OpsLevel MCP Server

OpsLevel MCP Server

OpsLevel MCP Server forbinder AI-agenter med realtidsdata fra OpsLevel servicekatalog og driftsindsigt for automatiserede, standardiserede ingeniørarbejdsgange.

Hvad gør “OpsLevel” MCP Server?

OpsLevel MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server designet til at forbinde AI-assistenter med OpsLevel’s servicekatalog og kontekstbaserede ingeniørdata. Ved at fungere som bro mellem AI-agenter og OpsLevel-ressourcer giver den udviklere og teams mulighed for at forbedre deres arbejdsgange med realtids servicedata, metadata og driftsindsigt. Serveren kan facilitere opgaver som forespørgsler på servicekatalog, hentning af metadata og interaktion med OpsLevel API’er, hvilket hjælper teams med at automatisere og standardisere processer som service-onboarding, compliance-tjek og dokumentationssøgning. Denne integration gør det muligt for AI-drevne assistenter at fremhæve relevant information, automatisere gentagne opgaver og give kontekstafhængige anbefalinger i udviklingsmiljøer.

Liste over Prompter

Der er ingen promptskabeloner eksplicit nævnt i repositoriet.

Liste over Ressourcer

Der findes ingen eksplicitte ressource-definitioner i de tilgængelige filer eller dokumentation.

Liste over Værktøjer

Der er ingen detaljeret liste over værktøjer tilgængelige i server.py eller andre filer i repositoriets struktur.

Anvendelsesscenarier for denne MCP Server

  • Servicekatalog-forespørgsler: Gør det muligt for udviklere programmatisk at hente og udforske OpsLevel’s servicekatalogdata, så relevante services og deres metadata nemt kan vises for AI-assistenter.
  • Automatiserede compliance-tjek: Brug AI til at interagere med OpsLevel-data og automatisere compliance-verificering, så services følger organisationens best practices.
  • Kontekstafhængig dokumenthentning: Giv AI-agenter mulighed for at hente opdateret dokumentation eller runbooks tilknyttet services registreret i OpsLevel.
  • Driftsindsigt og rapportering: Muliggør automatiseret rapportering og indsigtsgenerering ved at kombinere AI-kapabiliteter med OpsLevel’s driftsdata.
  • API-drevet arbejdsgangsautomatisering: Integrér med OpsLevel API’er for at automatisere onboarding, opdateringer eller alarmer, hvilket reducerer manuel indgriben og forbedrer konsistens.

Sådan sættes den op

Windsurf

  1. Sørg for, at du har Node.js installeret.
  2. Åbn din Windsurf-konfigurationsfil.
  3. Tilføj OpsLevel MCP Server ved at bruge følgende JSON-snippet:
    {
      "mcpServers": {
        "opslevel-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@opslevel/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
  5. Verificér, at OpsLevel MCP Server kører og er tilgængelig.

Sikring af API-nøgler

Brug miljøvariabler i din konfiguration:

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

Claude

  1. Installer Node.js hvis det ikke allerede er til stede.
  2. Find Claude’s MCP-konfigurationsfil.
  3. Tilføj OpsLevel MCP Server:
    {
      "mcpServers": {
        "opslevel-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@opslevel/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Genstart Claude efter at have gemt ændringerne.
  5. Bekræft forbindelsen til MCP-serveren.

Sikring af API-nøgler

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

Cursor

  1. Forudsætning: Node.js installeret.
  2. Åbn Cursor-platformens konfigurationsindstillinger.
  3. Indsæt eller opdatér MCP serversektionen:
    {
      "mcpServers": {
        "opslevel-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@opslevel/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Gem og genstart Cursor-applikationen.
  5. Tjek logs for at verificere serveropstart.

Sikring af API-nøgler

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

Cline

  1. Sørg for, at Node.js er tilgængelig på dit system.
  2. Redigér Cline-konfigurationsfilen for at inkludere MCP-serveren:
    {
      "mcpServers": {
        "opslevel-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@opslevel/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  3. Gem filen og genstart Cline.
  4. Valider forbindelsen til OpsLevel MCP Server.

Sikring af API-nøgler

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

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt workflow, start med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

FlowHunt MCP flow

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. Indsæt dine MCP-serveroplysninger i systemets MCP-konfigurationssektion ved at bruge dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og kapabiliteter. Husk at ændre “opslevel-mcp” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.


Oversigt

SektionTilgængelighedDetaljer/Noter
OversigtOversigt udledt fra repo-navn/formål
Liste over PrompterIngen promptskabeloner fundet
Liste over RessourcerIngen eksplicitte ressource-definitioner fundet
Liste over VærktøjerIngen værktøjsliste i server.py eller andre filer
Sikring af API-nøglerEksempel givet i opsætningsvejledning
Sampling-support (mindre vigtigt i evaluering)Ikke specificeret i repo eller dokumentation

Min overordnede vurdering af OpsLevel MCP Server baseret på tilgængelig information er begrænset, da nøgleoplysninger som prompts, ressourcer og værktøjer ikke er dokumenteret i repositoriet. Projektet har en licens, minimale stjerner/forks og grundlæggende opsætningsvejledning, men mangler dybde i dokumentation og MCP-funktioner.


MCP Score

Har en LICENS✅ (MIT)
Har mindst ét værktøj
Antal Forks2
Antal Stjerner2

Ofte stillede spørgsmål

Hvad er OpsLevel MCP Server?

OpsLevel MCP Server forbinder AI-agenter med OpsLevel's servicekatalog og driftsdata, hvilket muliggør opgaver som forespørgsler på services, automatisering af compliance-tjek og hentning af dokumentation inden for ingeniørarbejdsgange.

Hvilke anvendelsesscenarier muliggør OpsLevel MCP Server?

Den muliggør servicekatalogforespørgsler, automatiserede compliance-tjek, kontekstafhængig dokumenthentning, driftsindsigt og automatisering af arbejdsgange ved at integrere AI med OpsLevel API'er.

Hvordan konfigurerer jeg OpsLevel MCP Server i FlowHunt?

Tilføj MCP-komponenten til dit flow, og indsæt derefter dine OpsLevel MCP-serveroplysninger i systemets MCP-konfiguration i JSON-format. Opdatér server-URL og navn efter behov.

Hvordan sikres API-nøgler?

API-nøgler sikres ved at bruge miljøvariabler i din konfigurationsfil, så følsomme legitimationsoplysninger ikke eksponeres direkte i kode eller repositorier.

Integrer OpsLevel MCP Server med FlowHunt

Forstærk dine ingeniørarbejdsgange ved at forbinde FlowHunt med OpsLevel’s realtidsservicedata og driftsindsigt.

Lær mere

ModelContextProtocol (MCP) Server Integration
ModelContextProtocol (MCP) Server Integration

ModelContextProtocol (MCP) Server Integration

ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som et bindeled mellem AI-agenter og eksterne datakilder, API’er og tjenester, så FlowHunt-brugere kan bygge kontekst...

3 min læsning
AI Integration +4
Model Context Protocol (MCP) Server
Model Context Protocol (MCP) Server

Model Context Protocol (MCP) Server

Model Context Protocol (MCP) Server forbinder AI-assistenter med eksterne datakilder, API'er og tjenester, hvilket muliggør strømlinet integration af komplekse ...

3 min læsning
AI MCP +4
Kubernetes MCP Server
Kubernetes MCP Server

Kubernetes MCP Server

Kubernetes MCP Server forbinder AI-assistenter og Kubernetes/OpenShift-klynger, så du kan styre ressourcer, pod-operationer og DevOps-automatisering programmati...

4 min læsning
Kubernetes MCP Server +4