize Prometheus metric/label naming best practices

The prompt used was:

summarize prometheus metric/label name best practices

Report on the health of the Prometheus instance that powers prometheus.demo.prometheus.io

The prompt used was:

please provide a comprehensive review and summary of the prometheus server.

review it's configuration, flags, runtime/build info, and anything else that

you feel may provide insight into the status of the prometheus instance,

including analyzing metrics and executing queries

Tools

The Prometheus HTTP API outputs JSON data, and the tools in this MCP server return that JSON to the LLM for processing as it's structured and well understood by LLMs.

LLMs and Token/Context Efficiency

This MCP server supports the following options which have the potential to reduce token/context usage:

TOON Encoding

If token/context usage is a concern, this MCP server also supports converting the API's JSON data to the Token-Oriented Object Notation (TOON) format. While it is not guaranteed to reduce token usage, it is designed with token efficiency in mind. As noted on TOON's documentation, it excels at uniform arrays of objects; non-uniform/complex objects may still be more token-efficient in JSON. Real world token usage will depend on usage patterns, please review common workflows to determine if TOON output may be beneficial. Please see Flags for more information on the available flags and their corresponding environment variables.

API Response Truncation

This feature allows you to set a maximum limit on the number of lines or entries returned from the Prometheus API for, which can help in reducing the amount of data sent to the LLM. Setting the limit to 0 disables truncation. Truncation is disabled by default. Note that LLMs capable of handling tool request arguments can override this global truncation limit on a per-tool-call basis for supported tools. Please see Flags for more information on the available flags and their corresponding environment variables.

Full Tool List

Tool Name	Description
`alertmanagers`	Get overview of Prometheus Alertmanager discovery
`build_info`	Get Prometheus build information
`config`	Get Prometheus configuration
`docs_list`	List of Official Prometheus Documentation Files
`docs_read`	Read the named markdown file containing official Prometheus documentation from the prometheus/docs repo
`docs_search`	Search the markdown files containing official Prometheus documentation from the prometheus/docs repo
`exemplar_query`	Performs a query for exemplars by the given query and time range
`flags`	Get runtime flags
`healthy`	Management API endpoint that can be used to check Prometheus health
`label_names`	Returns the unique label names present in the block in sorted order by given time range and matchers
`label_values`	Performs a query for the values of the given label, time range and matchers
`list_alerts`	List all active alerts
`list_rules`	List all alerting and recording rules that are loaded
`list_targets`	Get overview of Prometheus target discovery
`metric_metadata`	Returns metadata about metrics currently scraped by the metric name
`query`	Execute an instant query against the Prometheus datasource, returning one value per series at a single point in time
`quit`	Management API endpoint that can be used to trigger a graceful shutdown of Prometheus
`range_query`	Execute a range query against the Prometheus datasource, returning values over a time window
`ready`	Management API endpoint that can be used to check Prometheus is ready to serve traffic (i.e. respond to queries
`reload`	Management API endpoint that can be used to trigger a reload of the Prometheus configuration and rule files
`runbooks_list`	List the runbooks embedded in this server: guided workflows (Agent Skills) for common Prometheus tasks
`runbooks_read`	Read the named runbook by skill name (e.g. `check-system-health`)
`runtime_info`	Get Prometheus runtime information
`series`	Finds series by label matchers
`targets_metadata`	Returns metadata about metrics currently scraped by the target
`tsdb_stats`	Get usage and cardinality statistics from the TSDB
`wal_replay_status`	Get current WAL replay status

NOTE:

Because the TSDB Admin API endpoints

allow for potentially destructive operations like deleting data, they are not

enabled by default. In order to enable the TSDB Admin API endpoints, the MCP

server must be started with the flag --dangerous.enable-tsdb-admin-tools to

acknowledge the associated risk these endpoints carry.

Tool Name	Description
`clean_tombstones`	Removes the deleted data from disk and cleans up the existing tombstones
`delete_series`	deletes data for a selection of series in a time range
`snapshot`	creates a snapshot of all current data into snapshots/ - under the TSDB's data directory and returns the directory as response

Tool Sets

The server exposes many tools to interact with Prometheus. There are tools to interact with Prometheus via the API, as well as additional tools to do things like read documentation, etc. By default, they are all registered and available for use (TSDB Admin API tools need an extra flag).

