GrafanaをClaude DesktopからMCPで触ってみた

MCP（Model Context Protocol）を活用し、GrafanaとClaude Desktopを連携させてみました。AIアシスタントによるダッシュボード操作と自然言語でのデータ分析がもたらす新しいオブザーバビリティの可能性を感じてもらえれば。

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1. Grafanaを Claude Desktopから MCPで触ってみた 1 濱田孝治（ハマコー）
2. 2 濱田孝治（ハマコー） 製造ビジネステクノロジー部 マネージャー • 独立系SIerを経て2017年9月 クラスメソッド入社 ブログ, SNS • 「クラスメソッド 濱田」で検索 • はてなブックマーク累計 約15,000個 • Xアカウント：@hamako9999 コミュニティ運営 • JAWS-UG コンテナ支部運営 • Grafana Meetup Co-organizer AWS認定関連 • 取得済みAWS認定：SAP, DOP, DBS, SOA, SAA, DVA, SCS, CLF, AIF, MLA, MLS • AWS APN Ambassador 2020 執筆書籍 • みんなのAWS • SoftwareDesign 2022年11月号 コンテナ特集
3. この中でGrafanaのMCPサーバを 使ったことがある人？ 3
4. 4 Agenda • Grafana MCPサーバーを動かすまで • （デモ）Claude DesktopでMCPサーバー経由で Grafana Cloudのダッシュボードにアクセスしてみ る • Grafana MCPサーバーの未来予想図 • 最後に
5. 5 Grafana MCPサーバーを動かすまで
6. 6 MCPとは MCP（Model Context Protocol） • AIモデルやエージェントが外部データソース・ツール と接続するためのオープンスタンダード • 「AIのUSBポート」とも呼ばれる標準化されたインタ ーフェースを持つ • AIとツール・データ感の接続を単純化し、M✕N統合問 題（M個のAIアプリがN個のツールに接続しなければ ならない）を解決する
7. 7 MCPの図示化 MCPとは何か 〜AIエージェントの為の標準プロトコル〜 https://blog.cloudnative.co.jp/27994/
8. 8 Grafana MCP server Grafana Labs公式でGitHubに公開済 • 主な機能 • Search for dashboards • List and fetch datasource information • Query datasource • Query Prometheus metadata • Query Loki metadata • Search, create, update and close incidents https://github.com/grafana/mcp-grafana
9. 9 Grafana MCP server DeepWikiもあるので参考に https://deepwiki.com/grafana/mcp-grafana
10. 10 環境構築までの手順はほとんどここに書いてます https://dev.classmethod.jp/articles/connect-grafana-cloud-with-mcp-server/
11. 11 ざっくりとした手順 Grafana Cloud • サービスアカウントを作成し、十分な権限を付与。サ ービスアカウントトークンを作成 クライアント • Grafana MCPサーバーをダウンロード • Docker image、バイナリ、ソースビルドなどから選択 • サーバーコンフィグレーションを作成 • Claude Desktopなら「claude_desktop_config.json」を 編集
12. 12 ざっくりとした手順 Configurationファイルの中身 { "mcpServers": { "grafana": { "command": "mcp-grafana", "args": [], "env": { "GRAFANA_URL": "http://localhost:3000", "GRAFANA_API_KEY": "<your service account token>" } } } }
13. 13 現時点で主に対応している機能
14. 14 （デモ） Claude DesktopでMCPサーバー経由で Grafana Cloudのダッシュボードに アクセスしてみる
15. 15 デモの様子
16. 16 デモの様子
17. 17 デモの様子
18. 18 デモの様子
19. 19 デモの様子 ここに着目
20. 20 MCP経由でGrafanaを見るときの着目点 生成AIならではの「洞察」の出力 • ダッシュボードを人間が見ているだけでは気づかない ような、複数グラフからの「洞察」をプロンプト次第 で出力可能 • 過去時点と現在のデータの比較による検証なども、別 途自分で時間範囲を設定してグラフを並べなくてもで きる 問いかけ次第では、専用のダッシュボードを利用しながら 人間がデータの関連を検証していたことと、ほぼ同様のこ とが、自然言語でできるかもしれない。
21. 21 Grafana MCPサーバーの 未来予想図
22. 22 MCPを介したGrafanaを利用することの利点 AIアシスタントとのインタラクション強化 • 専門家ではなくてもデータソースにアクセスできる • 例）ダッシュボードをナビゲートする代わりに、アプリケーションの現在 のエラー率を表示するようにAIアシスタントに尋ねる ルーチン操作の自動化 • 毎週のパフォーマンスレポートの作成 • アラートチケットの傾向分析 AI駆動型分析とアクセス工場 • 過去の傾向と違うメトリクスによるパフォーマンス低下の予測など
23. 23 MCPとGrafanaの未来 Grafana内でのMCPとのより深い統合 • Grafanaの中に、MCP機能がよりネイティブに統合される 利用可能なMCPツールの拡大 • 将来的には動的な更新ができる可能性大 • 例：AIエージェントが検出された異常に基づいてダッシュボードに注釈を追加 • 例：発生したISSUEの内容に即した、ISSUE原因追及のための専用ダッシュボー ドの構築 AI駆動型オブザーバビリティ • そんな単語がすぐそこまで来ている
24. まとめ 24 現状のまとめ • Grafana MCPサーバーは、GrafanaをAIアシスタントやそ の他のMCP対応ツールと統合するための強固な基盤を提供 将来の潜在的な開発 • Grafana内でのMCPのより深い統合、MCPツールの拡大、そ してAI駆動型オブザーバビリティにおける重要な役割は、 今後ますます広がる 今できること • まずは触ってみて、自然言語で問い合わせてみて、皆さんの 組織で活かすことができる部分があるか想像する