Honeycomb MCPサーバー

「Honeycomb」MCPサーバーは何をするのか？

Honeycomb MCP（Model Context Protocol）サーバーは、Honeycombエンタープライズ顧客向けに設計された専用ツールで、AIアシスタントがHoneycombのオブザーバビリティデータと直接やり取りできるようにします。このMCPサーバーはAIモデルとHoneycombプラットフォームの橋渡し役となり、LLMがメトリクス、アラート、ダッシュボード、さらには本番コードの挙動などのデータをクエリ・分析・クロスリファレンスできるようにします。複雑なデータ分析の自動化や本番課題への迅速な洞察、SLOやトリガーを含む運用の効率化を支援し、開発者のワークフローを強化します。このサーバーはHoneycombへの堅牢な代替インターフェースも提供し、認証済ユーザーがAPIキーで安全にローカル環境からAIを活用し、オブザーバビリティシステムからアクション可能なインサイトを得ることを可能にします。

プロンプト一覧

リポジトリやドキュメントには明示的なプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

利用可能なドキュメントやコード概要にも明示的なリソース一覧は記載されていません。

ツール一覧

ドキュメントやコード概要（server.pyやindex.mjsなど）に、関数・エンドポイント・ツール定義などの明示的な詳細は記載されていません。

このMCPサーバーのユースケース

• オブザーバビリティデータのクエリ: 開発者はAIを活用してHoneycombデータセット全体にわたる複雑なクエリを実行し、トレンド・異常・主要メトリクスを抽出して診断を迅速化できます。
• SLO・トリガーインサイト: AIがサービスレベル目標（SLO）やトリガーを取得・解釈し、パフォーマンス問題への先回り対応やアラート分析の自動化を支援します。
• ダッシュボード分析: AIがHoneycombダッシュボードを分析し、本番環境のヘルスを要約したり、時間経過での重要な変化を抽出したりできます。
• コードと本番挙動のクロスリファレンス: サーバーによりAIはコードベース情報とリアルタイム本番メトリクスを連携でき、根本原因分析やインシデント対応を加速します。

セットアップ方法

Windsurf

1. 前提条件: Node.js 18+をインストールし、すべての権限を持つHoneycomb APIキーを取得します。
2. MCPサーバーのビルド:
   • pnpm installとpnpm run buildを実行します。
3. Windsurf設定ファイル（例: windsurf.json）を編集します。
4. Honeycomb MCPサーバーを追加:

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

5. Windsurfを再起動し、接続を確認します。

Claude

1. 前提条件: Node.js 18+、Honeycomb APIキー。
2. サーバーのビルド: pnpm installとpnpm run build。
3. Claude設定ファイルを編集（詳細はCLAUDE.md参照）。
4. 以下のJSONを使ってHoneycomb MCPサーバーを追加:

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

5. Claudeを再起動し、サーバーの到達性を確認します。

Cursor

1. 前提条件: Node.js 18+、Honeycomb APIキー。
2. pnpm installとpnpm run buildでビルドします。
3. CursorのMCP設定を編集します。
4. 次を挿入:

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

5. Cursorを再起動し、Honeycomb MCPが有効になっていることを確認します。

Cline

1. 前提条件: Node.js 18+、Honeycomb APIキー。
2. サーバーのビルド: pnpm installとpnpm run build。
3. Clineの設定を編集します。
4. 以下のように設定:

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

5. Clineを再起動し、セットアップを確認します。

注意:
APIキーは常に環境変数で安全に管理してください。例:

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

複数環境が必要な場合は、異なるAPIキーで"env"ブロックを繰り返して設定できます。

フロー内でのMCPの利用方法

FlowHuntでのMCP利用

MCPサーバーをFlowHuntワークフローに組み込むには、まずMCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントと接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、システムMCP設定セクションで以下のようなJSON形式でMCPサーバー情報を入力します。

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

設定が完了すると、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用でき、その全機能・能力にアクセス可能になります。“honeycomb"はお好きなMCPサーバー名に変更でき、URLもご自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

Rootsサポート: 言及なし

上記2つの表にある通り、Honeycomb MCPは明確な統合手順とユースケース説明を提供していますが、MCPプロトコルに関するプロンプトテンプレート・リソース・ツールの公開ドキュメントはありません。セットアップやエンタープライズワークフロー利用については十分にドキュメント化されています。

評価: 5/10 — セットアップやユースケースのコンテキストはしっかりしているが、MCP固有プリミティブに関する技術的詳細が不足。

MCPスコア