Agent IA pour Honeycomb MCP
Intégrez sans effort les données d’observabilité Honeycomb dans vos workflows grâce au serveur Model Context Protocol Honeycomb MCP. Permettez aux agents IA et LLMs d’interroger, d’analyser et de surveiller vos ensembles de données Honeycomb sur plusieurs environnements, tout en optimisant la performance et en réduisant l’effort manuel. Débloquez l’analytique en temps réel, la surveillance SLO et des insights sur les ensembles de données pour des opérations pilotées par la donnée.
Accès unifié aux données d’observabilité
Le serveur Honeycomb MCP permet à vos agents IA d’accéder et d’interroger les ensembles de données Honeycomb sur plusieurs environnements via une interface unique. Exécutez instantanément des requêtes analytiques, surveillez les SLOs et visualisez les triggers—maximisant la visibilité et l’agilité opérationnelle pour l’observabilité d’entreprise.
- Prise en charge multi-environnements.
- Interrogez les ensembles de données et surveillez les SLOs sur la production, la préproduction et des environnements personnalisés—le tout depuis un point d’accès unifié.
- Requêtes analytiques puissantes.
- Exécutez des analyses en temps réel avec calculs, segmentations, analyses temporelles et filtrages avancés.
- Optimisé pour l’entreprise.
- Conçu pour les clients Honeycomb Enterprise, offrant un accès sécurisé et haute performance aux données pour des charges critiques.
- Mise en cache des performances.
- Exploitez la mise en cache configurable pour minimiser les appels API et accélérer les temps de réponse des requêtes sur tous les environnements.
Analyse & surveillance des données par l’IA
Donnez aux LLMs et agents IA le pouvoir d’analyser directement les ensembles de données Honeycomb : calculez automatiquement les métriques, surveillez les SLOs et recevez des insights sur les triggers et les schémas de données. Permettez une gestion proactive des incidents et une prise de décision éclairée à grande échelle.
- Insights automatisés.
- Analysez les colonnes, l’état des triggers et la santé des SLOs via des requêtes avancées pilotées par l’IA—plus besoin de manipulation manuelle des données.
- Outils rationalisés.
- Utilisez des outils intégrés comme list_datasets, get_columns, run_query, analyze_columns, et plus pour une exploration efficace des données.
- Alertes en temps réel.
- Faites remonter instantanément triggers et anomalies pour anticiper les incidents et garantir la fiabilité du système.
Intégration et configuration adaptées aux développeurs
Déployez et configurez rapidement le serveur Honeycomb MCP pour votre entreprise. Installation simple, configuration flexible des environnements et compatibilité riche avec Claude, Cursor, Windsurf et plus encore. Améliorez votre stack d’observabilité avec un temps de mise en œuvre minimal.
- Configuration facile.
- Installez et lancez avec Node.js 18+, configurez les clés API et les environnements, et commencez en quelques minutes.
- Compatibilité client.
- Fonctionne parfaitement avec Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Windsurf et Goose pour une intégration polyvalente.
INTÉGRATION MCP
Outils d’intégration Honeycomb MCP disponibles
Les outils suivants sont disponibles dans le cadre de l’intégration Honeycomb MCP :
- list_datasets
Liste tous les ensembles de données dans un environnement spécifié pour analyse et interrogation.
- get_columns
Récupère les informations de colonnes et les détails de schéma pour un ensemble de données donné.
- run_query
Exécute des requêtes analytiques avec calculs, segmentations et filtres sur les ensembles de données.
- analyze_columns
Analyse les colonnes d’un ensemble de données en lançant des requêtes statistiques et en restituant les métriques clés.
- list_slos
Liste tous les objectifs de niveau de service (SLO) pour un ensemble de données donné.
- get_slo
Obtient les informations détaillées et l’état d’un SLO spécifique dans un ensemble de données.
- list_triggers
Liste tous les triggers configurés pour un ensemble de données spécifique.
- get_trigger
Récupère les informations détaillées d’un trigger particulier dans un ensemble de données.
- get_trace_link
Génère un lien profond vers une trace spécifique dans l’interface Honeycomb.
- get_instrumentation_help
Fournit des conseils d’instrumentation OpenTelemetry pour les langages pris en charge.
Découvrez Honeycomb MCP en action
Découvrez comment analyser et interroger vos données d’observabilité Honeycomb de façon transparente avec Model Context Protocol. Planifiez une démo ou essayez FlowHunt gratuitement pour débloquer des insights puissants et en temps réel sur tous vos environnements.
Qu’est-ce que Honeycomb
Honeycomb est une plateforme avancée d’observabilité conçue pour les équipes d’ingénierie logicielle modernes afin de comprendre, diagnostiquer et améliorer des systèmes distribués complexes. L’entreprise offre des insights en temps réel sur la performance applicative, permettant aux développeurs et opérateurs d’identifier les problèmes, d’analyser le comportement du système et d’optimiser l’expérience utilisateur. Honeycomb excelle dans la gestion de données à forte cardinalité, permettant aux utilisateurs de poser des questions complexes sur leurs systèmes et d’obtenir des réponses rapides et exploitables. Sa plateforme est pensée pour ingérer et analyser les données issues d’architectures cloud-native, de microservices et d’environnements serverless, ce qui en fait un outil incontournable pour les équipes à grande échelle. La mission de Honeycomb est d’offrir à tous les ingénieurs logiciels l’observabilité nécessaire pour améliorer leurs processus et satisfaire leurs utilisateurs.
Fonctionnalités
Ce que nous pouvons faire avec Honeycomb
Avec Honeycomb, les utilisateurs peuvent surveiller, analyser et optimiser les systèmes distribués, identifier rapidement la cause racine des problèmes et obtenir une visibilité approfondie sur le comportement de leur application. La plateforme prend en charge une large gamme de cas d’usage, du débogage d’incidents en production à l’optimisation des performances applicatives et à la garantie de la fiabilité à grande échelle.
- Surveillance des systèmes distribués
- Observer en continu la santé du système et détecter les anomalies en temps réel.
- Analyse des causes racines
- Examiner rapidement les problèmes et découvrir les causes sous-jacentes grâce à des requêtes à forte cardinalité.
- Optimisation des performances
- Identifier les goulets d’étranglement et optimiser les performances applicatives à l’aide de la télémétrie détaillée.
- Collaboration et partage
- Permettre des investigations collaboratives avec des outils d’équipe et des requêtes partagées.
- Intégration avec les stacks modernes
- S’intègre facilement avec OpenTelemetry, Kubernetes, AWS et d’autres outils cloud-native.
Comment les agents IA tirent parti de Honeycomb
Les agents IA peuvent exploiter la richesse des données d’observabilité de Honeycomb pour s’auto-diagnostiquer et remédier aux anomalies dans les systèmes distribués. En accédant à une télémétrie très granulaire, les systèmes pilotés par l’IA peuvent prendre des décisions éclairées, automatiser la détection et la résolution des incidents et apprendre en continu du comportement applicatif. L’API robuste et les intégrations de Honeycomb permettent aux agents IA d’ingérer, d’analyser et d’agir sur les données de performance en temps réel, améliorant ainsi la fiabilité et l’efficacité opérationnelle.