خادم Honeycomb MCP

ما الذي يقدمه خادم “Honeycomb” MCP؟

خادم Honeycomb MCP (بروتوكول سياق النموذج) هو أداة متخصصة صُممت لعملاء Honeycomb Enterprise، تمكّن المساعدين الذكيين من التفاعل المباشر مع بيانات المراقبة في Honeycomb. من خلال عمله كجسر بين نماذج الذكاء الاصطناعي ومنصة Honeycomb، يتيح هذا الخادم لنماذج LLM إجراء الاستعلامات والتحليل والمقارنة بين البيانات مثل المقاييس والتنبيهات ولوحات المعلومات وحتى سلوك الكود في الإنتاج. يعزز تكامله من سير عمل المطورين عبر أتمتة التحليل المعقد للبيانات، وتسهيل الوصول السريع للرؤى حول مشكلات الإنتاج، وتبسيط العمليات المتعلقة بأهداف مستوى الخدمة والتنبيهات. يوفر الخادم واجهة بديلة قوية لمنصة Honeycomb، مع ضمان أن المستخدمين المصرح لهم يمكنهم الاستفادة من الذكاء الاصطناعي للحصول على رؤى قابلة للتنفيذ من أنظمة المراقبة الخاصة بهم، مع الحفاظ على الأمان من خلال مفاتيح API وتشغيله محليًا على جهاز المستخدم.

قائمة الطلبات

لا توجد قوالب طلبات مذكورة صراحةً في المستودع أو الوثائق.

قائمة الموارد

لا توجد قائمة محددة للموارد في الوثائق المتوفرة أو نظرة عامة على الكود.

قائمة الأدوات

لا توجد تفاصيل صريحة حول الأدوات (مثل الدوال أو نقاط النهاية أو تعريفات الأدوات في server.py أو index.mjs) مذكورة مباشرة في الوثائق المتاحة أو نظرة عامة الكود.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• استعلام بيانات المراقبة: يمكن للمطورين الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتنفيذ استعلامات معقدة عبر مجموعات بيانات Honeycomb، لاكتشاف الاتجاهات والشذوذ والمقاييس الرئيسية لتسريع التشخيص.
• رؤى أهداف مستوى الخدمة والتنبيهات: يمكن للذكاء الاصطناعي جلب وتفسير أهداف مستوى الخدمة (SLOs) والتنبيهات، مما يساعد الفرق على استباق مشكلات الأداء وأتمتة تحليل التنبيهات.
• تحليل لوحات المعلومات: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل لوحات معلومات Honeycomb وتلخيص صحة الإنتاج أو إبراز التغيرات الهامة مع مرور الوقت.
• المقارنة بين الكود وسلوك الإنتاج: يتيح الخادم للذكاء الاصطناعي ربط معلومات قاعدة الكود بمقاييس الإنتاج الفعلية، لتسريع تحليل السبب الجذري والاستجابة للحوادث.

كيفية الإعداد

Windsurf

1. المتطلبات الأساسية: تثبيت Node.js 18+ والحصول على مفتاح API من Honeycomb مع جميع الصلاحيات.
2. بناء خادم MCP:
   • شغّل pnpm install وpnpm run build.
3. حرر ملف إعدادات Windsurf (مثلًا windsurf.json).
4. أضف خادم Honeycomb MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "honeycomb": {
         "command": "node",
         "args": [
           "/fully/qualified/path/to/honeycomb-mcp/build/index.mjs"
         ],
         "env": {
           "HONEYCOMB_API_KEY": "your_api_key"
         }
       }
     }
   }
   

5. أعد تشغيل Windsurf وتحقق من الاتصال.

Claude

1. المتطلبات الأساسية: Node.js 18+، مفتاح API من Honeycomb.
2. بناء الخادم: pnpm install وpnpm run build.
3. حرر ملف إعدادات Claude (انظر CLAUDE.md للمزيد).
4. أضف خادم Honeycomb MCP باستخدام JSON التالي:

   {
     "mcpServers": {
       "honeycomb": {
         "command": "node",
         "args": [
           "/fully/qualified/path/to/honeycomb-mcp/build/index.mjs"
         ],
         "env": {
           "HONEYCOMB_API_KEY": "your_api_key"
         }
       }
     }
   }
   

5. أعد تشغيل Claude وتحقق من إمكانية الوصول إلى الخادم.

Cursor

1. المتطلبات الأساسية: Node.js 18+، مفتاح API من Honeycomb.
2. ابنِ باستخدام pnpm install وpnpm run build.
3. حرر إعدادات MCP في Cursor.
4. أضف ما يلي:

   {
     "mcpServers": {
       "honeycomb": {
         "command": "node",
         "args": [
           "/fully/qualified/path/to/honeycomb-mcp/build/index.mjs"
         ],
         "env": {
           "HONEYCOMB_API_KEY": "your_api_key"
         }
       }
     }
   }
   

5. أعد تشغيل Cursor وتأكد من تفعيل Honeycomb MCP.

Cline

1. المتطلبات الأساسية: Node.js 18+، مفتاح API من Honeycomb.
2. بناء الخادم: pnpm install وpnpm run build.
3. حرر إعدادات Cline.
4. الإعداد كما يلي:

   {
     "mcpServers": {
       "honeycomb": {
         "command": "node",
         "args": [
           "/fully/qualified/path/to/honeycomb-mcp/build/index.mjs"
         ],
         "env": {
           "HONEYCOMB_API_KEY": "your_api_key"
         }
       }
     }
   }
   

5. أعد تشغيل Cline وتحقق من الإعداد.

ملاحظة:
قم دائمًا بتأمين مفاتيح API باستخدام متغيرات البيئة. مثال:

"env": {
  "HONEYCOMB_API_KEY": "your_api_key"
}

يمكنك أيضًا توفير عدة بيئات عبر تكرار الكتلة "env" بمفاتيح API مختلفة.

كيفية استخدام هذا الخادم MCP داخل تدفقات العمل

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق الخاص بك وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي:

اضغط على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات النظام لـ MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق في JSON:

{
  "honeycomb": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي استخدام هذا الخادم MCP كأداة مع إمكانية الوصول لجميع وظائفه وقدراته. تذكر تغيير “honeycomb” إلى الاسم الذي تريده لخادم MCP الخاص بك واستبدال عنوان URL بعنوان الخادم الخاص بك.

نظرة عامة

دعم الجذور: غير مذكور

بين هذين الجدولين، يوفر خادم Honeycomb MCP مسار تكامل واضح ووصفًا لحالات الاستخدام، ولكنه يفتقر إلى توثيق عام لقوالب الطلبات والموارد والأدوات وفق بروتوكول MCP. التوثيق جيد لإعداد الخادم واستخدامه في سير العمل المؤسسي.

التقييم: 5/10 — قوي في الإعداد وسياق حالات الاستخدام، لكن يفتقر للتفاصيل التقنية الخاصة ببروتوكولات MCP.

تقييم MCP