Serveur MCP OpsLevel

Que fait le serveur MCP “OpsLevel” ?

Le serveur MCP OpsLevel est un serveur Model Context Protocol (MCP) conçu pour connecter les assistants IA au catalogue de services OpsLevel et aux données d’ingénierie contextuelles. En agissant comme un pont entre les agents IA et les ressources OpsLevel, il permet aux développeurs et aux équipes d’enrichir leurs workflows avec des données de service en temps réel, des métadonnées et des insights opérationnels. Le serveur facilite des tâches telles que l’interrogation du catalogue de services, la récupération des métadonnées et l’interaction avec les API OpsLevel, aidant ainsi les équipes à automatiser et à standardiser des processus comme l’onboarding de services, les contrôles de conformité et la recherche documentaire. Cette intégration permet aux assistants IA de mettre en avant des informations pertinentes, d’automatiser les tâches répétitives et de fournir des recommandations contextuelles dans les environnements de développement.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est explicitement mentionné dans le dépôt.

Liste des ressources

Aucune définition de ressource explicite n’est présente dans les fichiers ou la documentation accessibles.

Liste des outils

Aucune liste détaillée d’outils disponible dans server.py ou dans d’autres fichiers de la structure du dépôt.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Requêtes au catalogue de services : Permet aux développeurs de récupérer et d’explorer les données du catalogue de services OpsLevel de manière programmée, facilitant l’affichage des services pertinents et de leurs métadonnées aux assistants IA.
• Contrôles de conformité automatisés : Utilisez l’IA pour interagir avec les données OpsLevel et automatiser la vérification de conformité, garantissant que les services respectent les bonnes pratiques organisationnelles.
• Récupération contextuelle de documentation : Autorisez les agents IA à obtenir la documentation ou les runbooks associés aux services enregistrés dans OpsLevel, toujours à jour.
• Analyses et rapports opérationnels : Rendez possible la génération automatisée de rapports et d’insights en combinant l’IA avec les données opérationnelles d’OpsLevel.
• Automatisation des workflows pilotée par API : Intégrez les API OpsLevel pour automatiser l’onboarding, les mises à jour ou les alertes, réduisant les interventions manuelles et améliorant la cohérence.

Comment le mettre en place

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js est installé.
2. Ouvrez votre fichier de configuration Windsurf.
3. Ajoutez le serveur MCP OpsLevel à l’aide de l’extrait JSON suivant :

   {
     "mcpServers": {
       "opslevel-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@opslevel/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez que le serveur MCP OpsLevel fonctionne et est accessible.

Sécurisation des clés API

Utilisez des variables d’environnement dans votre configuration :

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

Claude

1. Installez Node.js si ce n’est pas déjà fait.
2. Localisez le fichier de configuration MCP de Claude.
3. Ajoutez le serveur MCP OpsLevel :

   {
     "mcpServers": {
       "opslevel-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@opslevel/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Redémarrez Claude après avoir enregistré les modifications.
5. Confirmez la connectivité au serveur MCP.

Sécurisation des clés API

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

Cursor

1. Prérequis : Node.js installé.
2. Ouvrez les paramètres de configuration de la plateforme Cursor.
3. Insérez ou mettez à jour la section des serveurs MCP :

   {
     "mcpServers": {
       "opslevel-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@opslevel/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez et redémarrez l’application Cursor.
5. Vérifiez les journaux pour confirmer le démarrage du serveur.

Sécurisation des clés API

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

Cline

1. Vérifiez que Node.js est disponible sur votre système.
2. Modifiez le fichier de configuration Cline pour inclure le serveur MCP :

   {
     "mcpServers": {
       "opslevel-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@opslevel/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

3. Enregistrez le fichier et redémarrez Cline.
4. Validez la connexion au serveur MCP OpsLevel.

Sécurisation des clés API

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

Comment utiliser ce MCP dans vos flux

Utilisation du MCP dans FlowHunt

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

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

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil et accéder à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “opslevel-mcp” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par l’URL de votre propre serveur MCP.

Aperçu

Ma note globale pour le serveur MCP OpsLevel, basée sur les informations disponibles, est limitée car les détails clés tels que les prompts, ressources et outils ne sont pas documentés dans le dépôt. Le projet possède une licence, quelques étoiles/forks et une configuration basique mais manque de profondeur en documentation et en fonctionnalités MCP.

Score MCP