OpsLevel MCP Server

OpsLevel MCP Server

OpsLevel MCP Server propojuje AI agenty s daty katalogu služeb OpsLevel a provozními poznatky v reálném čase pro automatizované, standardizované inženýrské workflowy.

Co dělá “OpsLevel” MCP Server?

OpsLevel MCP Server je server Model Context Protocol (MCP) navržený pro propojení AI asistentů s katalogem služeb OpsLevel a kontextovými inženýrskými daty. Funguje jako most mezi AI agenty a zdroji OpsLevel, což vývojářům a týmům umožňuje rozšířit workflow o data služeb v reálném čase, metadata i provozní poznatky. Server usnadňuje úkoly jako je dotazování na katalog služeb, získávání metadat a interakci s OpsLevel API, čímž pomáhá týmům automatizovat a standardizovat procesy jako je onboarding služeb, ověřování compliance či vyhledávání dokumentace. Díky této integraci mohou AI asistenti efektivněji poskytovat relevantní informace, automatizovat opakující se činnosti a nabízet doporučení s ohledem na kontext přímo v prostředí vývoje.

Seznam promptů

V repozitáři není výslovně uvedena žádná šablona promptu.

Seznam zdrojů

V dostupných souborech ani dokumentaci nejsou uvedeny žádné explicitní definice zdrojů.

Seznam nástrojů

V souboru server.py ani dalších souborech ve struktuře repozitáře není podrobný seznam nástrojů.

Případy použití tohoto MCP serveru

  • Dotazování na katalog služeb: Umožňuje vývojářům programově získávat a prozkoumávat data z katalogu služeb OpsLevel, takže AI asistenti mohou snadno zobrazovat příslušné služby a jejich metadata.
  • Automatizované ověřování compliance: Pomocí AI lze pracovat s daty OpsLevel a automatizovat ověření souladu služeb s interními standardy a nejlepšími postupy organizace.
  • Kontextové získávání dokumentace: Umožňuje AI agentům získávat aktuální dokumentaci nebo runbooky spojené se službami registrovanými v OpsLevel.
  • Provozní poznatky a reporty: Umožňuje automatizované generování reportů a získávání poznatků propojením AI schopností s provozními daty OpsLevel.
  • API řízená automatizace workflow: Integrace s OpsLevel API pro automatizaci onboardingu, aktualizací nebo upozornění, což snižuje nutnost manuálních zásahů a zvyšuje konzistenci.

Jak nastavit

Windsurf

  1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js.
  2. Otevřete svůj konfigurační soubor Windsurf.
  3. Přidejte OpsLevel MCP Server pomocí následujícího JSON úryvku:
    {
      "mcpServers": {
        "opslevel-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@opslevel/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
  5. Ověřte, že OpsLevel MCP Server běží a je dostupný.

Zabezpečení API klíčů

Použijte proměnné prostředí ve své konfiguraci:

{
  "env": {
    "OPSLEVEL_API_KEY": "your_api_key"
  },
  "inputs": {
    "apiKey": "${OPSLEVEL_API_KEY}"
  }
}

Claude

  1. Nainstalujte Node.js, pokud ještě není přítomen.
  2. Najděte konfigurační soubor MCP Claude.
  3. Přidejte OpsLevel MCP Server:
    {
      "mcpServers": {
        "opslevel-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@opslevel/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Po uložení změn restartujte Claude.
  5. Ověřte připojení k MCP serveru.

Zabezpečení API klíčů

{
  "env": {
    "OPSLEVEL_API_KEY": "your_api_key"
  },
  "inputs": {
    "apiKey": "${OPSLEVEL_API_KEY}"
  }
}

Cursor

  1. Požadavek: nainstalovaný Node.js.
  2. Otevřete nastavení konfigurace platformy Cursor.
  3. Vložte nebo aktualizujte sekci MCP serverů:
    {
      "mcpServers": {
        "opslevel-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@opslevel/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Uložte a restartujte aplikaci Cursor.
  5. Zkontrolujte logy pro ověření spuštění serveru.

Zabezpečení API klíčů

{
  "env": {
    "OPSLEVEL_API_KEY": "your_api_key"
  },
  "inputs": {
    "apiKey": "${OPSLEVEL_API_KEY}"
  }
}

Cline

  1. Ujistěte se, že je Node.js dostupný ve vašem systému.
  2. Upravte konfigurační soubor Cline a přidejte MCP server:
    {
      "mcpServers": {
        "opslevel-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@opslevel/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  3. Uložte soubor a restartujte Cline.
  4. Ověřte spojení s OpsLevel MCP Serverem.

