grafana-mcp-analyzer

SailingCoder/grafana-mcp-analyzer

3.4

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Grafana MCP Analyzer is an AI-powered tool that simplifies the analysis of monitoring data from Grafana, providing intelligent operational insights.

Grafana MCP Analyzer 🤖

让AI直接读懂你的监控数据,智能化运维分析助手

English | 中文文档

✨ 项目简介

想象一下这样的场景:

  • 您问AI:"我的服务器现在怎么样?"
  • AI直接查看您的Grafana监控,回答:"CPU使用率偏高,建议检查这几个进程..."

复杂的监控图表,AI帮您一键分析!告别传统的手动监控方式,让AI成为您的专属运维助手!

🚀 核心特性

Grafana MCP Analyzer 基于 MCP (Model Context Protocol) 协议,赋能Claude、ChatGPT等AI助手具备以下超能力:

  • 【自然语言查询】轻松访问监控数据,AI 一键输出专业分析
  • 【智能格式化】支持大数据量分析,高效解析各类数据
  • 【curl支持】直接使用浏览器 copy 的 curl 合成查询
  • 【聚合分析】单个查询或 Dashboard 级别综合分析
  • 【异常检测】AI 主动报告性能问题,提前警报
  • 【全数据源支持】Prometheus、MySQL、ES 等通通支持
  • 【专业 DevOps 建议】不只是展示数据,更提供可执行的优化方案,提升DevOps效率

🛠️ 快速开始

步骤1:安装和配置

全局安装

npm install -g grafana-mcp-analyzer

MCP 依赖 Node.js 18+ 环境,Node.js 快速安装最全指南

命令行选项

# 显示版本信息
grafana-mcp-analyzer -v
grafana-mcp-analyzer --version

# 显示帮助信息
grafana-mcp-analyzer -h
grafana-mcp-analyzer --help
配置AI助手(以Cursor为例)
{
  "mcpServers": {
    "grafana": {
      "command": "grafana-mcp-analyzer",
      "env": {
        "CONFIG_PATH": "/Users/your-username/project/grafana-config.js"
      }
    }
  }
}

⚠️ 注意:推荐使用绝对路径,后续开放相对路径、远程路径。

步骤2:编写配置文件 grafana-config.js

const config = {
  // Grafana基础配置
  baseUrl: 'https://your-grafana-domain.com',
  defaultHeaders: {
    'Authorization': 'Bearer your-api-token',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  
  // 健康检查配置
  healthCheck: { 
    url: 'api/health'
  },
  
  // 查询定义
  queries: {
    // 方式1:curl命令(推荐,浏览器直接复制)
    cpu_usage: {
      curl: `curl ...`,
      systemPrompt: `您是CPU分析专家,请从趋势、瓶颈、建议三个维度解读该数据...`
    },
    // 方式2:HTTP API配置(适合复杂查询)
    frontend_performance: {
      url: "api/ds/es/query",
      method: "POST",
      data: { ... },
      systemPrompt: `您是前端性能专家...`
    }
  }
};

module.exports = config;

配置获取技巧

浏览器复制curl命令(推荐):

  1. 在Grafana中执行查询
  2. 按F12打开开发者工具 → Network标签页
  3. 找到查询请求 → 右键 → Copy as cURL

HTTP API配置:

  1. 获取 Data 传参:进入图表 → "Query Inspector" → "JSON"解析 → 拷贝请求体(request)
  2. 获取 Url 和 Headers Token:通过 Network 面板查看请求参数,手动构造 HTTP 配置。

步骤3:开始使用

完全重启Cursor,然后体验智能分析:

👤 您:分析前端性能监控数据 frontend_performance
🤖 AI:正在连接Grafana并分析前端性能指标...

👤 您:聚合分析cpu_usage, frontend_performance
🤖 AI:同时查询多个指标并进行综合关联分析...

配置完成!

业务场景配置示例

电商业务分析
// 电商转化率分析
ecommerce_conversion: {
  curl: `curl 'api/ds/query' \\
    -X POST \\
    -H 'Content-Type: application/json' \\
    -d '{"queries":[{"refId":"A","expr":"rate(orders_total[5m]) / rate(page_views_total[5m]) * 100","range":{"from":"now-24h","to":"now"}}]}'`,
  systemPrompt: '您是电商业务分析专家,专注于转化率优化和用户购买行为分析。请分析销售转化率数据,重点关注:1. 转化率趋势变化和关键拐点 2. 高峰和低谷时段识别 3. 用户购买行为模式 4. 影响转化的关键因素 5. 转化率优化建议和A/B测试方案 6. 预期收益评估。请提供具体的业务改进建议。'
}
金融数据分析
// 交易量分析
finance_transactions: {
  curl: `curl 'api/ds/query' \\
    -X POST \\
    -H 'Content-Type: application/json' \\
    -d '{"queries":[{"refId":"A","expr":"sum(rate(transaction_amount_total[5m]))","range":{"from":"now-7d","to":"now"}}]}'`,
  systemPrompt: '您是金融数据分析专家,专长于交易风险控制和业务增长分析。请分析交易量数据,重点关注:1. 交易量趋势和周期性模式 2. 异常交易模式识别 3. 风险信号检测 4. 业务增长机会 5. 风控策略优化建议 6. 合规性评估。请提供风险控制和业务增长的平衡建议。'
},

