MCP Reference: monitoring.googleapis.com

提供 Cloud Monitoring 工具的 MCP 伺服器

Model Context Protocol (MCP) 伺服器是 Proxy，可為大型語言模型 (LLM) 或 AI 應用程式提供脈絡、資料或功能。MCP 伺服器會將 AI 應用程式連結至資料庫和網路服務等外部系統，並將系統回覆轉換成 AI 應用程式可理解的格式。

伺服器設定

您必須先啟用 MCP 伺服器並設定驗證機制，才能使用。如要進一步瞭解如何使用 Google 和 Google Cloud 遠端 MCP 伺服器，請參閱「Google Cloud MCP 伺服器總覽」。

伺服器端點

MCP 服務端點是 MCP 伺服器的網路位址和通訊介面 (通常是網址)，AI 應用程式 (MCP 用戶端的主機) 會使用該端點建立安全、標準化的連線。LLM 會透過這個窗口要求提供背景資訊、呼叫工具或存取資源。

Cloud Monitoring API MCP 伺服器具有下列全域 MCP 端點：

  • https://monitoring.googleapis.com/mcp

MCP 工具

MCP 工具是 MCP 伺服器向 LLM 或 AI 應用程式公開的函式或可執行功能，用於在現實世界執行動作。

工具

monitoring.googleapis.com MCP 伺服器提供下列工具：

MCP 工具
list_timeseries 列出 Google Cloud Monitoring API 的時間序列資料
query_range 評估特定時間範圍內的 PromQL 查詢
get_alert_policy 請將這項工具做為主要工具，取得特定警告政策的相關資訊。警告政策會定義您希望收到服務問題通知的條件。這有助於瞭解特定警告設定的詳細資料。
list_alert_policies 請使用這項工具，列出 Google Cloud 專案中的警告政策。警告政策會定義您希望收到服務問題通知的條件。這有助於瞭解目前設定的警告。
get_alert 請將這項工具做為主要工具，取得特定警示的相關資訊。警告代表違反警告政策。這有助於瞭解特定警示的詳細資料。
list_alerts 這項工具主要用於列出 Google Cloud 專案中的警告。警告代表違反警告政策。這有助於瞭解警告政策目前和過去的違規情形。
list_metric_descriptors 這項工具是探索 Google Cloud 專案中可用指標類型的主要工具。這是瞭解哪些資料可用於監控及建構資訊主頁或快訊的第一步。
list_dashboards 這項工具主要用於擷取 Google Cloud 專案中現有的自訂監控資訊主頁清單。使用者可以透過自訂監控資訊主頁，在相同情境下查看及分析不同來源的資料。這項功能可協助您瞭解特定專案目前設定及可用的自訂資訊主頁。
get_dashboard 這項工具的主要用途，是使用所要求資訊主頁的資源名稱，從 Google Cloud 專案擷取單一特定自訂監控資訊主頁。使用者可以透過自訂監控資訊主頁，在相同情境下查看及分析不同來源的資料。這項功能通常用於 list_dashboards 之後，可取得特定資訊主頁的完整詳細資料。

取得 MCP 工具規格

如要取得 MCP 伺服器中所有工具的 MCP 工具規格，請使用 tools/list 方法。以下範例說明如何使用 curl 列出 MCP 伺服器目前可用的所有工具及其規格。

Curl 要求 
curl --location 'https://monitoring.googleapis.com/mcp' \
--header 'content-type: application/json' \
--header 'accept: application/json, text/event-stream' \
--data '{
    "method": "tools/list",
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 1
}'