Zabezpečení API klíčů

{
  "env": {
    "OPSLEVEL_API_KEY": "your_api_key"
  },
  "inputs": {
    "apiKey": "${OPSLEVEL_API_KEY}"
  }
}

Jak používat tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do svého workflow ve FlowHunt přidejte MCP komponentu do svého flow a propojte ji s AI agentem:

FlowHunt MCP flow

Klikněte na komponentu MCP a otevřete konfigurační panel. V sekci systémové MCP konfigurace vložte údaje o svém MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "opslevel-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci je AI agent schopen tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “opslevel-mcp” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL na adresu vašeho MCP serveru.


Přehledová tabulka

SekceDostupnostDetaily/Poznámky
PřehledPřehled odvozený z názvu/popis repozitáře
Seznam promptůNebyly nalezeny žádné šablony promptů
Seznam zdrojůNebyly nalezeny explicitní definice zdrojů
Seznam nástrojůVe struktuře repo chybí seznam nástrojů
Zabezpečení API klíčůPříklad uveden v instalačních instrukcích
Podpora samplování (méně důležité pro hodnocení)V repozitáři nebo dokumentaci není uvedeno

Moje celkové hodnocení OpsLevel MCP Serveru na základě dostupných informací je omezené, protože klíčové detaily jako prompty, zdroje a nástroje nejsou v repozitáři zdokumentovány. Projekt má licenci, minimální počet hvězd/forků a základní instalační návod, ale postrádá hloubku dokumentace i funkcí MCP.


MCP Score

Má LICENSE✅ (MIT)
Má alespoň jeden nástroj
Počet Forků2
Počet Hvězd2

Často kladené otázky

Co je OpsLevel MCP Server?

OpsLevel MCP Server propojuje AI agenty s katalogem služeb OpsLevel a provozními daty, což umožňuje například dotazování na služby, automatizované ověřování compliance a získávání dokumentace v rámci inženýrských workflow.

Jaké případy použití OpsLevel MCP Server umožňuje?

Umožňuje dotazování na katalog služeb, automatizované compliance kontroly, kontextové získávání dokumentace, provozní poznatky a automatizaci workflow integrací AI s OpsLevel API.

Jak nakonfiguruji OpsLevel MCP Server ve FlowHunt?

Přidejte MCP komponentu do svého flow a poté vložte údaje o svém OpsLevel MCP serveru do systémové MCP konfigurace ve formátu JSON. Podle potřeby aktualizujte URL a název serveru.

Jak jsou API klíče zabezpečeny?

API klíče jsou zabezpečeny pomocí proměnných prostředí ve vašem konfiguračním souboru, což zajišťuje, že citlivé údaje nejsou přímo v kódu ani v repozitáři.

Integrujte OpsLevel MCP Server s FlowHunt

Posuňte své inženýrské workflowy na vyšší úroveň propojením FlowHunt s daty služeb OpsLevel v reálném čase a provozními poznatky.

Zjistit více

Integrace serveru ModelContextProtocol (MCP)
Integrace serveru ModelContextProtocol (MCP)

Integrace serveru ModelContextProtocol (MCP)

Server ModelContextProtocol (MCP) slouží jako most mezi AI agenty a externími zdroji dat, API a službami, což umožňuje uživatelům FlowHunt vytvářet kontextově o...

3 min čtení
AI Integration +4
Server Model Context Protocolu (MCP)
Server Model Context Protocolu (MCP)

Server Model Context Protocolu (MCP)

Server Model Context Protocolu (MCP) propojuje AI asistenty s externími datovými zdroji, API a službami, což umožňuje snadnou integraci komplexních workflow a b...

3 min čtení
AI MCP +4
Integrace OpenSearch MCP serveru
Integrace OpenSearch MCP serveru

Integrace OpenSearch MCP serveru

OpenSearch MCP Server umožňuje bezproblémovou integraci OpenSearch s FlowHunt a dalšími AI agenty, což umožňuje programový přístup k funkcím vyhledávání, analyt...

4 min čtení
AI OpenSearch +5