// 收入分析
revenue_analysis: {
  curl: `curl 'api/ds/query' \\
    -X POST \\
    -H 'Content-Type: application/json' \\
    -d '{"queries":[{"refId":"A","expr":"sum(increase(revenue_total[1d]))","range":{"from":"now-90d","to":"now"}}]}'`,
  systemPrompt: '您是财务数据分析专家,专注于收入增长和盈利能力分析。请分析收入数据,重点关注:1. 收入趋势和增长模式分析 2. 收入来源结构和贡献度 3. 季节性和周期性因素影响 4. 收入预测和目标达成分析 5. 盈利能力和成本效益评估 6. 收入增长策略建议。'
}
用户行为分析
// 用户活跃度分析
user_activity: {
  curl: `curl 'api/ds/query' \\
    -X POST \\
    -H 'Content-Type: application/json' \\
    -d '{"queries":[{"refId":"A","expr":"count(increase(user_sessions_total[1h]))","range":{"from":"now-30d","to":"now"}}]}'`,
  systemPrompt: '您是用户行为分析专家,专注于用户留存和参与度优化。请分析用户活跃度数据,重点关注:1. 用户活跃度趋势和留存率 2. 用户行为模式和偏好 3. 用户生命周期分析 4. 流失风险用户识别 5. 用户参与度提升策略 6. 个性化推荐建议。'
},

// 内容消费分析
content_engagement: {
  curl: `curl 'api/ds/query' \\
    -X POST \\
    -H 'Content-Type: application/json' \\
    -d '{"queries":[{"refId":"A","expr":"rate(content_views_total[5m])","range":{"from":"now-7d","to":"now"}}]}'`,
  systemPrompt: '您是内容运营分析专家,专注于内容策略和用户参与度优化。请分析内容消费数据,重点关注:1. 内容消费趋势和热点识别 2. 用户内容偏好分析 3. 内容质量评估 4. 内容推荐优化 5. 创作者生态健康度 6. 内容策略建议。'
}
安全分析
// 安全日志分析
security_logs: {
  url: "api/ds/es/query",
  method: "POST",
  data: {
    "queries": [
      {
        "refId": "A",
        "query": "tags:security AND level:WARN",
        "timeField": "@timestamp",
        "size": 200
      }
    ]
  },
  systemPrompt: '您是网络安全分析专家,专注于安全威胁检测和风险评估。请分析安全日志数据,重点关注:1. 异常访问模式和潜在威胁识别 2. 安全事件趋势和攻击模式 3. 风险等级评估和紧急响应建议 4. 安全策略优化建议 5. 合规性检查和审计建议 6. 安全监控和告警策略。'
}
IoT设备监控
// IoT设备监控
iot_devices: {
  curl: `curl 'api/ds/query' \\
    -X POST \\
    -H 'Content-Type: application/json' \\
    -d '{"queries":[{"refId":"A","expr":"avg(temperature_celsius)","range":{"from":"now-24h","to":"now"}}]}'`,
  systemPrompt: '您是IoT数据分析专家,专注于设备监控和智能运维。请分析IoT设备数据,重点关注:1. 设备健康状态和性能趋势 2. 异常设备和故障预警 3. 设备使用模式和优化机会 4. 能耗分析和节能建议 5. 设备生命周期管理 6. 预测性维护策略。'
},

// 传感器数据分析
sensor_data: {
  curl: `curl 'api/ds/query' \\
    -X POST \\
    -H 'Content-Type: application/json' \\
    -d '{"queries":[{"refId":"A","expr":"rate(sensor_readings_total[10m])","range":{"from":"now-12h","to":"now"}}]}'`,
  systemPrompt: '您是传感器数据分析专家,专注于环境监控和数据质量分析。请分析传感器数据,重点关注:1. 数据质量和传感器可靠性评估 2. 环境参数变化趋势和异常检测 3. 传感器校准和维护建议 4. 数据采集优化策略 5. 预警阈值设置建议 6. 传感器网络优化方案。'
}
用户转化漏斗分析(聚合分析示例)
// 用户转化漏斗 - 页面浏览
user_funnel_views: {
  curl: `curl 'api/ds/query' \\
    -X POST \\
    -H 'Content-Type: application/json' \\
    -d '{"queries":[{"refId":"A","expr":"rate(page_views_total[5m])","range":{"from":"now-24h","to":"now"}}]}'`,
  systemPrompt: '您是转化漏斗分析专家。请分析页面浏览量数据,重点关注访问流量趋势、用户获取效果、流量来源分析。'
},

