AI MCP + 普罗米修斯 + ELK，排查系统问题真快！

作者：小傅哥 博客：https://bugstack.cn

❝沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！😜 ❞

大家好，我是技术UP主小傅哥。

其实我一点也不恐慌 Ai 替代我的编程工作，因为我知道老板那复杂的需求，在几十个系统中串联，每个工程都是数十年的沉淀屎山堆积出几十万行的代码。如果是 AI，那快是快，绝对的事故一堆！😂

其实，你不知道程序员👨🏻‍💻工作有多恶心！

你以为程序员就是编码吗？其实编码的工作只占一部分，还要评审需求、研发设计、代码评审、系统上线、配置监控、配置一堆的监控、研发左倾帮助产品、研发右倾辅助测试。

但这还不是最麻烦的，最麻烦的是每做完一个项目，上线一个项目，基本就要一直跟进这个项目了。后面的各种客户反馈，可诉问题，性能报警等，都要对应的研发投入进来排查处理。这东西看着没啥，但一点也不好整。

赶上运气好，一个大半天，一行代码都没写，就在这里查问题，做反馈，要是真实编码问题，那这一周也别消停了，还要写事故报告，各个层级汇报反馈。

所以，我真希望 AI 替代下我们程序员在这方面的时间投入。好在 MCP 来了，是真的可以为这样的事项做提效动作了。

🧧文末提供了本次 Ai MCP 所涉及的实战项目，拼团 + Ai Agent，此外还有非常多的实战项目，都可以获取学习。

一、展示效果

如图，通过 AI MCP 分析普罗米修斯监控 + 日志检索分析；

• 当我们给系统配置上，日志（ELK）、监控（prometheus + grafana），在通过 AI MCP 工具服务，访问日志和监控，就可以拉取出需要的数据以及提供对应的可视化图表。
• 其实这套东西，最主要的是给运营使用，当有一些客诉产生的时候，运营通过这样的 Ai Agent 智能工具，询问产生问题的原因，以及对应的用户数据。再根据数据，处理具体的客诉即可。

二、功能流程

• 首先，无论你是哪一种业务系统，都可以配置类似 ELK、普罗米修斯监控，即使是公司里的其他项目不是这样的日志和监控，也可以有对应的接口可以开发成 MCP 服务。
• 之后，看流程这里的东西其实你有系统，有日志，有监控系统。就是差一个 MCP 服务而已，只要开发好对应的服务，在配置给 AI Agent 客户端/自研，那么就可以帮你完成；客诉的分析、报警的排查、异常的处理。这样就能帮助研发节省很多很多时间，而且最懂这种东西的也是研发，研发的工作也更稳定了。

三、系统配置

接下来，我们在来说下，这东西怎么去配置。让大家有一个参考。

1. 系统工程

• 首先，为整个工程添加普罗米修斯监控的配置操作。通过 Docker 方式进行部署。
• 之后，在系统的 group-buy-market-app 下，添加 pom 引入，以及 application-dev.yml 中，添加监控节点上报数据操作。
• 另外，还要在 application-dev.yml 添加 tomcat enabled 允许采集。
• 注意，有IP的地方，要换成你的本地点IP，否则不能采集。

2. 启动系统（验证上报）

启动拼团系统，验证数据上报。

• 首先，观察启动系统后，有一个 /actuator 表明可以上报数据。
• 之后，访问接口，http://127.0.0.1:8091/actuator/prometheus 确保浏览器有数据返回。

3. 启动监控

确保你已经安装了 Docker，并启动了普罗米修斯监控；

• 访问：http://127.0.0.1:9000/#!/2/docker/containers
• prometheus 是对应采集数据的数据源，类似的 mysql、es，都是一种数据源，通过数据源推送上来的数据进行监控。
• grafana 是监控面板，对采集的数据，可以配置不同的报表展示。
• grafana-mcp 是一个通过使用 AI MCP 的方式，获取 grafana 面板数据的操作，这样 AI 就能介入分析了。

4. 配置面板

4.1 设置面板

4.2 添加面板

4.3 查看面板

以上配置完成后，可以请求拼团系统接口，用于健康系统采集。也可以使用 ApiPost/Jmeter 进行压测。教程：https://bugstack.cn/md/road-map/jmeter.html

四、AI MCP 使用

1. 获取监控 API Key

• 创建一个 Token 并复制，MCP 服务对接需要使用。

2. 配置文件

{
  "mcpServers": {
    "grafana": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "-e",
        "GRAFANA_URL",
        "-e",
        "GRAFANA_API_KEY",
        "mcp/grafana",
        "-t",
        "stdio"
      ],
      "env": {
        "GRAFANA_URL": "http://192.168.1.107:4000",
        "GRAFANA_API_KEY": "glsa_xKV5NS4EieXtae2whZmaMQvvbVkYGA7L_83db2a3b"
      }
    }
  }
}

• 注意，GRAFANA_URL 修改为你的 IP 地址。GRAFANA_API_KEY 是你生成的 Token

3. Ai 客户端配置

4. Ai 客户端使用

• 提问：普罗米修斯监控,获取所有监控接口中,tps、qps、响应时间。
• 提问：获取普罗米修斯监控数据，分析系统运行状况。给出图表展示。