
Integrazione del Server ModelContextProtocol (MCP)
Il Server ModelContextProtocol (MCP) funge da ponte tra agenti AI e fonti dati esterne, API e servizi, consentendo agli utenti FlowHunt di costruire assistenti ...
OpsLevel MCP Server collega agenti AI con dati in tempo reale del catalogo servizi OpsLevel e informazioni operative per workflow ingegneristici automatizzati e standardizzati.
OpsLevel MCP Server è un server Model Context Protocol (MCP) progettato per collegare gli assistenti AI con il catalogo dei servizi di OpsLevel e i dati ingegneristici contestuali. Agendo da ponte tra agenti AI e risorse OpsLevel, consente a sviluppatori e team di arricchire i propri workflow con dati di servizio in tempo reale, metadati e informazioni operative. Il server può facilitare attività come l’interrogazione del catalogo servizi, il recupero di metadati e l’interazione con le API OpsLevel, aiutando i team ad automatizzare e standardizzare processi come onboarding dei servizi, controlli di conformità e ricerche di documentazione. Questa integrazione permette agli assistenti AI di far emergere informazioni rilevanti, automatizzare attività ripetitive e fornire raccomandazioni contestuali negli ambienti di sviluppo.
Nessun template di prompt è esplicitamente menzionato nel repository.
Nessuna definizione esplicita di risorse è presente nei file o nella documentazione accessibile.
Nessun elenco dettagliato di strumenti disponibile in server.py o altri file nella struttura del repository.
{
"mcpServers": {
"opslevel-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@opslevel/mcp-server@latest"]
}
}
}
Utilizza variabili d’ambiente nella tua configurazione:
{
"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}"
}
}
Utilizzo di MCP in FlowHunt
Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo 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 tuo server MCP usando questo formato JSON:
{
"opslevel-mcp": {
"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 sostituire “opslevel-mcp” con il vero nome del tuo server MCP e di aggiornare l’URL con quello del tuo MCP server.
Sezione | Disponibilità | Dettagli/Note |
---|---|---|
Panoramica | ✅ | Panoramica dedotta dal nome/purpose del repository |
Elenco dei Prompt | ⛔ | Nessun template di prompt trovato |
Elenco delle Risorse | ⛔ | Nessuna definizione esplicita di risorse trovata |
Elenco degli Strumenti | ⛔ | Nessun elenco strumenti in server.py o altri file |
Protezione delle API Key | ✅ | Esempio fornito nelle istruzioni di setup |
Supporto Sampling (meno importante in valutazione) | ⛔ | Non specificato nel repo o nella documentazione |
La mia valutazione complessiva per OpsLevel MCP Server, basata sulle informazioni disponibili, è limitata, poiché dettagli chiave come prompt, risorse e strumenti non sono documentati nel repository. Il progetto ha una licenza, pochi star/fork e indicazioni di setup basilari, ma manca di profondità nella documentazione e nelle funzionalità MCP.
Ha una LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Ha almeno uno strumento | ⛔ |
Numero di Fork | 2 |
Numero di Star | 2 |
OpsLevel MCP Server collega agenti AI con il catalogo dei servizi e i dati operativi di OpsLevel, consentendo attività come interrogazione dei servizi, automazione dei controlli di conformità e recupero della documentazione nei workflow ingegneristici.
Consente interrogazioni del catalogo servizi, controlli di conformità automatizzati, recupero contestuale della documentazione, analisi operative e automazione dei workflow integrando l'AI con le API di OpsLevel.
Aggiungi il componente MCP al tuo flow, quindi inserisci i dettagli del tuo server OpsLevel MCP nella configurazione MCP di sistema in formato JSON. Aggiorna URL e nome del server dove necessario.
Le chiavi API sono protette tramite variabili d'ambiente nel tuo file di configurazione, assicurando che le credenziali sensibili non siano esposte direttamente nel codice o nei repository.
Potenzia i tuoi workflow ingegneristici collegando FlowHunt con i dati di servizio in tempo reale e le informazioni operative di OpsLevel.
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