// 用户转化漏斗 - 用户注册
user_funnel_signups: {
  curl: `curl 'api/ds/query' \\
    -X POST \\
    -H 'Content-Type: application/json' \\
    -d '{"queries":[{"refId":"A","expr":"rate(user_signups_total[5m])","range":{"from":"now-24h","to":"now"}}]}'`,
  systemPrompt: '您是用户注册分析专家。请分析用户注册数据,重点关注注册转化率、注册流程优化、用户获取成本分析。'
},

// 用户转化漏斗 - 购买转化
user_funnel_purchases: {
  curl: `curl 'api/ds/query' \\
    -X POST \\
    -H 'Content-Type: application/json' \\
    -d '{"queries":[{"refId":"A","expr":"rate(purchases_total[5m])","range":{"from":"now-24h","to":"now"}}]}'`,
  systemPrompt: '您是购买转化分析专家。请分析购买数据,重点关注购买转化率、客单价分析、购买行为模式。'
}

// 使用方式:
// 👤 您:使用aggregate_analyze综合分析用户转化漏斗:user_funnel_views, user_funnel_signups, user_funnel_purchases
// 🤖 AI:将同时分析三个环节的数据,提供完整的漏斗分析和优化建议

系统监控配置示例

指标监控配置
// 指标查询
prometheus_metrics: {
  curl: `curl 'api/ds/query' \\
    -X POST \\
    -H 'Content-Type: application/json' \\
    -d '{"queries":[{
      "refId":"A",
      "expr":"node_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes * 100",
      "range":{"from":"now-2h","to":"now"}
    }]}'`,
  systemPrompt: `内存使用率专家分析:重点关注内存泄漏风险、使用趋势、异常波动和优化建议。`
}
日志分析配置
// Elasticsearch日志查询
error_logs: {
  url: "api/ds/es/query", 
  method: "POST",
  data: {
    es: {
      index: "app-logs-*",
      query: {
        "query": {
          "bool": {
            "must": [
              {"term": {"level": "ERROR"}},
              {"range": {"@timestamp": {"gte": "now-1h"}}}
            ]
          }
        }
      }
    }
  },
  systemPrompt: `日志分析专家:识别错误模式、频率分析、影响评估和问题定位建议。`
}
网络监控配置
// 网络延迟监控
network_latency: {
  curl: `curl 'api/ds/query' \\
    -X POST \\
    -d '{"queries":[{
      "refId":"A", 
      "expr":"histogram_quantile(0.95, rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m]))",
      "range":{"from":"now-30m","to":"now"}
    }]}'`,
  systemPrompt: `网络性能专家:分析P95延迟、识别慢请求、网络瓶颈定位和优化策略。`
}
数据库监控配置
// MySQL性能监控
mysql_performance: {
  url: "api/ds/mysql/query",
  method: "POST", 
  data: {
    sql: "SELECT * FROM performance_schema.events_statements_summary_by_digest ORDER BY avg_timer_wait DESC LIMIT 10"
  },
  systemPrompt: `数据库性能专家:慢查询分析、索引优化建议、查询性能趋势评估。`
}

常见问题

无法连接到Grafana服务
  • 检查Grafana地址格式:必须包含https://http://
  • 验证API密钥有效性:确保未过期且有足够权限
  • 测试网络连通性和防火墙设置
AI提示找不到MCP工具
  • 完全退出Cursor并重新启动
  • 检查配置文件路径是否正确
  • 确保Node.js版本 ≥ 18
查询执行失败或超时
  • 增加timeout设置
  • 检查数据源连接状态
  • 数据量过大时,缩小时间范围

高级配置

环境变量配置
export GRAFANA_URL="https://your-grafana.com"
export GRAFANA_TOKEN="your-api-token"
MCP工具清单
工具功能使用场景
analyze_query查询+AI分析需要专业建议
query_data原始数据查询仅需要数据
aggregate_analyze聚合分析多查询统一分析
batch_analyze批量分析 ⚠️ 不推荐输出格式有问题
list_queries查询列表查看配置
check_health健康检查状态监控
manage_sessions会话管理管理分析会话
list_data数据列表查看存储数据
server_status服务器状态服务器信息

工具使用方式

// AI助手会自动选择合适的工具
👤 "分析CPU使用情况" → 🤖 调用 analyze_query
👤 "获取内存数据" → 🤖 调用 query_data  
👤 "检查服务状态" → 🤖 调用 check_health
👤 "有哪些监控查询" → 🤖 调用 list_queries
👤 "聚合分析系统指标" → 🤖 调用 aggregate_analyze
👤 "批量分析多个指标" → 🤖 推荐调用 aggregate_analyze 替代

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许可证

MIT 开源协议。详见 文件。