Tempo MCP 伺服器允許 AI 助手通過實現模型上下文協議 (MCP) 來查詢和分析來自 Grafana Tempo 的分佈式追蹤數據。它支援多種通信模式，包括 stdin/stdout 和 HTTP SSE，因此適合與 Claude Desktop、Cursor 和 n8n 等工具集成。該伺服器提供強大的實時追蹤數據檢索工具，便於性能監控和調試工作流。
新增日期：
創建者：
Apr 19 2025
Tempo MCP 伺服器允許 AI 助手通過實現模型上下文協議 (MCP) 來查詢和分析來自 Grafana Tempo 的分佈式追蹤數據。它支援多種通信模式，包括 stdin/stdout 和 HTTP SSE，因此適合與 Claude Desktop、Cursor 和 n8n 等工具集成。該伺服器提供強大的實時追蹤數據檢索工具，便於性能監控和調試工作流。
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Created by:
Apr 19 2025
Scott Lepper
精選
Tempo MCP Server 是什麼？
Tempo MCP 伺服器是專門為 Grafana Tempo 設計的模型上下文協議 (MCP) 的綜合實現。它允許 AI 助手對分佈式追蹤數據執行複雜查詢，支援靈活的身份驗證和環境配置。該伺服器用 Go 構建，提供基於協議消息的通信和通過 HTTP 進行的實時流式傳輸（伺服器發送事件 SSE）。主要特點包括多功能的 Tempo 查詢工具、支持 Docker 的簡單部署以及與 Claude Desktop、Cursor 和 n8n 等生產力工具的集成，以增強追蹤分析。該伺服器通過提供自動化和交互式的追蹤數據訪問，顯著簡化了可觀測性工作流，改善調試和系統優化流程。
誰會使用 Tempo MCP Server？
- AI 開發者
- DevOps 工程師
- 系統可觀測性團隊
- 性能分析師
- 網站可靠性工程師
如何使用 Tempo MCP Server？
- 步驟 1：構建伺服器或通過 Docker 部署
- 步驟 2：配置如 TEMPO_URL 的環境變量
- 步驟 3：按照文檔中提供的命令運行伺服器
- 步驟 4：將客戶端工具如 Claude Desktop、Cursor 或 n8n 連接到伺服器端點
- 步驟 5：使用預定義工具或自定義查詢字符串執行追蹤查詢
- 步驟 6：分析返回的追蹤數據以進行系統監控和調試
Tempo MCP Server 的核心特徵與益處
主要功能
- 查詢追蹤數據的 Tempo 工具
- 多種通信模式，包括 stdin/stdout 和 HTTP SSE
- 支持 Docker 和 Docker Compose 進行部署
- 靈活的身份驗證選項（基本、令牌、環境變量）
- 支持與 Claude Desktop、Cursor 和 n8n 的集成
優點
- 實現自動化和 AI 驅動的追蹤分析
- 支持實時流式傳輸以便於即時監控
- 簡化容器支持的部署
- 通過靈活的集成增強可觀測性工作流
- 促進性能診斷和故障排除
Tempo MCP Server 的主要使用案例與應用
- 在 CI/CD 管道中自動化的分佈式追蹤查詢
- 實時性能監控儀表板
- 使用 AI 協助的分佈式系統調試
- 將 Grafana Tempo 追蹤數據與生產力工具集成
- 增強雲原生架構的系統可觀測性
Tempo MCP Server 的常見問答
開發者
- scottlepp
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一個 Docker 映像，承載多個 MCP 伺服器，透過整合 supergateway 以統一入口點訪問。
研究與數據
NOL 整合了 LangChain 和 Open Router，以使用 Next.js 創建一個多客戶端的 MCP 伺服器。