AI导哈

Grafana数据查询服务

Grafana MCP Server是一个提供多种Grafana数据查询功能的服务，包括PromQL查询、Loki日志查询、仪表板配置获取等，适用于监控数据分析和可视化场景。

  • by DrDroidLab
  • Python
  • 本地部署
  • 6 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 DrDroidLab/grafana-mcp-server

使用说明

Grafana MCP服务器

可用工具

以下工具可通过MCP服务器获得：

  • test_连接：验证与Grafana实例和配置的连接。
  • grafana_promql_query：对Grafana的Prometheus数据源执行PromQL查询。使用PromQL表达式获取指标数据，优化时间序列响应以减少令牌大小。
  • grafanaloki_query：向Grafana Loki查询日志数据。获取指定持续时间（例如“5m”、“1h”、“2d”）的日志，将相对时间转换为绝对时间戳。
  • grafana_get-dashboard_config：从数据库中检索仪表板配置详细信息。查询connectors_connectors元数据模型存储表以获取仪表板元数据。
  • grafana_query_dashboard_panels：执行特定仪表板面板的查询。一次最多可以查询4个面板，支持模板变量，优化指标数据。
  • grafana_fetch_label_values：从Prometheus数据源获取仪表板变量的标签值。检索特定标签的可用值（例如，“实例”、“作业”）。支持可选的度量过滤。
  • grafana_fetch_dashboard_变量：从Grafana仪表板获取所有变量及其值。检索仪表板模板变量及其当前值。
  • grafana_etch_all_dashboards：从Grafana获取所有仪表板，包括标题、UID、文件夹、标签等基本信息。
  • grafana_fetch_数据来源：从Grafana获取所有数据源及其配置详细信息。
  • grafana_fetch_folders：从Grafana获取所有文件夹及其元数据和权限。

🚀 使用和要求

1.获取您的Grafana API端点和服务帐户令牌

  1. 确保您有一个正在运行的Grafana实例（自托管或云）。
  2. 从Grafana UI生成服务帐户令牌：
    • 创建服务帐户：在Grafana仪表板中，导航到管理>>用户和访问>>服务帐户>>创建具有查看器权限的服务帐户
    • 生成服务帐户密钥：在服务帐户中，创建一个新的服务帐户令牌。
    • 复制服务帐户令牌（以开头 glsa_)

2.安装和运行选项

2A。安装并运行uv（建议用于本地开发）

2A.1。使用uv安装依赖项

uv venv .venv
source .venv/bin/activate
uv sync

2A.2。使用uv运行服务器

uv run -m src.grafana_mcp_server.mcp_server
  • 您还可以使用 uv 根据需要运行任何其他入口点脚本。
  • 确保你的 config.yaml 与位于同一目录中 mcp_server.py 或设置所需的环境变量（请参阅配置部分）。

2B。使用Docker Compose运行（推荐用于生产/容器化环境）

  1. 编辑 grafana-mcp-server/src/grafana_mcp_server/config.yaml 使用您的Grafana详细信息（主机，API密钥）。
  2. 启动服务器：
    docker compose up -d
    • 默认情况下，服务器将在端口8000上以HTTP（SSE）模式运行。
    • 您可以使用环境变量覆盖配置（见下文）。

3.配置

服务器按照以下优先级顺序加载配置：

  1. 环境变量 （推荐用于Docker/CI）：
    • GRAFANA_HOST：Grafana实例URL（例如。 https://your-grafana-instance.com)
    • GRAFANA_API_KEY：Grafana服务帐户令牌（必填）
    • GRAFANA_SSL_VERIFY: true 或 false （默认值： true)
    • MCP_SERVER_PORT：运行服务器的端口（默认值： 8000)
    • MCP_SERVER_DEBUG: true 或 false （默认值： true)
  2. YAML文件回退 (config.yaml):
    grafana:
  host: "https://your-grafana-instance.com"
  api_key: "your-grafana-api-key-here"
  ssl_verify: "true"
server:
  port: 8000
  debug: true

4.与人工智能助手（如Claude Desktop、Cursor）集成

您可以将此MCP服务器与支持MCP协议的任何工具集成。以下是主要选项：

4A。使用Docker（带环境变量）

{
  "mcpServers": {
    "grafana": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "-e",
        "GRAFANA_HOST",
        "-e",
        "GRAFANA_API_KEY",
        "-e",
        "GRAFANA_SSL_VERIFY",
        "drdroidlab/grafana-mcp-server",
        "-t",
        "stdio"
      ],
      "env": {
        "GRAFANA_HOST": "https://your-grafana-instance.com",
        "GRAFANA_API_KEY": "your-grafana-api-key-here",
        "GRAFANA_SSL_VERIFY": "true"
      }
    }
  }
}
  • 这 -t stdio 为了与Docker MCP客户端兼容，支持该参数（强制stdio握手模式）。
  • 根据部署需要调整卷路径或环境变量。

4B。连接到已运行的MCP服务器（HTTP/SSE）

如果你已经有一个MCP服务器在运行（例如，在远程主机、云VM或Kubernetes上），你可以将你的AI助手或工具直接连接到它的HTTP端点。

{
  "mcpServers": {
    "grafana": {
      "url": "http://your-server-host:8000/mcp"
    }
  }
}
  • 替换 your-server-host 使用您的MCP服务器运行的实际主机。
  • 对于本地设置，请使用 localhost 作为服务器主机（即。， http://localhost:8000/mcp).
  • 使用 http 用于本地或不安全的部署，以及 https 用于生产或安全部署。
  • 确保服务器可以从您的客户端计算机访问（检查防火墙、安全组等）。

健康检查

curl http://localhost:8000/health

默认情况下，服务器在端口8000上运行。

5.项目结构

grafana-mcp-server/
│   └── src/
│       └── grafana_mcp_server/
│           ├── __init__.py
│           ├── config.yaml              # Configuration file
│           ├── mcp_server.py            # Main MCP server implementation
│           ├── stdio_server.py          # STDIO server for MCP
│           └── processor/
│               ├── __init__.py
│               ├── grafana_processor.py # Grafana API processor
│               └── processor.py         # Base processor interface
├── tests/
├── Dockerfile
├── docker-compose.yml
├── pyproject.toml
└── README.md

6.故障排除

常见问题

  1. 连接失败:

    • 验证您的Grafana实例是否正在运行且可访问
    • 检查您的API密钥是否具有正确的权限
    • 确保SSL验证设置与您的设置匹配

  2. 身份验证错误:

    • 验证您的API密钥是否正确且未过期
    • 检查您的Grafana实例是否需要额外的身份验证

  3. 查询失败:

    • 确保数据源UID正确
    • 验证PromQL/Loki查询语法
    • 检查数据源是否可以使用API密钥访问

调试模式

启用调试模式以获取更详细的日志：

export MCP_SERVER_DEBUG=true

7.贡献

  1. 分叉存储库
  2. 创建要素分支(git checkout -b feature/amazing-feature)
  3. 提交您的更改(git commit -m 'Add some amazing feature')
  4. 推到分支(git push origin feature/amazing-feature)
  5. 打开拉取请求

8.许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

9.支持

  1. 需要帮忙吗？加入我们 不和谐频道 以及#mcp频道上的消息。
  2. 想要一键式MCP服务器吗？加入同一个社区，让我们知道。
  3. 对于问题和疑问，请在GitHub上打开问题或联系维护人员。

相关 MCP