To be considerate to LLMs with smaller context windows, it's possible to pass in a whitelist of specific tools to register with the server. The following 'core' tools are always loaded: [docs_list, docs_read, docs_search, runbooks_list, runbooks_read, query, range_query, metric_metadata, label_names, label_values, series]. Additional tools can be specified with the --mcp.tools flag.

For example, the command line:

prometheus-mcp --mcp.tools=build_info --mcp.tools=flags --mcp.tools=runtime_info

Would result in the following tools being loaded:

build_info
docs_list
docs_read
docs_search
flags
label_names
label_values
metric_metadata
query
range_query
runbooks_list
runbooks_read
runtime_info
series

Runbooks (Agent Skills) and Prompts

The server embeds a set of runbooks: guided workflows for common Prometheus tasks, expressed in terms of the server's tools. Each runbook orients the model on the relevant tools, then suggests topics to explore with example queries rather than prescribing a fixed sequence of steps. Runbooks cover tasks like system health checks, missing-data triage, error-rate investigation, high-cardinality optimization, recording/alerting rule review, and configuration/performance tuning.

Each runbook is packaged as a full Agent Skill: a directory containing a SKILL.md with name/description frontmatter. Runbooks are exposed three ways:

Tools: the model can discover and read them itself via the runbooks_list/runbooks_read tools when a request matches a runbook's purpose. Tools are the most portable path and work in every MCP client.
Skill resources: per the SEP-2640 skills extension draft, each runbook is a skill:// /SKILL.md resource, enumerated by the well-known skill://index.json discovery index, and the server declares the io.modelcontextprotocol/skills extension capability. Skill-aware hosts can consume these like local filesystem skills; other clients can still read them as ordinary MCP resources.
MCP prompts: each runbook is also registered as an MCP prompt under its skill name (e.g. check-system-health, optimize-high-cardinality), so clients with prompt support can invoke a guided workflow directly (often surfaced as slash commands).

Prometheus Compatible Backends

There are many Prometheus compatible backends that can be used to extend prometheus in a variety of ways, often with the goals of offering long term storage or query aggregation from multiple prometheus instances. Some examples can be found in the Remote Storage of prometheus' docs.

Many of those services also offer a "prometheus compatible" API that can be used to query/interact with the data using native promQL. In general, this MCP server should at a minimum work for other prometheus API compatible services to execute queries and interact with the series/labels/metadata endpoints for metric and label discovery. Beyond that, there may be API differences as the different systems implement different parts/extensions of the API for their needs.

Examples:

Thanos does not use a centralized config, so the config endpoint is not implemented and thus the config tool is removed.
Mimir and Cortex implement extra endpoints to manage/add/remove rules

To workaround this and provide a better experience on some of the commonly used Prometheus compatible systems, this project may add direct support for select systems to provide different/more tools. Choosing a specific prometheus backend implementation can be done with the --prometheus.backend flag. The list of available backend implementations on a given release of the MCP server can be found in the output of the --help flag. Qualifications and support criteria are still under consideration, please open an issue to request support/features for a specific backend for further discussion.

Prometheus Backend Implementation Differences

| Backend |

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

Prometheus MCP Server

ภาพรวม

สามเสาของ PopNx MCP

ใช้ทำอะไรได้

ติดตั้ง

ก่อนติดตั้ง

ทำอะไรได้บ้าง

ผลตรวจเบื้องต้นi

ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

ยังมีคนดูแล

มีสัญญาอนุญาต (license)

endpoint ตอบ

ล็อกอินแบบ OAuth

คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

คำถามที่พบบ่อย

ตัวที่ใช้แทนได้

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

FOGA node

README จากผู้ทำ

Prometheus MCP Server

About

Demos and Examples

Asking Claude to Investigate Slow Queries

Investigate metrics produced by the MCP server itself and suggest recording rules for SLOs

Summarize Prometheus metric/label naming best practices

Report on the health of the Prometheus instance that powers prometheus.demo.prometheus.io

Tools

LLMs and Token/Context Efficiency

TOON Encoding

API Response Truncation

Full Tool List

Tool Sets

Runbooks (Agent Skills) and Prompts

Prometheus Compatible Backends

Prometheus Backend Implementation Differences