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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。
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。
让 AI 通过 Prometheus API 查询指标、分析监控并检查规则与目标。
帮助用户从 Prometheus 查询服务器实时与历史性能指标并辅助排障分析。
通过迭代式创意指导，显著提升大模型生成内容的专业水准与表现力
帮助用户创建、管理并组合可接入 MCP 客户端的 AI 代理与自定义工具。
帮助团队追踪 AI 调用指标、成本与日志，并排查模型交互问题
通过自然语言管理 Proxmox 虚拟机、容器、节点与集群资源。