### 帆板运动


将以下内容添加到您的Windsurf MCP配置文件中。


JSON```
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13{
  "mcpServers": {
    "victoriametrics": {
      "command": "/path/to/mcp-victoriametrics",
      "env": {
        "VM_INSTANCE_ENTRYPOINT": "<YOUR_VM_INSTANCE>",
        "VM_INSTANCE_TYPE": "<YOUR_VM_INSTANCE_TYPE>",
        "VM_INSTANCE_BEARER_TOKEN": "<YOUR_VM_BEARER_TOKEN>",
        "VM_INSTANCE_HEADERS": "<HEADER>=<HEADER_VALUE>,<HEADER>=<HEADER_VALUE>"
      }
    }
  }
}

看 Windsurf MCP文件 了解更多信息。

使用Docker而不是二进制

您可以使用Docker而不是本地二进制文件运行VictoriaMetrics MCP服务器。

您应该按照以下方式替换上述配置示例中的run命令：

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22{
  "mcpServers": {
    "victoriametrics": {
      "command": "docker",
        "args": [
          "run",
          "-i", "--rm",
          "-e", "VM_INSTANCE_ENTRYPOINT",
          "-e", "VM_INSTANCE_TYPE",
          "-e", "VM_INSTANCE_BEARER_TOKEN",
          "-e", "VM_INSTANCE_HEADERS",
          "ghcr.io/victoriametrics/mcp-victoriametrics",
        ],
      "env": {
        "VM_INSTANCE_ENTRYPOINT": "<YOUR_VM_INSTANCE>",
        "VM_INSTANCE_TYPE": "<YOUR_VM_INSTANCE_TYPE>",
        "VM_INSTANCE_BEARER_TOKEN": "<YOUR_VM_BEARER_TOKEN>",
        "VM_INSTANCE_HEADERS": "<HEADER>=<HEADER_VALUE>,<HEADER>=<HEADER_VALUE>"
      }
    }
  }
}

用法

之后 安装 和 配置 MCP服务器，您可以开始将其与您最喜欢的MCP客户端一起使用。

您可以从以下短语开始与AI助手对话：

1Use MCP VictoriaMetrics in the following answers

但这不是必需的，你可以开始提问，助手会自动使用工具和文档为你提供最佳答案。 只要看看 对话示例 为了更好地理解你可以用它做什么。

工具集

MCP VictoriaMetrics提供了许多与您的VictoriaMmetrics实例交互的工具。

以下是常见可用工具的列表：

以下是一些可用的其他工具 维多利亚指标云 （注明 VMC_API_KEY 参数）用户：

提示

服务器包括常见任务的预定义提示。

这些只是目前的示例，提示库将在未来添加：

对话示例

这只是使用MCP服务器与Assistant进行对话的示例，有助于理解它的工作原理（但这是与使用Claude Desktop的Victoria Metrics MCP服务器并配置为 公共游乐场实例):

• 你：我的虚拟机中有哪些租户？

• 助手 在您的VictoriaMetrics实例中，有以下租户可用 0:0 （默认租户）， 1:0, 10:0, 100:0

• 你：从现在开始，请仅使用默认租户

• 助手: 我理解。从现在开始，对于您的VictoriaMetrics实例的所有操作，我将只使用默认租户（0:0）。

• 你：我们有哪些指标？

• 助手: 您的VictoriaMetrics实例中有许多可用的指标。该列表包括来自各种系统和组件的指标，例如：

• 系统指标(node_, machine_等等），

• Kubernetes指标(kube_, container_, apiserver_等等），

• VictoriaMetrics特定指标(vm_, vmagent_, vmalert_等等），

• Go运行时指标(go_),

• 普罗米修斯相关指标(scrape_, promhttp_),

• 各种应用指标(argocd_, alertmanager_).

