
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...
OpsLevel MCP Server forbinder AI-agenter med realtidsdata fra OpsLevel servicekatalog og driftsindsigt for automatiserede, standardiserede ingeniørarbejdsgange.
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.
Der er ingen promptskabeloner eksplicit nævnt i repositoriet.
Der findes ingen eksplicitte ressource-definitioner i de tilgængelige filer eller dokumentation.
Der er ingen detaljeret liste over værktøjer tilgængelige i server.py eller andre filer i repositoriets struktur.
{
"mcpServers": {
"opslevel-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@opslevel/mcp-server@latest"]
}
}
}
Brug miljøvariabler i din konfiguration:
{
"env": {
"OPSLEVEL_API_KEY": "your_api_key"
},
"inputs": {
"apiKey": "${OPSLEVEL_API_KEY}"
}
}
{
"mcpServers": {
"opslevel-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@opslevel/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"env": {
"OPSLEVEL_API_KEY": "your_api_key"
},
"inputs": {
"apiKey": "${OPSLEVEL_API_KEY}"
}
}
{
"mcpServers": {
"opslevel-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@opslevel/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"env": {
"OPSLEVEL_API_KEY": "your_api_key"
},
"inputs": {
"apiKey": "${OPSLEVEL_API_KEY}"
}
}
{
"mcpServers": {
"opslevel-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@opslevel/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"env": {
"OPSLEVEL_API_KEY": "your_api_key"
},
"inputs": {
"apiKey": "${OPSLEVEL_API_KEY}"
}
}
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:
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.
Sektion | Tilgængelighed | Detaljer/Noter |
---|---|---|
Oversigt | ✅ | Oversigt udledt fra repo-navn/formål |
Liste over Prompter | ⛔ | Ingen promptskabeloner fundet |
Liste over Ressourcer | ⛔ | Ingen eksplicitte ressource-definitioner fundet |
Liste over Værktøjer | ⛔ | Ingen værktøjsliste i server.py eller andre filer |
Sikring af API-nøgler | ✅ | Eksempel 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.
Har en LICENS | ✅ (MIT) |
---|---|
Har mindst ét værktøj | ⛔ |
Antal Forks | 2 |
Antal Stjerner | 2 |
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.
Den muliggør servicekatalogforespørgsler, automatiserede compliance-tjek, kontekstafhængig dokumenthentning, driftsindsigt og automatisering af arbejdsgange ved at integrere AI med OpsLevel API'er.
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.
API-nøgler sikres ved at bruge miljøvariabler i din konfigurationsfil, så følsomme legitimationsoplysninger ikke eksponeres direkte i kode eller repositorier.
Forstærk dine ingeniørarbejdsgange ved at forbinde FlowHunt med OpsLevel’s realtidsservicedata og driftsindsigt.
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som et bindeled mellem AI-agenter og eksterne datakilder, API’er og tjenester, så FlowHunt-brugere kan bygge kontekst...
Model Context Protocol (MCP) Server forbinder AI-assistenter med eksterne datakilder, API'er og tjenester, hvilket muliggør strømlinet integration af komplekse ...
Kubernetes MCP Server forbinder AI-assistenter og Kubernetes/OpenShift-klynger, så du kan styre ressourcer, pod-operationer og DevOps-automatisering programmati...