prometheus-mcp-server MCP — Casos de uso, Instalar & Demo en vivo

Por qué usarlo

Características clave

6 herramientas enfocadas sobre la API de Prometheus
Consultas PromQL instantáneas y de rango con intervalos personalizados
Descubrimiento de métricas y metadatos para agentes que no conocen tu espacio de etiquetas
Opciones de autenticación: básica, bearer, mTLS, headers personalizados

Demo en vivo

Cómo se ve en la práctica

prometheus.replay ▶ listo

0/0

Instalar

Elige tu cliente

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "prometheus": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "prometheus-mcp-server"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config. Reinicia después de guardar.

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "prometheus": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "prometheus-mcp-server"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Cursor usa el mismo esquema mcpServers que Claude Desktop. La configuración del proyecto prevalece sobre la global.

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit

{
  "mcpServers": {
    "prometheus": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "prometheus-mcp-server"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Haz clic en el icono MCP Servers de la barra lateral de Cline y luego en "Edit Configuration".

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

{
  "mcpServers": {
    "prometheus": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "prometheus-mcp-server"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Mismo formato que Claude Desktop. Reinicia Windsurf para aplicar.

~/.continue/config.json

{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "prometheus",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "prometheus-mcp-server"
      ]
    }
  ]
}

Continue usa un array de objetos de servidor en lugar de un mapa.

~/.config/zed/settings.json

{
  "context_servers": {
    "prometheus": {
      "command": {
        "path": "uvx",
        "args": [
          "prometheus-mcp-server"
        ]
      }
    }
  }
}

Añádelo a context_servers. Zed recarga en caliente al guardar.

claude mcp add prometheus -- uvx prometheus-mcp-server

Un solo comando. Verifica con claude mcp list. Quita con claude mcp remove.

Casos de uso

Usos del mundo real: prometheus-mcp-server

Cómo diagnosticar un pico de latencia con Prometheus + Claude

👤 SREs de guardia ⏱ ~10 min intermediate

Cuándo usarlo: Se dispara una alerta p99 de un servicio — necesitas contexto sin memorizar PromQL.

Requisitos previos

URL de Prometheus accesible — Configura PROMETHEUS_URL en la configuración MCP; añade autenticación si está protegido

Flujo

Delimita el pico

Consulta latencia p99 de solicitud HTTP para el servicio X en la última hora, resolución de 30 segundos. Compara con la línea de base de los últimos 7 días.✓ Copiado

→ Resultado de consulta de rango mostrando el pico
Encuentra métricas correlacionadas

Para la ventana del pico, ¿qué otras métricas del servicio X se movieron >2 sigma? ¿CPU, memoria, GC, profundidad de cola?✓ Copiado

→ Métricas candidatas a culpables
Restringe por etiqueta

Desglosa el pico por etiquetas de pod/host. ¿Es un pod o toda la flota?✓ Copiado

→ Descomposición por etiqueta

Resultado: Una hipótesis vinculada a métricas específicas en menos de 5 minutos.

Errores comunes

La consulta no devuelve datos — Verifica nombres de etiquetas con list_metrics — el caso de etiqueta y los delimitadores varían entre exportadores

Combinar con: kubectl

Genera un informe de cumplimiento de SLO semanal desde Prometheus

👤 Líderes de SRE ⏱ ~25 min intermediate

Cuándo usarlo: Revisión de SLO del viernes — quieres números, no vibraciones.

Flujo

Define los SLIs

Para el servicio X, calcula la disponibilidad de esta semana (razón éxito/total) y latencia (solicitudes bajo umbral / total) como números.✓ Copiado

→ Dos razones con tasa de quemado
Compara con SLO

SLO de disponibilidad = 99,9%, SLO de latencia = 95%. ¿Estoy por encima o por debajo? Proyecta agotamiento del presupuesto de errores.✓ Copiado

→ Veredicto + días de presupuesto restante

Resultado: Informe de SLO defendible con números, no 'principalmente bien'.

Combinar con: google-sheets

Audita la salud del destino de scrape de Prometheus con Claude

👤 Ingenieros de plataforma ⏱ ~15 min intermediate

Cuándo usarlo: Sospechas que la mitad de tus destinos están caídos pero no lo has verificado.

Flujo

Obtén destinos

Llama a get_targets. Agrupa por trabajo; ¿cuáles tienen instancias DOWN?✓ Copiado

→ Tabla de trabajo → recuentos arriba/abajo
Investiga

Para el peor infractor, muestra el lastError para las instancias DOWN. ¿Causa probable?✓ Copiado

→ Causa procesable por destino

Resultado: Scrapes rescatados en minutos.

Combinaciones

Combínalo con otros MCPs para multiplicar por 10

prometheus + kubectl

Empareja anomalías de métricas con estado de pod

Para el servicio con el pico de latencia, correlaciona datos de Prometheus con kubectl describe en sus pods.✓ Copiado

prometheus + sentry

Correlación de pico de métrica + pico de error

Sentry muestra errores duplicados a las 14:00 — ¿qué métricas de Prometheus se movieron al mismo tiempo?✓ Copiado

Herramientas

Lo que expone este MCP

Herramienta	Entradas	Cuándo llamar	Coste
health_check		Verifica conectividad	1 llamada API
execute_query	query: promql, time?	Instantánea instantánea	1 consulta
execute_range_query	query, start, end, step	Análisis de series de tiempo	1 consulta (puede ser costosa)
list_metrics	match?: str	Descubrimiento cuando no conoces el nombre de la métrica	1 llamada API
get_metric_metadata	metric: str	Entiende unidades antes de calcular	1 llamada API
get_targets		Salud de scrape	1 llamada API

Coste y límites

Lo que cuesta ejecutarlo

Cuota de API: Prometheus se escala con tu servidor; las consultas costosas pueden estresarlo
Tokens por llamada: Las consultas de rango con muchas series pueden alcanzar 10k+ tokens
Monetario: Gratuito
Consejo: Usa step sabiamente en consultas de rango; resolución de 10s en 24h es 8640 muestras por serie

Seguridad

Permisos, secretos, alcance

Ámbitos mínimos: acceso de solo lectura a la API de Prometheus

Almacenamiento de credenciales: Bearer token o autenticación básica en env; rutas de certificados mTLS si se usan

Salida de datos: Solo tu URL de Prometheus

Resolución de problemas

Errores comunes y soluciones

La consulta devuelve vacío sin error

El nombre de métrica/etiqueta no existe. Usa list_metrics con un prefijo de coincidencia para verificar

La consulta de rango agota el tiempo

Reduce rango de tiempo o aumenta paso. El motor de consultas de Prometheus tiene límites de recursos por consulta

401 con bearer token

Token carece de permiso de lectura en /api/v1; verifica proxy inverso si Prometheus está detrás de uno

Verificar: curl -H 'Authorization: Bearer $T' $PROMETHEUS_URL/api/v1/status/config

Alternativas

prometheus-mcp-server vs otros

Alternativa	Cuándo usarla	Contrapartida
Grafana MCP	Ya visualizas en Grafana y quieres operaciones de dashboard/alerta	Más pesado; más características de las que puedas necesitar
Datadog MCP	Datadog es tu almacén de métricas	Pagado; lenguaje de consulta diferente

Más

Recursos

📖 Lee el README oficial en GitHub

🐙 Ver issues abiertas

🔍 Ver todos los 400+ servidores MCP y Skills