Serveur MCP Honeycomb

Que fait le serveur MCP “Honeycomb” ?

Le serveur MCP (Model Context Protocol) Honeycomb est un outil spécialisé conçu pour les clients Honeycomb Enterprise, permettant aux assistants IA d’interagir directement avec les données d’observabilité Honeycomb. En servant de passerelle entre les modèles IA et la plateforme Honeycomb, ce serveur MCP permet aux LLM d’interroger, d’analyser et de croiser des données telles que les métriques, les alertes, les tableaux de bord et même le comportement du code en production. Son intégration améliore les workflows des développeurs en automatisant l’analyse de données complexes, en facilitant l’obtention rapide d’informations sur les problèmes de production et en rationalisant les opérations liées aux SLO et déclencheurs. Le serveur fournit une interface alternative robuste à Honeycomb, garantissant que les utilisateurs autorisés peuvent exploiter l’IA pour obtenir des analyses exploitables de leurs systèmes d’observabilité, tout en maintenant un accès sécurisé via des clés API et en s’exécutant localement sur la machine de l’utilisateur.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est explicitement listé dans le dépôt ou la documentation.

Liste des ressources

Aucune liste explicite de ressources n’est fournie dans la documentation ou l’aperçu du code disponible.

Liste des outils

Aucun détail explicite sur les outils (tels que fonctions, endpoints ou définitions d’outils dans server.py ou index.mjs) n’est directement listé dans la documentation ou l’aperçu du code disponibles.

Cas d’usages de ce serveur MCP

• Interrogation des données d’observabilité : Les développeurs peuvent exploiter l’IA pour exécuter des requêtes complexes sur les jeux de données Honeycomb, mettant en avant des tendances, anomalies et métriques clés pour un diagnostic plus rapide.
• Insights sur les SLO et déclencheurs : L’IA peut extraire et interpréter les objectifs de niveau de service (SLO) et les déclencheurs, aidant les équipes à anticiper les problèmes de performance et à automatiser l’analyse des alertes.
• Analyse de tableaux de bord : L’IA peut analyser les tableaux de bord Honeycomb, résumer la santé de la production ou mettre en évidence les changements significatifs dans le temps.
• Croisement du code et du comportement en production : Le serveur permet à l’IA de relier les informations de la base de code aux métriques de production en temps réel, accélérant l’analyse de la cause racine et la gestion des incidents.

Comment le configurer

Windsurf

1. Prérequis : Installez Node.js 18+ et obtenez une clé API Honeycomb avec toutes les autorisations.
2. Construisez le serveur MCP :
   • Lancez pnpm install puis pnpm run build.
3. Modifiez le fichier de configuration Windsurf (ex : windsurf.json).
4. Ajoutez le serveur MCP Honeycomb :

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

5. Redémarrez Windsurf et vérifiez la connexion.

Claude

1. Prérequis : Node.js 18+, clé API Honeycomb.
2. Construisez le serveur : pnpm install puis pnpm run build.
3. Modifiez le fichier de configuration Claude (voir CLAUDE.md pour plus d’infos).
4. Ajoutez le serveur MCP Honeycomb avec le JSON suivant :

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

5. Redémarrez Claude et vérifiez que le serveur est joignable.

Cursor

1. Prérequis : Node.js 18+, clé API Honeycomb.
2. Construisez avec pnpm install puis pnpm run build.
3. Modifiez la configuration MCP de Cursor.
4. Insérez ce qui suit :

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

5. Redémarrez Cursor et assurez-vous que Honeycomb MCP est actif.

Cline

1. Prérequis : Node.js 18+, clé API Honeycomb.
2. Construisez le serveur : pnpm install puis pnpm run build.
3. Modifiez la configuration Cline.
4. Configurez comme suit :

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

5. Redémarrez Cline et confirmez la configuration.

Remarque :
Sécurisez toujours vos clés API à l’aide de variables d’environnement. Exemple :

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

Vous pouvez également fournir plusieurs environnements en répétant le bloc "env" avec différentes clés API.

Comment utiliser ce MCP dans des flux

Utilisation de MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et reliez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section configuration système MCP, saisissez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

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

Une fois configuré, l’agent IA peut désormais utiliser ce MCP comme un outil, avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “honeycomb” par le nom de votre choix pour le serveur MCP et d’indiquer votre propre URL de serveur MCP.

Aperçu

Support Roots : Non mentionné

Entre ces deux tableaux, Honeycomb MCP fournit un chemin d’intégration clair et une description des cas d’usage, mais manque de documentation publique sur les modèles de prompt, ressources et outils au sens du protocole MCP. Il est bien documenté pour la configuration et l’utilisation en workflow d’entreprise.

Note : 5/10 — Solide pour la configuration et les cas d’usage, mais manque de détails techniques sur les primitives spécifiques MCP.

Score MCP