가이드

가이드 (Guides)

오픈 소스 Grafana MCP 서버에 대한 단계별 사용 사례예요: 메트릭과 로그 조회, 대시보드 검색 및 조사, 경보 규칙 관리, 딥링크 생성, 패널 쿼리 실행, Grafana Incident와 Sift 사용.

출처: 문서

본문

• Prometheus로 메트릭 조회 (Query metrics with Prometheus)
  AI 어시스턴트에서 Prometheus 데이터소스에 PromQL 쿼리를 실행하도록 MCP 서버를 사용해요.
• Loki로 로그 조회 (Query logs with Loki)
  AI 어시스턴트에서 Loki 데이터소스에 LogQL 쿼리를 실행하도록 MCP 서버를 사용해요.
• 대시보드 검색 및 조사 (Search and inspect dashboards)
  MCP 서버로 대시보드를 검색하고 전체 JSON을 로드하지 않고 요약이나 패널 쿼리를 얻어요.
• 경보 규칙 관리 (Manage alert rules)
  MCP 서버로 Grafana 경보 규칙을 나열, 생성, 업데이트, 삭제하고 라우팅을 관리해요.
• Grafana 딥링크 생성 (Generate deeplinks to Grafana)
  URL을 추측하는 대신 MCP 서버로 정확한 대시보드, 패널, Explore 링크를 만들어요.
• 대시보드 패널 쿼리 실행 (Run a dashboard panel query)
  MCP 서버로 사용자 지정 시간 범위와 변수 재정의를 사용해 대시보드 패널의 쿼리를 실행해요.
• Grafana Incident와 Sift 사용 (Use Grafana Incident and Sift)
  MCP 서버로 Grafana Incident를 관리하고 Sift 조사(오류 패턴, 느린 요청)를 실행해요.
• InfluxDB로 메트릭 조회 (Query metrics with InfluxDB)
  AI 어시스턴트에서 InfluxDB 데이터소스에 Flux 또는 InfluxQL 쿼리를 실행하도록 MCP 서버를 사용해요.