这是一个包含2000多个可供查询的指标的综合列表。您是否有兴趣进一步探索特定类型的指标？

• 你：好的，让我们从现在开始使用kubernetes指标。请告诉我这些指标中哪些从未被查询过？

• 助手: 根据结果，我可以看到有两个Kubernetes指标从未被查询过（查询计数为0）：

• kube_persistentvolumeclaim_deletion_timestamp -此指标提供了有关何时将PersistentVolumeClaims标记为删除的信息。

• kube_pod_init_container_status_last_terminated_reason -此指标显示了上次终止Pod中init容器的原因。

这些指标对于监控和故障排除可能很有价值：

• PVC删除时间戳指标可以帮助跟踪删除模式或识别卡住的PVC。

• init容器终止原因指标可以帮助识别初始化容器中的常见故障模式。

您想让我解释更多关于这些指标跟踪的内容，或者建议一些有用的查询来开始监控它们吗？

• 你：是的，请。此外，你能制定重新标签规则来阻止摄入这些指标吗？

• 助手: 我将创建一个重新标记配置，以从集合中排除这些从未查询过的指标。这将有助于减少存储和处理开销。以下是您可以添加到VictoriaMetrics抓取配置中的重新标记配置：

YAML``` 1 2 3 4relabel_configs:

• action: drop source_labels: [name] regex: kube_persistentvolumeclaim_deletion_timestamp|kube_pod_init_container_status_last_terminated_reason

*此配置将：*


1. *查看每个指标的名称（ `__name__` 标签）*
2. *检查它是否与指定的指标之一匹配*
3. *删除匹配的指标，防止它们被收集和存储*


*如果您将Prometheus用作VictoriaMetrics的抓取器，则可以将其添加到您的VictoriaMetric配置文件中，或者添加到Prometheus配置中的相关抓取作业配置中。*
*如果您想在实现之前测试此重新标记配置，可以使用度量重新标记调试工具来查看它将如何影响您的度量。*

• 你：是的，请在实时序列上调试此重新标记配置，看看它会如何影响我的指标

• 助手: 太好了！重新标记配置按预期工作：

• 前两个测试用例表明 kube_persistentvolumeclaim_deletion_timestamp 和 kube_pod_init_container_status_last_terminated_reason 指标已正确删除（结果标签为空 {}).

• 第三个测试用例证实了其他指标，如 kube_pod_status_phase 被保留下来，不受我们的删除规则的影响。

您可以放心地将此重新标记配置添加到您的VictoriaMetrics或Prometheus配置中，以停止收集这些未使用的指标。这将节省存储空间并减少处理开销，而不会影响您当前的监控能力。

• 你：但是我使用的是VictoriaMetrics操作符的vmagent资源，你能给我提供一部分带有此重新标签配置的代理规范吗？

• 助手: 你说得对，由于你使用的是VictoriaMetrics运算符和VMAgent自定义资源，配置需要采用该CR的适当格式。以下是如何将重新标记配置添加到VMAgent规范中：

YAML``` 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12apiVersion: operator.victoriametrics.com/v1beta1 kind: VMAgent metadata: name: your-vmagent-name spec:

… your existing configuration …

Add this section to configure global metric relabeling

inlineRelabelConfig: - action: drop sourceLabels: [“name”] regex: kube_persistentvolumeclaim_deletion_timestamp|kube_pod_init_container_status_last_terminated_reason

… rest of your configuration …

*要点：*


- *在VMAgent规范中，您可以使用 `inlineRelabelConfig` 用于内联重新标记规则*
- *该字段名为 `sourceLabels` （不是 `source_labels` 如Prometheus配置）*
- *这是一个全局重新标记，将在存储之前应用于所有指标*

• 你：我决定不删除这些指标，而是使用下采样降低它们的采样率。我现在有哪些降采样参数？

• 助手: 我可以看到您当前具有以下降采样配置：

1-downsampling.period="7d:1m,30d:5m,180d:30m"

这意味着：

• 超过7天的数据将保持其原始分辨率

• 7-30天之间的数据被降采样到1分钟的分辨率

• 30-180天的数据被降采样到5分钟的分辨率

• 超过180天的数据被降采样为30分钟分辨率

现在，如果你想为那些很少被查询的指标添加特定的下采样规则，你可以使用下采样过滤器调试工具来测试新规则的工作方式。让我们测试一种配置，在这种配置中，我们对这些特定指标应用了更积极的下采样：

