Honeycomb MCP Server

Cosa fa il server “Honeycomb” MCP?

Il server Honeycomb MCP (Model Context Protocol) è uno strumento specializzato pensato per i clienti Honeycomb Enterprise, che consente agli assistenti AI di interagire direttamente con i dati di osservabilità Honeycomb. Agendo da ponte tra i modelli AI e la piattaforma Honeycomb, questo server MCP permette agli LLM di interrogare, analizzare e incrociare dati come metriche, alert, dashboard e persino il comportamento del codice in produzione. La sua integrazione migliora i flussi di lavoro degli sviluppatori automatizzando analisi dati complesse, facilitando insight rapidi sulle problematiche di produzione e ottimizzando le operazioni legate a SLO e trigger. Il server fornisce un’interfaccia alternativa robusta a Honeycomb, assicurando che solo utenti autorizzati possano sfruttare l’AI per ottenere insight azionabili dai sistemi di osservabilità, mantenendo l’accesso sicuro tramite API key e funzionando localmente sulla macchina dell’utente.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt è esplicitamente elencato nel repository o nella documentazione.

Elenco delle Risorse

Nessun elenco esplicito di risorse è fornito nella documentazione o panoramica del codice disponibile.

Elenco degli Strumenti

Nessun dettaglio esplicito su strumenti (come funzioni, endpoint o definizioni di tool in server.py o index.mjs) è direttamente elencato nella documentazione o panoramica del codice disponibile.

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Query sui Dati di Osservabilità: Gli sviluppatori possono sfruttare l’AI per eseguire query complesse sui dataset Honeycomb, individuando trend, anomalie e metriche chiave per una diagnostica più rapida.
• Insight su SLO e Trigger: L’AI può recuperare e interpretare SLO (service-level objectives) e trigger, aiutando i team a prevenire problemi di performance e ad automatizzare l’analisi degli allarmi.
• Analisi dei Dashboard: L’AI può analizzare dashboard Honeycomb, riassumere lo stato della produzione o evidenziare cambiamenti significativi nel tempo.
• Incrocio tra Codice e Comportamento in Produzione: Il server consente all’AI di collegare informazioni della codebase con metriche di produzione in tempo reale, accelerando l’analisi delle cause e la risposta agli incidenti.

Come configurarlo

Windsurf

1. Prerequisito: Installa Node.js 18+ e ottieni una API key Honeycomb con permessi completi.
2. Costruisci il server MCP:
   • Esegui pnpm install e pnpm run build.
3. Modifica il file di configurazione di Windsurf (ad es. windsurf.json).
4. Aggiungi il server Honeycomb MCP:

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

5. Riavvia Windsurf e verifica la connessione.

Claude

1. Prerequisito: Node.js 18+, API key Honeycomb.
2. Costruisci il server: pnpm install e pnpm run build.
3. Modifica il file di configurazione di Claude (vedi CLAUDE.md per maggiori dettagli).
4. Aggiungi il server Honeycomb MCP utilizzando il seguente JSON:

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

5. Riavvia Claude e verifica che il server sia raggiungibile.

Cursor

1. Prerequisito: Node.js 18+, API key Honeycomb.
2. Costruisci con pnpm install e pnpm run build.
3. Modifica la configurazione MCP di Cursor.
4. Inserisci quanto segue:

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

5. Riavvia Cursor e assicurati che Honeycomb MCP sia attivo.

Cline

1. Prerequisito: Node.js 18+, API key Honeycomb.
2. Costruisci il server: pnpm install e pnpm run build.
3. Modifica la configurazione di Cline.
4. Configura come segue:

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

5. Riavvia Cline e conferma la configurazione.

Nota:
Proteggi sempre le API key utilizzando variabili d’ambiente. Esempio:

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

Puoi anche fornire più ambienti ripetendo il blocco "env" con diverse API key.

Come utilizzare questo MCP nei flussi

Utilizzo dell’MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo flusso di lavoro FlowHunt, aggiungi il componente MCP al tuo flow e connettilo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del server MCP utilizzando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “honeycomb” con il nome che vuoi dare al tuo MCP server e di sostituire la URL con quella del tuo MCP server.

Panoramica

Supporto Roots: Non menzionato

Tra queste due tabelle, Honeycomb MCP fornisce un percorso di integrazione chiaro e una descrizione dei casi d’uso, ma manca di documentazione pubblica per template di prompt, risorse e strumenti secondo il protocollo MCP. È ben documentato per la configurazione e l’utilizzo in flussi di lavoro aziendali.

Valutazione: 5/10 — Solido su configurazione e contesto d’uso, ma carente di dettagli tecnici sui primitivi MCP specifici.

Punteggio MCP