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连接多个 Prometheus 实例，帮助 AI 进行指标分析与 SRE 运维排障。
该 MCP 工具材料较少，但从现有信息看为开源的 Prometheus 访问服务，无声明需密钥，整体未见明确高风险红旗。主要关注点在于其具备代码执行能力、会接触监控/运维数据，且实际连接的 Prometheus 端点与维护情况未充分说明。
材料明确写明“无”密钥/环境变量，未见要求提供 API key、token 或云凭证。现有信息下凭证暴露面较低，但若实际接入私有 Prometheus，仍应确认是否存在未文档化认证方式。
描述称其为多个 Prometheus 实例提供访问能力，这意味着工具按设计会与外部监控端点通信并获取指标数据。虽然“远程端点 host”标注为无，但实际访问目标未在材料中列明，需确认仅连接预期的 Prometheus 实例且不会把数据转发到无关服务。
系统检查项已明确该工具具备 executes-code 能力，说明其作为 MCP 服务端会在本机运行代码/进程。就 MCP 工具而言这属于常规能力，但 README 缺失，暂无法进一步确认是否还会调用额外系统命令或高权限能力。
从描述看，其核心数据面是 Prometheus 指标与 SRE/运维相关遥测数据，而非明确的本地文件读写。此类监控数据通常可能包含服务名称、容量、错误率等敏感运营信息，建议按最小权限仅暴露所需实例与指标范围；材料中未见过度本地文件权限声明。
正面因素是其开源且带 GPL 2.0 许可证，源码可审计，这明显降低了供应链不透明风险。需留意的是来源为 third_party_registry、社区采用度显示 0 star、维护状态未知且 README 缺失，因此可审计性虽有，但成熟度与持续维护信号偏弱。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"Proms MCP Server" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
连接可用的 Prometheus 实例，检查过去 6 小时内 payment-service 的 P95 延迟、错误率和请求量变化，找出异常开始时间，并总结可能原因。
返回关键指标变化、异常时间点及可能根因的排查摘要。
从多个 Prometheus 实例对比生产集群与预发集群过去 24 小时的 CPU、内存和 Pod 重启次数，指出差异最大的服务。
输出跨集群资源对比结果，并标出波动明显的服务。
查询触发“节点磁盘使用率过高”告警的相关指标，结合近 12 小时趋势判断告警是否持续、是否影响业务，并给出处理建议。
给出告警真实性判断、影响评估和建议处置方案。
连接并路由多个 MCP 服务端，统一管理工具命名空间与动态调用。