…获取序列并使用下采样滤波器调试器。…

太棒了现在我们的测试工作正常。根据当前配置和我们的测试，这里有一个建议的VMAgent CR下采样配置，可以对那些很少被查询的指标应用更积极的下采样：

YAML``` 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11apiVersion: operator.victoriametrics.com/v1beta1 kind: VMCluster metadata: name: monitoring-vm-cluster spec:

… your existing configuration …

Update the vmstorage section with the new downsampling parameters

vmstorage: extraArgs: downsampling.period: ‘{name=“kube_persistentvolumeclaim_deletion_timestamp”}:1d:10m,{name=“kube_pod_init_container_status_last_terminated_reason”}:1d:10m,7d:1m,30d:5m,180d:30m’

… rest of your configuration …

*此配置：*


*-仅1天后，对很少查询的指标应用10分钟分辨率下采样*
*-维护所有其他指标的现有降采样策略*


*下采样规则的顺序很重要——应该先列出更具体的规则。*

在此对话框中，助手使用了以下工具：

• tenants 获取可用租户列表
• documentation 获取有关功能和数据格式的信息
• metrics 获取可用指标列表
• metrics_staistics 获取有关指标使用情况的信息
• series 获取用于调试的时间序列
• metric_relabel_debug 调试重新标记规则
• flags 获取实例参数信息
• downsampling_filters_debug 调试下采样配置

但你可以使用任何其他工具，并以自己的方式组合它们。

监控

在 SSE和HTTP模式 MCP服务器以Prometheus格式提供度量（请参见 端点)你可以找到 在repo中，简单的grafana仪表板 对于这些指标。

常见问题解答

为什么MCP服务器使用的资源比我从一个简单的API代理所期望的要多？

该服务器包含一个嵌入式矢量数据库，其中包含VictoriaMetrics文档和博客文章 documentation 工具。 它有助于回答有关VictoriaMetrics的复杂问题，而无需向LLM提供所有数据。

这是资源使用的主要来源。要减少它，请添加 documentation 到 MCP_DISABLED_TOOLS 环境变量，以完全禁用矢量数据库加载。看 工具配置 了解详情。

如何将一个MCP服务器实例用于多个VictoriaMetrics实例？

你可以使用 MCP_PASSTHROUGH_HEADERS MCP服务器中的参数以及 vmauth中基于标头的路由 根据MCP客户端配置中的HTTP标头值在实例之间路由MCP调用。

路线图

• 支持“美化查询”工具（在中完成 v0.0.5)

• 支持“解释查询”工具（在中完成 v0.0.6)

• 支持CI管道构建和推送multiarch docker镜像（在 v1.0.0)

• 支持工具 警报和记录规则的单元测试 （完成于 v0.0.7)

• 支持可选集成 维多利亚指标云 （通过 API密钥)（完成于 v0.0.9)

• []除了当前的文档工具外，还可以为服务器添加一些额外的知识：

• VictoriaMetrics博客 帖子（在 v1.1.0)

• CRD模式

• []实施MCP的多租户版本（将支持多种部署）

• []添加标志/配置验证工具

• []针对vmagent API的支持工具

• []支持 新的vmalert API

• 通过配置启用/禁用工具（在中完成 v0.0.8)

• []警报管理器API工具 #6

• 支持 度量元数据 如果在VictoriaMetrics中实施

• []支持身份验证

• 添加带有描述和文档链接的静态索引页面

提及

免责声明

人工智能服务和代理以及这样的MCP服务器无法保证结果的准确性、完整性和可靠性。 您应该仔细检查使用AI获得的结果。

MCP服务器及其响应的质量在很大程度上取决于您的客户端的功能和您使用的模型的质量。

贡献

欢迎为MCP VictoriaMetrics项目捐款！

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